Hadoop_27_MapReduce_运营商原始日志增强(自定义OutputFormat)

1.需求:

　　现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：

　　1、 从原始日志文件中读取数据(日志文件：https://pan.baidu.com/s/12hbDvP7jMu9yE-oLZXvM_g)

　　2、 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志

　　3、 如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录

2.需求分析:

　　程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可

以通过自定义outputformat来实现

3.需求实现:　

技术实现要点：

　　1、 在mapreduce中访问外部资源(知识数据库)

　　2、 自定义outputformat，改写其中的recordwriter，改写具体输出数据的方法write()

---

代码实现：

1.数据库获取数据的工具类：

　　1.首先启动数据库服务(192.168.232.201)：service mysql start

　　2.使用远程客户端连接数据库工具Navicat操作数据库：导入创建url_rule表语句和导入该表数据

　　3.创建表语句及其数据下载：https://pan.baidu.com/s/1k74-o8wbFp5QC8Ee4Fu1YQ

　　

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.Map;

public class DBLoader {
    public static void dbLoader(Map<String, String> ruleMap) throws Exception {

        Connection conn = null;
        Statement st = null;
        ResultSet res = null;
        
        try {
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.232.201:3306/mysql", "root", "root");
            st = conn.createStatement();
            res = st.executeQuery("select url,content from url_rule");
            while (res.next()) {
                ruleMap.put(res.getString(1), res.getString(2));
            }
        } finally {
            try{
                if(res!=null){
                    res.close();
                }
                if(st!=null){
                    st.close();
                }
                if(conn!=null){
                    conn.close();
                }
            }catch(Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

 2.自定义一个outputformat继承自FileOutputFormat，实现getRecordWriter方法：

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
 * maptask或者reducetask在最终输出时，先调用OutputFormat的getRecordWriter方法拿到一个RecordWriter
 * 然后再调用RecordWriter的write(k,v)方法将数据写出
 */
public class LogEnhanceOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {

    @Override
    public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
        ///拿到一个文件系统操作的客户端实例对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());

        Path enhancePath = new Path("F:/temp/en/log.dat");
        Path tocrawlPath = new Path("F:/temp/crw/url.dat");
        //流式创建文件
        FSDataOutputStream enhancedOs = fs.create(enhancePath);
        FSDataOutputStream tocrawlOs = fs.create(tocrawlPath);

        return new EnhanceRecordWriter(enhancedOs, tocrawlOs);
    }

    /**
     * 构造一个自己的recordwriter
     */
    static class EnhanceRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {
        
        FSDataOutputStream enhancedOs = null;
        FSDataOutputStream tocrawlOs = null;

        public EnhanceRecordWriter(FSDataOutputStream enhancedOs, FSDataOutputStream tocrawlOs) {
            super();
            this.enhancedOs = enhancedOs;
            this.tocrawlOs = tocrawlOs;
        }
        //实现抽象方法write
        @Override
        public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
            String result = key.toString();
            // 如果要写出的数据是待爬的url，则写入待爬清单文件 /logenhance/tocrawl/url.dat
            if (result.contains("tocrawl")) {
                tocrawlOs.write(result.getBytes());
            } else {
                // 如果要写出的数据是增强日志，则写入增强日志文件 /logenhance/enhancedlog/log.dat
                enhancedOs.write(result.getBytes());
            }
        }
        //实现抽象方法close
        @Override
        public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
            if (tocrawlOs != null) {
                tocrawlOs.close();
            }
            if (enhancedOs != null) {
                enhancedOs.close();
            }
        }
    }
}

 3.开发mapreduce处理流程：

　　这个程序是对每个小时不断产生的用户上网记录日志进行增强(将日志中的url所指向的网页内容分析结果信息追加到每一行

原始日志后面

　　maptask在初始化时会先调用setup方法一次 利用这个机制，将外部的知识库加载到maptask执行的机器内存中

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class LogEnhance {

    static class LogEnhanceMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
        Map<String, String> ruleMap = new HashMap<String, String>();
        Text k = new Text();
        NullWritable v = NullWritable.get();

        // 从数据库中加载规则信息倒ruleMap中
        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

            try {
                DBLoader.dbLoader(ruleMap);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // 获取一个计数器用来记录不合法的日志行数, 组名, 计数器名称
            Counter counter = context.getCounter("malformed", "malformedline");
            String line = value.toString();
            String[] fields = StringUtils.split(line, "	");
            try {
                String url = fields[26];
                String content_tag = ruleMap.get(url);
                // 判断内容标签是否为空，如果为空，则只输出url到待爬清单；如果有值，则输出到增强日志
                if (content_tag == null) {
                    k.set(url + "	" + "tocrawl" + "
");
                    context.write(k, v);
                } else {
                    k.set(line + "	" + content_tag + "
");
                    context.write(k, v);
                }
            } catch (Exception exception) {
                counter.increment(1);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(LogEnhance.class);
        job.setMapperClass(LogEnhanceMapper.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 要控制不同的内容写往不同的目标路径，可以采用自定义outputformat的方法
        job.setOutputFormatClass(LogEnhanceOutputFormat.class);
        //本地原始日志文件存放目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:/webloginput/"));
        // 尽管我们用的是自定义outputformat，但是它是继承制fileoutputformat
        // 在fileoutputformat中，必须输出一个_success文件，所以在此还需要设置输出path
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:/weblogoutput/"));

        // 不需要reducer
        job.setNumReduceTasks(0);

        job.waitForCompletion(true);
        System.exit(0);
    }
}

 总结：

　　1.其中在mapreduce程序中用到了计数器；获取一个计数器用来记录不合法的日志行数, 组名, 计数器名称

　　2.拷贝mysql的驱动包到工程的lib目录下，这里使用本地运行模式；https://pan.baidu.com/s/1ldzQ0i5qdvvJ3Yw08LvF5Q

　　3.maptask或者reducetask在最终输出时，先调用OutputFormat的getRecordWriter方法拿到一个RecordWriter，然后再调用

RecordWriter的write(k,v)方法将数据写出

　　4.在setup方法中完成知识库的加载，写入到Map中

　　5.Map端在Context,write时，如果后面没有Reduce,将没有整个的shuffe过程，将直接调用outPutFormat进行输出，进来什

么顺序，则出去什么顺序（总之：没有reduce就没有shuffle）