前面我们介绍了MapReduce中的Join算法，我们提到了可以通过map端连接或reduce端连接实现join算法，在文章中，我们只给出了reduce端连接的例子，下面我们说说使用map端连接结合分布式缓存机制实现Join算法
1、介绍
我们使用频道类型数据集和机顶盒用户数据集，进行连接，统计出每天、每个频道、每分钟的收视人数
2、数据集
频道类型数据集就是channelType.csv文件，如下示例
机顶盒用户数据集来源于“08.统计电视机顶盒中无效用户数据，并以压缩格式输出有效数据”这个实战项目处理后的结果，数据集如下所示
3、分析
基于项目的需求，我们通过以下几步完成：
1、编写Mapper类，连接用户数据和频道类型数据，按需求将数据解析为key=频道类别+日期+每分钟，value=机顶盒号，然后将结果输出。
2、编写Combiner类，先将Mapper输出结果合并一次，然后输出给Reducer。
3、编写Reducer类，统计出收视率，然后使用MultipleOutputs类将每分钟的收视率，按天输出到不同文件路径下
4、编写驱动方法 run，运行MapReduce程序
4、实现
1、编写Mapper、Reducer
package com.buaa;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.Hashtable;
import java.util.List;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.MapWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.LazyOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
* @ProjectName CountViewers
* @PackageName com.buaa
* @ClassName CountViews
* @Description 通过map端连接,最后统计出 每天 每个类别 每分钟的收视人数 并按天分别输出不同的文件下
* @Author 刘吉超
* @Date 2016-06-01 16:12:08
*/
@SuppressWarnings("deprecation")
public class CountViews extends Configured implements Tool {
/*
* 解析tv用户数据
*/
public static class ViewsMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, MapWritable> {
// 定义全局 Hashtable 对象
private Hashtable<String, String> table = new Hashtable<String, String>();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 返回本地文件路径
Path[] localPaths = (Path[]) context.getLocalCacheFiles();
if (localPaths.length == 0) {
throw new FileNotFoundException("Distributed cache file not found.");
}
// 获取本地 FileSystem实例
FileSystem fs = FileSystem.getLocal(context.getConfiguration());
// 打开输入流
FSDataInputStream in = fs.open(new Path(localPaths[0].toString()));
// 创建BufferedReader读取器
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String infoAddr = null;
// 按行读取文件
while (null != (infoAddr = br.readLine())) {
// 将每行数据解析成数组 records
String[] records = infoAddr.split("\t");
/*
* records[0]为频道名称，records[1]为频道类别
* 世界地理4
*/
table.put(records[0], records[1]);
}
}
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
/*
* 数据格式：机顶盒 + "@" + 日期 + "@" + 频道名称 + "@" + 开始时间+ "@" + 结束时间
* 01050908200002327@2012-09-17@CCTV-1 综合@02:21:03@02:21:06
*/
String[] records = value.toString().split("@");
// 机顶盒
String stbNum = records[0];
// 日期
String date = records[1];
// 频道名称
String sn = records[2];
// 开始时间
String s = records[3];
// 结束时间
String e = records[4];
// 如果开始时间或结束时间为空，直接返回
if(StringUtils.isEmpty(s) || StringUtils.isEmpty(e)){
return ;
}
// 按每条记录的起始时间、结束时间 计算出分钟列表List
List<String> list = ParseTime.getTimeSplit(s, e);
if(list == null){
return;
}
// 频道类别
String channelType = StringUtils.defaultString(table.get(sn),"0");
// 循环所有分钟，拆分数据记录并输出
for (String min : list) {
MapWritable avgnumMap = new MapWritable();
avgnumMap.put(new Text(stbNum), new Text());
/*
* 0@2012-09-17@02:59
*/
context.write(new Text(channelType + "@" + date+ "@" + min), avgnumMap);
}
}
}
/*
* 定义Combiner，合并 Mapper 输出结果
*/
public static class ViewsCombiner extends Reducer<Text, MapWritable, Text, MapWritable> {
protected void reduce(Text key, Iterable<MapWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
MapWritable avgnumMap = new MapWritable();
for (MapWritable val : values) {
// 合并相同的机顶盒号
avgnumMap.putAll(val);
}
context.write(key, avgnumMap);
}
}
/*
* 统计每个频道类别，每分钟的收视人数，然后按日期输出到不同文件路径下
*/
public static class ViewsReduce extends Reducer<Text, MapWritable, Text, Text> {
// 声明多路径输出对象
private MultipleOutputs<Text, Text> mos;
protected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
mos = new MultipleOutputs<Text, Text>(context);
}
protected void reduce(Text key, Iterable<MapWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 数据格式:key=channelType+date+min value=map(stbNum)
String[] kv = key.toString().split("@");
// 频道类别
String channelType = kv[0];
// 日期
String date = kv[1];
// 分钟
String min = kv[2];
MapWritable avgnumMap = new MapWritable();
for (MapWritable m : values) {
avgnumMap.putAll(m);
}
// 按日期将数据输出到不同文件路径下
mos.write(new Text(channelType), new Text(min + "\t" + avgnumMap.size()), date.replaceAll("-", ""));
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
mos.close();
}
}
@Override
public int run(String[] arg) throws Exception {
// 读取配置文件
Configuration conf = new Configuration();
// 判断路径是否存在，如果存在，则删除
Path mypath = new Path(arg[1]);
FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);
if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
hdfs.delete(mypath, true);
}
Job job = Job.getInstance(conf,"CountViews");
// 设置主类
job.setJarByClass(CountViews.class);
// 输入路径
FileInputFormat.addInputPaths(job, arg[0]+"20120917,"+arg[0]+"20120918,"+arg[0]+
"20120919,"+arg[0]+"20120920,"+arg[0]+"20120921,"+arg[0]+"20120922,"+arg[0]+"20120923");
// 输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg[1]));
// 去part-r-00000空文件
LazyOutputFormat.setOutputFormatClass(job, TextOutputFormat.class);
// Mapper
job.setMapperClass(ViewsMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(MapWritable.class);
// 设置Combiner
job.setCombinerClass(ViewsCombiner.class);
// Reducer
job.setReducerClass(ViewsReduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
// 指定分布式缓存文件
job.addCacheFile(new URI(arg[2]));
//提交任务
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
String[] arg = {
"hdfs://hadoop1:9000/buaa/tv/out/",
"hdfs://hadoop1:9000/buaa/ctype/",
"hdfs://hadoop1:9000/buaa/channel/channelType.csv"
};
int ec = ToolRunner.run(new Configuration(), new CountViews(), arg);
System.exit(ec);
}
}
2、提取开始时间~结束时间之间的分钟数
package com.buaa;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.List;
/**
* @ProjectName CountViewers
* @PackageName com.buaa
* @ClassName ParseTime
* @Description TODO
* @Author 刘吉超
* @Date 2016-06-01 16:11:10
*/
public class ParseTime {
/**
* 提取start~end之间的分钟数
*
* @param start
* @param end
* @return List
*/
public static List<String> getTimeSplit(String start, String end) {
List<String> list = new ArrayList<String>();
// SimpleDateFormat
SimpleDateFormat formatDate = new SimpleDateFormat("HH:mm");
SimpleDateFormat parseDate = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
/*
* 开始时间格式：02:21:03
*/
Calendar startCalendar = Calendar.getInstance();
/*
* 结束时间格式：02:21:06
*/
Calendar endCalendar = Calendar.getInstance();
try {
startCalendar.setTime(parseDate.parse(start));
endCalendar.setTime(parseDate.parse(end));
} catch (ParseException e1) {
return null;
}
while (startCalendar.compareTo(endCalendar) <= 0) {
list.add(formatDate.format(startCalendar.getTime()));
startCalendar.add(Calendar.MINUTE, 1);
}
return list;
}
public static void main(String[] args) {
String start = "12:59:24";
String end = "13:03:45";
List<String> list1 = getTimeSplit(start, end);
for(String st1 : list1){
System.out.println(st1);
}
}
}
5、运行结果
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