MapReduce基础案例13-计数器
什么是计数器？
计数器Counter是MapReduce用来记录Job执行过程中某些感兴趣的变量情况的，包括Job执行进度和状态，以及一些自定义变量。 计数器也可以理解为MapReduce提供的一种基于全局统计的日志，可以在程序的某个位置插入计数器，记录数据或者进度的变化情况。
MapReduce中的每个计数器都有两个相关的参数：计数器组名称（groupName）和计数器名称（counterName），当我们定义一个计数器，或者查找一个计数器的时候，必须提供两个名称。
计数器的功能主要分为两个方面：
- 1、性能调试
- 2、全局统计
在性能调试方面，MapReduce 计数器为我们提供一个窗口，用于观察MapReduce Job运行期的各种细节数据。这些细节对MapReduce性能调优很有帮助，MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值表现出来的。
在全局统计方面，我们可以自定义计数器，从而自动实现关键变量的全局统计，而不需要我们进行额外的操作（比如代码完成之后进行再次读写统计、或者新起一个mr用于统计等）。
MapReduce中的计数器主要分为两部分：
- 1、原生计数器/内置计数器
- 2、自定义计数器
这里我们重点学习如何使用MapReduce的自定义计数器。
问题描述
现有一个酒店数据的样本文件sample.csv，其内容如下所示。
sample.csv
SEQ,酒店,国家,省份,城市,商圈,星级,业务部门,房间数,图片数,评分,评论数 aba_2066,马尔康嘉绒大酒店,中国,四川,阿坝,,四星级/高档,OTA,85,,4.143799782,108 aba_2069,阿坝马尔康县澜峰大酒店,中国,四川,阿坝,,,低星,115,,3.977930069,129 aba_2094,阿坝鑫鸿大酒店,中国,四川,阿坝,四姑娘山,二星及其他,低星,,,, aba_2096,九寨沟管理局荷叶迎宾馆,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,二星及其他,低星,49,,3.972340107,394 aba_2097,九寨沟风景名胜区管理局贵宾楼饭店,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,三星级/舒适,低星,50,,4.12789011,585 aba_2098,九寨沟九鑫山庄,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,四星级/高档,OTA,60,,4.04046011,161 aba_2102,九寨沟冈拉美朵酒店,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,四星级/高档,OTA,198,,3.471659899,12 aba_2109,若尔盖大藏酒店古格王朝店,中国,四川,阿坝,西部旅游牧场,五星级/豪华,OTA,94,,3.263220072,62 aba_2111,若尔盖大藏酒店圣地店,中国,四川,阿坝,西部旅游牧场,四星级/高档,OTA,188,,3.921580076,119 aba_2117,九寨沟保利新九寨宾馆,中国,四川,阿坝,漳扎镇,五星级/豪华,OTA,329,,4.353809834,269 aba_2134,九寨沟名人酒店,中国,四川,阿坝,漳扎镇,三星级/舒适,低星,292,,4.539999962,57 aba_2150,九寨沟仁智度假酒店,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,三星级/舒适,低星,137,,3.782749891,173 aba_2152,九寨沟药泉山庄,中国,四川,阿坝,黄龙机场、川主寺,四星级/高档,OTA,128,,3.821099997,310 aba_2156,松潘黄龙寺华龙山庄,中国,四川,阿坝,黄龙风景区,四星级/高档,OTA,154,,3.315500021,107 aba_2213,阿坝山之旅背包客栈,中国,四川,阿坝,四姑娘山,二星及其他,客栈,20,,,13 aba_2217,阿坝若尔盖大酒店,中国,四川,阿坝,,二星及其他,低星,71,,4.267769814,2 aba_2233,九寨沟云天海大酒店,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,三星级/舒适,低星,100,,2.783930063, aba_2243,阿坝九旅假日酒店,中国,四川,阿坝,九寨沟沟口,四星级/高档,OTA,140,,3.00515008,49 aba_2248,九寨沟川主寺岷江源大酒店,中国,四川,阿坝,黄龙机场、川主寺,,低星,228,,3.211859941,109
在进一步分析之前，我们需要对该数据集进行清洗。要求如下：
- 将采集错误的数据剔除；
- 将任意关键字段为空的条目剔除；
- 关键字段定义为{星级、评分、评论数}；
- 并以打印语句输出删除条目数。
实现思路
根据要求，我们只需要在并发的map阶段进行清洗即可。因为没有数据汇总或去重、排序等其他要求，所以不需要reduce阶段。
一、创建Java Maven项目
Maven依赖：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>HadoopDemo</groupId>
<artifactId>com.xueai8</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<!--hadoop依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
<!--hdfs文件系统依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
<!--MapReduce相关的依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
<!--junit依赖-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<!--编译器插件用于编译拓扑-->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<!--指定maven编译的jdk版本和字符集,如果不指定,maven3默认用jdk 1.5 maven2默认用jdk1.3-->
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>1.8</source> <!-- 源代码使用的JDK版本 -->
<target>1.8</target> <!-- 需要生成的目标class文件的编译版本 -->
<encoding>UTF-8</encoding><!-- 字符集编码 -->
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
HotelMapper.java：
package com.xueai8.hotel;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
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.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;
/**
*
* Mapper 类
*/
public class HotelMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable> {
// 日志记录器
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HotelMapper.class);
// 设置可重用的Text类型
private final static Text keyText = new Text();
// 每读入一行文本（一行酒店记录），就会调用下面这个函数进行处理（清洗转换）
// 向map传入的value参数，就是要处理的一行记录
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); // 先将Hadoop的Text类型转换为Java的String类型
String[] arr = line.split(",", -1); // 对一条记录进行拆分
// 过滤标题行
if("SEQ".equals(arr[0])){
return;
}
// 过滤字段不全的数据
if(arr.length < 12){
context.getCounter("MyCounter", "deleted_error").increment(1L);
LOGGER.warn("删除错误行：{}", line);
return;
}
String star = arr[6]; // 星级字段
String score = arr[10]; // 评分字段
String comment = arr[11]; // 评论数字段
// 将字段{星级、评论数、评分}中任意字段为空的数据删除，
// 并打印输出删除条目数
if(StringUtils.isBlank(star) || StringUtils.isBlank(score) || StringUtils.isBlank(comment) ){
// 删除计数加1
context.getCounter("MyCounter", "deleted_null").increment(1L);
LOGGER.warn("关键字段缺失，删除1行：{}", line);
return;
}
// 将整理过后的数据写出
// 写出时，要从Java的String类型转换回Hadoop的Text类型
keyText.set(StringUtils.join(arr, ","));
context.write(keyText, NullWritable.get());
}
}
HotelDriver.java：
package com.xueai8.hotel;
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.Counter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counters;
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;
/**
*
* 数据清洗
*/
public class HotelDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
if (args.length < 2) {
System.err.println("语法: HotelDriver <in> <out>");
System.exit(1);// 非正常退出
}
// 指定hdfs相关的参数
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf,"data clean");
// 设置jar包所在路径
job.setJarByClass(HotelDriver.class);
// 设置Mapper类
job.setMapperClass(HotelMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
// 只有mapper，没有reducer
job.setNumReduceTasks(0);
// 指定输入输出的解析类（默认就是Text文本，所以可省略这两句）
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 最后提交任务
boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
/*** counter是job执行后的统计信息 ***/
Counters counters = job.getCounters();
Counter counter1 = counters.findCounter("MyCounter", "deleted_error");
System.out.println("====删除错误数据的条目数：" + counter1.getValue());
Counter counter2 = counters.findCounter("MyCounter", "deleted_null");
System.out.println("====删除关键字段缺失的条目数：" + counter2.getValue());
System.exit(waitForCompletion ? 0 : 1);
}
}
二、配置log4j
在src/main/resources目录下新增log4j的配置文件log4j.properties，内容如下：
log4j.rootLogger = info,stdout
### 输出信息到控制抬 ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n
三、项目打包
打开IDEA下方的终端窗口terminal，执行"mvn clean package"打包命令，如下图所示：
如果一切正常，会提示打jar包成功。如下图所示：
这时查看项目结构，会看到多了一个target目录，打好的jar包就位于此目录下。如下图所示：
四、项目部署
请按以下步骤执行。
1、启动HDFS集群和YARN集群。在Linux终端窗口中，执行如下的脚本：
$ start-dfs.sh
$ start-yarn.sh
查看进程是否启动，集群运行是否正常。在Linux终端窗口中，执行如下的命令：
$ jps
这时应该能看到有如下5个进程正在运行，说明集群运行正常：
5542 NodeManager
5191 SecondaryNameNode
4857 NameNode
5418 ResourceManager
4975 DataNode
2、将数据文件sample.txt上传到HDFS的/data/mr/目录下。
$ hdfs dfs -mkdir -p /data/mr $ hdfs dfs -put sample.txt /data/mr/ $ hdfs dfs -ls /data/mr/
3、提交作业到Hadoop集群上运行。（如果jar包在Windows下，请先拷贝到Linux中。）
在终端窗口中，执行如下的作业提交命令：
$ hadoop jar com.xueai8-1.0-SNAPSHOT.jar com.xueai8.hotel.HotelDriver /data/mr /data/mr-output
注意观察控制台中输出的信息，应该可以看到如下的计数器输出内容：
Counters: 16 File System Counters FILE: Number of bytes read=2416 FILE: Number of bytes written=610077 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 Map-Reduce Framework Map input records=20 Map output records=13 Input split bytes=122 Spilled Records=0 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=0 Total committed heap usage (bytes)=253231104 MyCounter deleted_null=6 File Input Format Counters Bytes Read=2238 File Output Format Counters Bytes Written=1515 ====删除错误数据的条目数：0 ====删除关键字段缺失的条目数：6
