您现在的位置是：首页 > 文章详情

大数据实战：用户流量分析系统

日期：2016-06-10点击：357收藏

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

[版权申明：本文系作者原创，转载请注明出处]

文章出处：http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51628874

作者：朱培

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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。

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。