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文章出处：http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51628874
作者：朱培
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本文是结合hadoop中的mapreduce来对用户数据进行分析，统计用户的手机号码、上行流量、下行流量、总流量的信息，同时可以按照总流量大小对用户进行分组排序等。是一个非常简洁易用的hadoop项目，主要用户进一步加强对MapReduce的理解及实际应用。文末提供源数据采集文件和系统源码。
本案例非常适合hadoop初级人员学习以及想入门大数据、云计算、数据分析等领域的朋友进行学习。
一、待分析的数据源
以下是一个待分析的文本文件，里面有非常多的用户浏览信息，保扩用户手机号码，上网时间，机器序列号，访问的IP，访问的网站，上行流量，下行流量，总流量等信息。这里只截取一小段，具体文件在文末提供下载链接。
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二、基本功能实现
想要统计出用户的上行流量、下行流量、总流量信息，我们需要建立一个bean类来对数据进行封装。于是新建应该Java工程，导包，或者直接建立一个MapReduce工程。在这里面建立一个FlowBean.java文件。
private long upFlow;
private long dFlow;
private long sumFlow;
然后就是各种右键生成get,set方法，还要toString(),以及生成构造函数，（千万记得要生成一个空的构造函数，不然后面进行分析的时候会报错）。
完整代码如下：
package cn.tf.flow;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>{
private long upFlow;
private long dFlow;
private long sumFlow;
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getdFlow() {
return dFlow;
}
public void setdFlow(long dFlow) {
this.dFlow = dFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public FlowBean(long upFlow, long dFlow) {
super();
this.upFlow = upFlow;
this.dFlow = dFlow;
this.sumFlow = upFlow+dFlow;
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow=in.readLong();
dFlow=in.readLong();
sumFlow=in.readLong();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(dFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
public FlowBean() {
super();
}
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + dFlow + "\t" + sumFlow;
}
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
return this.sumFlow>o.getSumFlow() ? -1:1;
}
}
然后就是这个统计的代码了，新建一个FlowCount.java.在这个类里面，我直接把Mapper和Reduce写在同一个类里面了，如果按规范的要求应该是要分开写的。
在mapper中，获取后面三段数据的值，所以我的这里length-2,length-3.
public static class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 拿到这行的内容转成string
String line = value.toString();
String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");
try {
if (fields.length > 3) {
// 获得手机号及上下行流量字段值
String phone = fields[1];
long upFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 3]);
long dFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 2]);
// 输出这一行的处理结果,key为手机号，value为流量信息bean
context.write(new Text(phone), new FlowBean(upFlow, dFlow));
} else {
return;
}
} catch (Exception e) {
}
}
}
在reduce中队数据进行整理，统计
public static class FlowCountReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long upSum = 0;
long dSum = 0;
for (FlowBean bean : values) {
upSum += bean.getUpFlow();
dSum += bean.getdFlow();
}
FlowBean resultBean = new FlowBean(upSum, dSum);
context.write(key, resultBean);
}
}
最后在main方法中调用执行。
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(FlowCount.class);
job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res ? 0 : 1);
}
当然啦，还需要先在你的hdfs根目录中建立/flow/data数据，然后我那个用户的数据源上传上去。
bin/hadoop fs -mkdir -p /flow/data
bin/hadoop fs -put HTTP_20130313143750.dat /flow/data
bin/hadoop jar ../lx/flow.jar
把上面这个MapReduce工程打包成一个jar文件，然后用hadoop来执行这个jar文件。例如我放在~/hadoop/lx/flow.jar，然后再hadoop安装目录中执行
bin/hadoop jar ../lx/flowsort.jar cn/tf/flow/FlowCount /flow/data /flow/output
最后执行结果如下：
![]()
在这整过过程中，我们是有yarnchild的进程在执行的，如下图所示：当整个过程执行完毕之后yarnchild也会自动退出。
三、按总流量从大到小排序
如果你上面这个基本操作以及完成了的话，按总流量排序就非常简单了。我们新建一个FlowCountSort.java.
全部代码如下：
package cn.tf.flow;
import java.io.IOException;
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.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;
public class FlowCountSort {
public static class FlowCountSortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String[] fields=StringUtils.split(line,"\t");
String phone=fields[0];
long upSum=Long.parseLong(fields[1]);
long dSum=Long.parseLong(fields[2]);
FlowBean sumBean=new FlowBean(upSum,dSum);
context.write(sumBean, new Text(phone));
}
}
public static class FlowCountSortReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean>{
//进来的“一组”数据就是一个手机的流量bean和手机号
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(values.iterator().next(), key);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(FlowCountSort.class);
job.setMapperClass(FlowCountSortMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountSortReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res ? 0 : 1);
}
}
这个主要就是使用了FlowBean.java中的代码来实现的，主要是继承了WritableComparable<FlowBean>接口来实现，然后重写了compareTo()方法。
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
return this.sumFlow>o.getSumFlow() ? -1:1;
}
按照同样的方法对这个文件打成jar包，然后使用hadoop的相关语句进行执行就可以了。
bin/hadoop jar ../lx/flowsort.jar cn/tf/flow/FlowCountSort /flow/output /flow/sortoutput
结果图：
![]()
四、按用户号码区域进行分类
流量汇总之后的结果需要按照省份输出到不同的结果文件中，需要解决两个问题：
1、如何让mr的最终结果产生多个文件： 原理：MR中的结果文件数量由reduce
task的数量绝对，是一一对应的 做法：在代码中指定reduce task的数量
2、如何让手机号进入正确的文件 原理：让不同手机号数据发给正确的reduce task，就进入了正确的结果文件
要自定义MR中的分区partition的机制（默认的机制是按照kv中k的hashcode%reducetask数）
做法：自定义一个类来干预MR的分区策略——Partitioner的自定义实现类
主要代码与前面的排序是非常类似的，只要在main方法中添加如下两行代码就可以了。
//指定自定义的partitioner
job.setPartitionerClass(ProvincePartioner.class);
job.setNumReduceTasks(5);
这里我们需要新建一个ProvincePartioner.java来处理号码分类的逻辑。
public class ProvincePartioner extends Partitioner<Text, FlowBean>{
private static HashMap<String, Integer> provinceMap = new HashMap<String, Integer>();
static {
provinceMap.put("135", 0);
provinceMap.put("136", 1);
provinceMap.put("137", 2);
provinceMap.put("138", 3);
}
@Override
public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
String prefix = key.toString().substring(0, 3);
Integer partNum = provinceMap.get(prefix);
if(partNum == null) partNum=4;
return partNum;
}
}
执行方法和前面也是一样的。从执行的流程中我们可以看到这里启动了5个reduce task,因为我这里数据量比较小，所以只启动了一个map task。
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到这里，整个用户流量分析系统就全部结束了。关于大数据的更多内容，欢迎关注。点击左上角头像下方“点击关注".感谢您的支持！
数据源下载地址：http://download.csdn.net/detail/sdksdk0/9545935
源码项目地址：https://github.com/sdksdk0/HDFS_MapReduce
