mapreduce课上实验

今天我们课上做了一个关于数据清洗的实验，具体实验内容如下：

1.数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中；

2.数据处理：

·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）

·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）

·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）

3.数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。

本次主要是因为自己尚未掌握Hive的操作，之后得以请教本宿舍的大佬将hive 配置完成。

代码如下：

 1     public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text,Text >{
 2         private static Text ip=new Text();
 3 //        private static Text date=new Text();
 4 //        private static Text type=new Text();
 5 //        private static Text id=new Text();
 6         private static Text traffic=new Text();
 7         public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
 8             String line=value.toString();
 9             String arr[]=line.split(",");
10             traffic.set(arr[0]);
11             String str[]=arr[1].split("[:]|[/]|[+]");
12             String s=str[2]+"-"+"11"+"-"+str[0]+" "+str[3]+":"+str[4]+":"+str[5];
13             ip.set(s+","+str[0]+","+arr[3]+","+arr[4]+","+arr[5]);
14             context.write(traffic,ip);
15         }
16     }
17     public static class Reduce extends Reducer< IntWritable, Text, Text, Text>{
18         public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
19             for(Text val:values){
20                 context.write(key,val);
21             }
22         }
23     } 

最后得到以下输出结果：

原文地址：https://www.cnblogs.com/990906lhc/p/11854048.html