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电梯直达

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发表于 2011-12-23 02:32 |只看该作者 |倒序浏览

假设一个这样的应用场景：需要对一个大日志文件（这个文件有100G或1T大）做用户来源的统计，需要 得到的结果是：广东省 xxx；北京xxx…… 或 电信 xxxx ；联通 xxxx。         主要的工作步骤很简单：获取到用户的IP，解析到用户IP的地址，然后做地址的统计。         现在我们用hadoop来简单实现），在实现过程中，对ip来源地址的解析我现在偷懒只是简单使用了web调用接口，而不使用程序client调用接口和解析纯真库。        定义Map方法（日志格式为：User_IP|date|URI……）： <a href="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_1319685789JFTj.jpg" target="_blank" target="_blank"><img src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_1319685789JFTj.jpg" .load="imgResize(this, 650);" ;="" border="0"></a> 主要流程为：获取到每行的第一个字段，使用whois对这个ip进行解析，然后，将来源地址和来源地址的数量做一个key-value。 Reduce：   <a href="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_1319685826K5l5.jpg" target="_blank" target="_blank"><img src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_1319685826K5l5.jpg" .load="imgResize(this, 650);" ;="" border="0"></a> 这个就更简单了；对每个key-value对做相加的操作。 主体程序： <a href="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_13196858602wuY.jpg" target="_blank" target="_blank"><img src="http://blog.chinaunix.net/attachment/201110/27/22270773_13196858602wuY.jpg" .load="imgResize(this, 650);" ;="" border="0"></a> 在这里感叹一句：以前写个分布式并行运行可麻烦一点，现在很多的一些调度框架使用起来做 这方面的事情方便很多） [hadoop@hadoop-237-13 bin]$ hadoop fs -cat /test/userplace/gzoutput/part-00000 
广东省广州市电信       3 
广东省汕尾市电信       1 
江苏省苏州市电信       1 
福建省泉州市电信       1 在这里引申一个问题,hadoop中使用第三方包的方法： 1.将第三方jar包放在集群中每个节点$HADOOP_HOME/lib目录下或者JDK的ext目录下，其中 $HAOOP_HOME为Hadoop的根目录。善于偷懒所以我也采用这种了，因为我做的一些运算使用 的包还是比较固定，在装hadoop的时候打包进去就行。 2.将所有的jar包解压缩，然后把他和源程序的类文件打包到一个jar包中。 3.使用DistributeCache  <a target="_blank" href="http://blog.csdn.net/amuseme_lu/article/details/6706110">http://blog.csdn.net/amuseme_lu/article/details/6706110</a>   对DistribueCache的使用是抄网上的   a. 配置应用程序的cache,把需要使用的文件上传到DFS中去         $ bin/hadoop fs -copyFromLocal lookup.dat /myapp/lookup.dat          $ bin/hadoop fs -copyFromLocal map.zip /myapp/map.zip       $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mylib.jar /myapp/mylib.jar  $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytar.tar /myapp/mytar.tar $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytgz.tgz /myapp/mytgz.tgz      $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytargz.tar.gz /myapp/mytargz.tar.gz     b. 配置JobConf    JobConf job = new JobConf();     DistributedCache.addCacheFile(new URI("/myapp/lookup.dat#lookup.dat"),job); // 这里的lookup.dat加了一个符号连接   DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/map.zip", job);    DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/myapp/mylib.jar"), job); // 这里是把相应的jar包加到Task的启动路径上去   DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/map.zip", job);    DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/myapp/mylib.jar"), job); // 这里是把相应的jar包加到Task的启动路径上去   Distri butedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytar.tar", job);    DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytargz.tar.gz", job) c. 在Mapper或者Reducer任务中使用这些文件     <ul class="wysiwygUl1"><li class="wysiwygLi">public static class MapClass extends MapReduceBase    </li><li class="wysiwygLi">    implements Mapper<K, V, K, V> {  </li><li class="wysiwygLi"> </li><li class="wysiwygLi">      private Path[] localArchives;  </li><li class="wysiwygLi">      private Path[] localFiles;  </li><li class="wysiwygLi"> </li><li class="wysiwygLi">      public void configure(JobConf job) {  </li><li class="wysiwygLi">        // Get the cached archives/files  </li><li class="wysiwygLi">        localArchives = DistributedCache.getLocalCacheArchives(job);  // 得到本地打包的文件，一般是数据文件，如字典文件  </li><li class="wysiwygLi">        localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);        // 得到本地缓冲的文件，一般是配置文件等  </li><li class="wysiwygLi">      }  </li><li class="wysiwygLi"> </li><li class="wysiwygLi">      public void map(K key, V value,   </li><li class="wysiwygLi">                      OutputCollector<K, V> output, Reporter reporter)   </li><li class="wysiwygLi">      throws IOException {  </li><li class="wysiwygLi">        // Use data from the cached archives/files here  </li><li class="wysiwygLi">        // ...  </li><li class="wysiwygLi">        // ...  </li><li class="wysiwygLi">        output.collect(k, v);  </li><li class="wysiwygLi">      }   </li><li class="wysiwygLi">    }  </li></ul>

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[Hadoop&HBase] 利用hadoop的mapreduce做用户来源统计 [复制链接]