大数据采集、清洗、处理：使用MapReduce进行离线数据分析完整案例
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6.1 在AccessLogCleanMapper中没有复写setup方法
1 大数据处理的常用方法
大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：
在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。
当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日志数据采集到HDFS中，之后再进一步使用MapReduce、Hive等来对数据进行分析，这也是可行的。
本文主要分享对某个电商网站产生的用户访问日志（access.log）进行离线处理与分析的过程，基于MapReduce的处理方式，最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv。
2 生产场景与需求
在我们的场景中，Web应用的部署是如下的架构：
即比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构，在每台Web服务器上，都会产生用户的访问日志，业务需求方给出的日志格式如下：
1001 211.167.248.22 eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169 40604 1 GET /top HTTP/1.0 408 null null 1523188122767
1003 222.68.207.11 eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169 20202 1 GET /tologin HTTP/1.1 504 null Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070309 Firefox/2.0.0.3 1523188123267
1001 61.53.137.50 c3966af9-8a43-4bda-b58c-c11525ca367b 0 1 GET /update/pass HTTP/1.0 302 null null 1523188123768
1000 221.195.40.145 1aa3b538-2f55-4cd7-9f46-6364fdd1e487 0 0 GET /user/add HTTP/1.1 200 null Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT5.2) 1523188124269
1000 121.11.87.171 8b0ea90a-77a5-4034-99ed-403c800263dd 20202 1 GET /top HTTP/1.0 408 null Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070803 Firefox/1.5.0.12 1523188120263其每个字段的说明如下：
appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。根据给定的时间范围内的日志数据，现在业务方有如下需求：
统计出每个省每日访问的PV、UV。3 数据采集：获取原生数据
数据采集工作由运维人员来完成，对于用户访问日志的采集，使用的是Flume，并且会将采集的数据保存到HDFS中，其架构如下：
可以看到，不同的Web Server上都会部署一个Agent用于该Server上日志数据的采集，之后，不同Web Server的Flume Agent采集的日志数据会下沉到另外一个被称为Flume Consolidation Agent（聚合Agent）的Flume Agent上，该Flume Agent的数据落地方式为输出到HDFS。
在我们的HDFS中，可以查看到其采集的日志：
4 数据清洗：将不规整数据转化为规整数据
4.1 数据清洗目的
刚刚采集到HDFS中的原生数据，我们也称为不规整数据，即目前来说，该数据的格式还无法满足我们对数据处理的基本要求，需要对其进行预处理，转化为我们后面工作所需要的较为规整的数据，所以这里的数据清洗，其实指的就是对数据进行基本的预处理，以方便我们后面的统计分析，所以这一步并不是必须的，需要根据不同的业务需求来进行取舍，只是在我们的场景中需要对数据进行一定的处理。
4.2 数据清洗方案
原来的日志数据格式是如下的：
appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。但是如果需要按照省份来统计uv、pv，其所包含的信息还不够，我们需要对这些数据做一定的预处理，比如需要，对于其中包含的IP信息，我们需要将其对应的IP信息解析出来；为了方便我们的其它统计，我们也可以将其request信息解析为method、 request_url、 http_version等，
所以按照上面的分析，我们希望预处理之后的日志数据包含如下的数据字段：
appid;
ip;
//通过ip来衍生出来的字段 province和city
province;
city;
mid;
userId;
loginType;
request;
//通过request 衍生出来的字段 method request_url http_version
method;
requestUrl;
httpVersion;
status;
httpReferer;
userAgent;
//通过userAgent衍生出来的字段，即用户的浏览器信息
browser;
time;即在原来的基础上，我们增加了其它新的字段，如province、city等。
我们采用MapReduce来对数据进行预处理，预处理之后的结果，我们也是保存到HDFS中，即采用如下的架构：
4.3 数据清洗过程：MapReduce程序编写
数据清洗的过程主要是编写MapReduce程序，而MapReduce程序的编写又分为写Mapper、Reducer、Job三个基本的过程。但是在我们这个案例中，要达到数据清洗的目的，实际上只需要Mapper就可以了，并不需要Reducer，原因很简单，我们只是预处理数据，在Mapper中就已经可以对数据进行处理了，其输出的数据并不需要进一步经过Redcuer来进行汇总处理。
所以下面就直接编写Mapper和Job的程序代码。
4.3.1 AccessLogCleanMapper
package cn.hbmy.accesslog;
import cn.hbmy.accesslog.pojo.AccessLogWritable;
import cn.hbmy.accesslog.pojo.IpAddress;
import cn.hbmy.accesslog.pojo.UserAgent;
import cn.hbmy.accesslog.utils.AddressUtils;
import cn.hbmy.accesslog.utils.UserAgentUtil;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class AccessLogCleanMapper extends Mapper<LongWritable,Text,NullWritable,Text>{
private Logger logger;
private String appid;
private String ip;
//通过ip衍生出来的Provice和city
private String province;
private String city;
private String mid;
private String userId;
private String login_type;
private String request;
//通过请求的日志，衍生出来的字段有method、request_url,http_version
private String method;
private String request_url;
private String http_version;
private String status;
private String http_referer;
private String user_agent;
//通过userAgent衍生出来的字段，即用户的浏览器信息
private String browser;
private String time;
private DateFormat df;
private String [] fields;
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
logger = Logger.getLogger(AccessLogCleanMapper.class);
df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
System.out.println(context.nextKeyValue());
fields = value.toString().split("\t");
if (fields == null || fields.length != 10) { // 有异常数据
System.out.println("error-0");
return;
}
appid = fields[0];
ip = fields[1];
//将ip解析成为province和city
try {
IpAddress ipAddress = AddressUtils.getAddresses("ip="+ip,"utf-8");
province = ipAddress.getProvine();
city = ipAddress.getCity();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
mid = fields[2];
userId = fields[3];
login_type = fields[4];
request = fields[5];
//将request请求转化为下面的信息
method = request.split(" ")[0];
request_url = request.split(" ")[1];
http_version = request.split(" ")[2];
status = fields[6];
http_referer = fields[7];
user_agent = fields[8];
if (user_agent != null) {
UserAgent uAgent = UserAgentUtil.getUserAgent(user_agent);
if (uAgent != null) {
browser = uAgent.getBrowserType();
}
}
//时间转化
time = df.format(new Date(Long.parseLong(fields[9])));
AccessLogWritable accessLogWritable = new AccessLogWritable(appid,ip,province,city,mid,userId,login_type,request,method,request_url,http_version,status,http_referer,user_agent,browser,time);
context.write(NullWritable.get(),new Text(accessLogWritable.toString()));
}
}
4.3.2 APP
package cn.hbmy.accesslog;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class APP {
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
//conf.set("fs.defaultFS","file:///");
Job job = Job.getInstance(conf);
//设置job的各种属性
job.setJobName("APP"); //作业名称
job.setJarByClass(APP.class); //搜索类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); //设置文件的输入格式
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/upload/wangwei/access/dataclean_in")); //添加输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/upload/wangwei/access/dataclean_out")); //设置输出路径
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapperClass(AccessLogCleanMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 设置mr的输出参数
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(0); // map only操作，没有reducer
job.waitForCompletion(true);
}
}
将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对2018-04-08这一天产生的日志数据进行清洗，执行如下命令：
hadoop jar hadoop jar MRExample-1.0-SNAPSHOT.jar cn.hbmy.accesslog.APP4.4 数据清洗结果
上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：
我们可以下载其中一个结果数据文件，并用editplus打开查看其数据信息：
5 数据处理：对规整数据进行统计分析
经过数据清洗之后，就得到了我们做数据的分析统计所需要的比较规整的数据，下面就可以进行数据的统计分析了，即按照业务需求，统计出某一天中每个省份的PV和UV。
我们依然是需要编写MapReduce程序，并且将数据保存到HDFS中，其架构跟前面的数据清洗是一样的：
5.1 数据处理思路：如何编写MapReduce程序
现在我们已经得到了规整的数据，关于在于如何编写我们的MapReduce程序。
因为要统计的是每个省对应的pv和uv，pv就是点击量，uv是独立访客量，需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（pv + 1），这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）。
而拉取数据，可以使用Mapper来完成，对数据的统计（pv、uv的计算）则可以通过Reducer来完成，即Mapper的各个参数可以为如下：
Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>而Reducer的各个参数可以为如下：
Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>5.2 数据处理过程：MapReduce程序编写
根据前面的分析，来编写我们的MapReduce程序。
5.2.1 ProvincePVAndUVMapper
package cn.hbmy.accesslog;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class ProvincePVAndUVMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String []fields = value.toString().split("\t");
//获取province
if (fields == null || fields.length != 16){
return;
}
String province = fields[2];
String mid = fields[4];
context.write(new Text(province),new Text(mid));
}
}
5.2.2 ProvincePVAndUVReducer
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
/**
* 统计该标准化数据，产生结果
* 省 pv uv
* 这里面有同一个用户产生的数|据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）
* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
*/
public class ProvincePVAndUVReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
HashSet<String> hashSet = new HashSet<String>();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long pv = 0;
hashSet.clear();
for(Text mid :values){
pv++;
hashSet.add(mid.toString());
}
/**
while (values.iterator().hasNext()){
pv++;
hashSet.add(values.toString());
}
*/
System.out.println(key+" "+pv+" "+hashSet.size());
long uv = hashSet.size();
String pvAnduv =pv+"\t"+uv;
context.write(key,new Text(pvAnduv));
}
}5.2.3 ProvincePVAndUVAPP
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class ProvincePVAndUVAPP {
public static void main(String [] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
// conf.set("fs.defaultFS","file:///");
Job job = Job.getInstance(conf);
//设置job的各种属性
job.setJobName("ProvincePVAndUVAPP"); //作业名称
job.setJarByClass(ProvincePVAndUVAPP.class); //搜索类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); //设置文件的输入格式
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/upload/wangwei/access/dataclean_out")); //添加输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/upload/wangwei/access/final_out")); //设置输出路径
job.setMapperClass(ProvincePVAndUVMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 设置job的输出参数
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setReducerClass(ProvincePVAndUVReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(1);
job.waitForCompletion(true);
}
}
5.2.4 执行MapReduce程序
5.3 数据处理结果
下载查看结果：
至此，就完成了一个完整的数据采集、清洗、处理的完整离线数据分析案例。
感谢这位博主分享的文章以及提供的日志文件，从刚开始看不懂MR到自己能模仿的写出来。
我将源码以及日志文件放在网盘上，大家一起学习。
链接：https://pan.baidu.com/s/1qD5stzhpd5FUJPfK_j4T8w 密码：x407
6 issue
6.1 在AccessLogCleanMapper中没有复写setup方法
没有在setup方法中没有获取日志对象，也就是没有下面的代码：
logger = Logger.getLogger(AccessLogCleanMapper.class);
然后就只加载logger的第一条数据，没弄懂！弄懂了更新