IDEA+MapReduce+Hive综合实践——搜狗日志查询分析

1.下载数据源

打开搜狗实验室链接：搜狗搜索引擎 - 上网从搜狗开始，由于搜狗实验室链接打不开了，所有这里自己制作数据（阿里云盘分享）进行实验。

SogouQ.txt:

2.上传下载文件至HDFS

2.1将下载的文件通过FinalShell工具上传到Linux系统

2.2查看SogouQ.txt并上传到HDFS

可以用tail命令查看解压文件最后3行的数据

tail -3 SogouQ.txt

查询词为中文，这里编码按GBK查出来是乱码，编码时指定为‘UTF-8’可避免乱码。数据格式如前面的说明:

访问时间  用户ID  [查询词]  该URL在返回结果中的排名  用户点击的顺序号  用户点击的URL

上传至HDFS：

hdfs dfs -put SogouQ.txt /

3. 数据清洗

    因为原始数据中有些行的字段数不为6，且原始数据的字段分隔符不是Hive表规定的逗号','，所以需要对原始数据进行数据清洗。

   通过编写MapReduce程序完成数据清洗：（打包运行）

 （1）将不满足6个字段的行删除

 （2）将字段分隔符由不等的空格变为逗号‘,’分隔符

idea新建Maven工程：MRHiveLog

新建工程目录结构如下：

修改pom.xml文件

在一行之前添加如下语句

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                <artifactId>maven-shade-pluginartifactId>
                <version>3.1.0version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>packagephase>
                        <goals>
                            <goal>shadegoal>
                        goals>
                        <configuration>
                            <transformers>
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    
                                    <mainClass>com.wang.AppmainClass>
                                transformer>
                            transformers>
                        configuration>
                    execution>
                executions>
            plugin>
        plugins>
    build>

 添加依赖：在  一行之前添加如下语句:

  <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-commonartifactId>
            <version>2.7.3version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-clientartifactId>
            <version>2.7.3version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
            <version>2.7.3version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-coreartifactId>
            <version>2.7.3version>
        dependency>
    dependencies>

新建SogouMapper类:

package com.wang;
 
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 java.io.IOException;
 
//                                         k1   ,    v1,   k2   ,  v2
public class SogouMapper extends Mapper {
 
    @Override
    /**
     * 在任务开始时，被调用一次。且只会被调用一次。
     */
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        super.setup(context);
    }
 
    @Override
    protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //避免乱码
        //数据格式：20111230000005  57375476989eea12893c0c3811607bcf 奇艺高清  1  1  http://www.qiyi.com/
        String data = new String(v1.getBytes(),0,v1.getLength(),"utf8");
        
        //split("\\s+") \\s+为正则表达式，意思是匹配一个或多个空白字符，包括空格、制表、换页符等。
        //参考：http://www.runoob.com/java/java-regular-expressions.html
        String words[] = data.split("\\s+");
        
        //判断数据如果不等于6个字段，则退出程序
        if(words.length != 6){
            return;//return语句后不带返回值，作用是退出该程序的运行  https://www.cnblogs.com/paomoopt/p/3746963.html
        }
        //用逗号代替空白字符
        String newData = data.replaceAll("\\s+",",");
        //输出
        context.write(new Text(newData),NullWritable.get());
    }
 
    @Override
    /**
     * 在任务结束时，被调用一次。且只会被调用一次。
     */
    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        super.cleanup(context);
    }
}

App.lava

package com.wang;
 
 
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;
 
 
/**
 * 数据清洗器 主类
 *
 */
public class App
{
    public static void main( String[] args ) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
 
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(App.class);
 
        //指定map输出
        job.setMapperClass(SogouMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //指定reduce的输出
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //指定输入、输出
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
 
        //提交job，等待结束
        job.waitForCompletion(true);
 
    }
}

打包工程: 

上传到Linux: FinalShell工具:

3.运行jar包

 hadoop jar MRHiveLog-1.0-SNAPSHOT.jar /SogouQ.txt /oneday

 查看输出结果

hdfs dfs -ls /oneday

查看输出文件最后10行数据：

 hdfs dfs -tail /oneday/part-r-00000

进入hive：

创建表:

create table sogoulog_1(accesstime string,useID string,keyword string,no1 int,clickid int,url string) row format delimited fields terminated by ',';

将MapReduce清洗后的数据导入Hive

load data inpath 'Oneday/part-r-00000' into table sogoulog_1;

使用SQL查询满足条件的数据（只显示前10条）

 select * from sogoulog_1 where no1=2  limit 10;

完成。