Hadoop案例(五)过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)

2023-11-01 17:40

本文主要是介绍Hadoop案例(五)过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

过滤日志自定义日志输出路径(自定义OutputFormat

1.需求分析

过滤输入log日志是否包含xyg

1)包含xyg的网站输出e:/xyg.log

2)不包含xyg的网站输出到e:/other.log

2.数据准备

http://www.baidu.com
http://www.google.com
http://cn.bing.com
http://www.xyg.com
http://www.sohu.com
http://www.sina.com
http://www.sin2a.com
http://www.sin2desa.com
http://www.sindsafa.com
log.txt

输出预期:

http://www.xyg.com
xyg.txt
http://cn.bing.com
http://www.baidu.com
http://www.google.com
http://www.sin2a.com
http://www.sin2desa.com
http://www.sina.com
http://www.sindsafa.com
http://www.sohu.com
other.txt

3.代码实现

(1)自定义一个outputformat

package com.xyg.mapreduce.outputformat;
import java.io.IOException; 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;
public class FilterOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable>{@Overridepublic RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {// 创建一个RecordWriterreturn new FilterRecordWriter(job);} }

(2)具体的写数据RecordWriter

package com.xyg.mapreduce.outputformat;
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;
public class FilterRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {FSDataOutputStream atguiguOut = null;FSDataOutputStream otherOut = null;public FilterRecordWriter(TaskAttemptContext job) {// 1 获取文件系统 FileSystem fs;try {fs = FileSystem.get(job.getConfiguration());// 2 创建输出文件路径Path atguiguPath = new Path("e:/xyg.log");Path otherPath = new Path("e:/other.log");// 3 创建输出流atguiguOut = fs.create(atguiguPath);otherOut = fs.create(otherPath);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}@Overridepublic void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {// 判断是否包含“xyg”输出到不同文件if (key.toString().contains("xyg")) {atguiguOut.write(key.toString().getBytes());} else {otherOut.write(key.toString().getBytes());}}@Overridepublic void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {// 关闭资源if (atguiguOut != null) {atguiguOut.close();}if (otherOut != null) {otherOut.close();}} }

(3)编写FilterMapper

package com.xyg.mapreduce.outputformat;
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class FilterMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{Text k = new Text();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行String line = value.toString();k.set(line);// 3 写出context.write(k, NullWritable.get());} }

(4)编写FilterReducer

package com.xyg.mapreduce.outputformat;
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class FilterReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {String k = key.toString();k = k + "\r\n";context.write(new Text(k), NullWritable.get());} }

(5)编写FilterDriver

package com.xyg.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class FilterDriver {public static void main(String[] args) throws Exception {args = new String[] { "e:/inputoutputformat", "e:/output2" };Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(FilterDriver.class);job.setMapperClass(FilterMapper.class);job.setReducerClass(FilterReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);// 要将自定义的输出格式组件设置到job中job.setOutputFormatClass(FilterOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));// 虽然我们自定义了outputformat,但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat// 而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件,所以,在这还得指定一个输出目录FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));boolean result = job.waitForCompletion(true);System.exit(result ? 0 : 1);} }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9256215.html

这篇关于Hadoop案例(五)过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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