天津东软实训第九天——MapReduce实战

案例：有一万条某网站的用户日志信息，例如：

211.162.33.31 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "GET /u/card HTTP/1.1" 200 331 "www.neusoft.com" "http://www.neusoft.com/code/2053" - "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36" "-" 10.100.136.65:80 200 0.371 0.371

分析一下日志信息：

211.162.33.31（IP地址）

10/Nov/2016:00:01:02 +0800（访问日期和时区）

Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36（浏览器信息）

有一万这样的日志信息，现在需要统计用户使用各种浏览器所占的比例，通过MapReduce计算出结果。

这里有个写好的获取浏览器信息的项目，我们只要把它下载下来打成jar包就能使用里面的方法了：

首先，访问https://github.com/LeeKemp/UserAgentParser

复制里面的URL，在桌面新建一个文件夹UserAgent,在文件夹内右键，选择Git Bash Here（注：没有这个自己去下载Git，安装配置好），在弹出框中输入：

git clone https://github.com/LeeKemp/UserAgentParser.git

成功之后，UserAgent的文件夹下会有UserAgentParser文件。

打开cmd，对UserAgentParser项目进行maven打包:

首先：输入命令：cd C:UsersYoungDesktopUserAgentUserAgentParser     （注：进入UserAgentParser文件夹）

然后：输入命令：mvn clean package            （注：进行打包操作，如果出现“mvn不是内部命令什么的错误”，说明你maven的环境变量没有弄好，自己百度）

最后：打包成功后输入命令：mvn install          （注：将打包文件放入本地maven仓库，方便在maven项目中引用）

打开IDEA，新建maven项目，添加相应的依赖（导包） pom.xml中添加依赖部分内容如下（注：其中com.kumkee的那个就是刚刚下载完成的项目包）：

<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.11</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.kumkee</groupId>
      <artifactId>UserAgentParser</artifactId>
      <version>0.0.1</version>
    </dependency>
  </dependencies>

打开App.java:

package com.young;
import com.kumkee.userAgent.UserAgent;
import com.kumkee.userAgent.UserAgentParser;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
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 java.io.IOException;
public class App
{
    public static class MyMap extends Mapper<LongWritable,Text,Text,DoubleWritable> {
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line =value.toString();//按行获取文件内容
            UserAgentParser userAgentParser  = new UserAgentParser();
            UserAgent agent = userAgentParser.parse(line);//对每行内容进行解析
            context.write(new Text(agent.getBrowser()),new DoubleWritable(1));//获取相应的浏览器信息
        }
    }
    public static class MyReduce extends Reducer<Text,DoubleWritable,Text,DoubleWritable> {
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            double sum = 0;
            for(DoubleWritable value:values)
            {
                sum+=value.get();//统计每个key值对应的value值
            }
            context.write(key,new DoubleWritable(sum/10000));//计算每个浏览器的占比
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.131.142:9000");
        Job job  = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(App.class);
        job.setMapperClass(MyMap.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        job.setReducerClass(MyReduce.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/log/10000_access.log"));//HDFS上要计算的文件地址
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/log/out"));//输出地址
        job.waitForCompletion(true);
    }

}

执行结果：