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知识点#xff1a;
天气数据进行ETL
重 点#xff1a;
掌握MapReduce程序的运行流程熟练编写MapReduce程序使用MapReduce进行ETL
内 容#xff1a;
编写MapReduce程序编写Shell脚本#xff0c;获取MapReduce程序的inputPath将生成的inputPath文件传入到Wi…任务描述
知识点
天气数据进行ETL
重 点
掌握MapReduce程序的运行流程熟练编写MapReduce程序使用MapReduce进行ETL
内 容
编写MapReduce程序编写Shell脚本获取MapReduce程序的inputPath将生成的inputPath文件传入到Windows环境运行MapReduce程序对天气数据进行ETL处理
任务指导
1. 准备2000-2022年气象数据
如在任务12中按照手册已自行处理好2000-2022年的所有气象数据也可跳过此步骤使用自己处理好的数据文件即可但需要在后续步骤中注意数据路径的问题
先前按照任务12处理了2021-2022年数据在后续气象预测部分任务需要2000-2022年的数据作为支持所以现将处理后的解压后2000年-2022年的气象数据进行提供可通过下述的URL下载地址进行下载
数据集路径
格式url/dataSet/systemLib/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zipurl参见实验窗口右侧菜单“实验资源下载”。
例如https://staticfile.eec-cn.com/dataSet/systemLib/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zip
在master机器的/home路径下载数据集解压数据集在/home/china_data目录中包含了2000-2022年22年间的中国各个基站的气象数据 在每个文件夹下均已将气象数据文件解压完成 使用MapReduce对天气数据进行预处理并在数据文件中添加对应基站ID并将原来字段间的分隔符改为使用逗号分隔以便于大Hive中使用该数据集。
2. 使用MapReduce对数据进行ETL
当前在数据集中不包含基站编号字段每个基站的编号体现在各个文件名的前5位例如在“450010-99999-2000”文件中包含的是编号为“45001”的基站数据所以需要将各个基站的编号添加到对应的数据文件中并且在各个文件中每个字段之间的分隔符也是不一致的所以也需要对数据进行清理由于数据量较大可以考虑使用MapReduce进行数据清理的工作。
创建Maven项目china_etl编写MapReduce程序 ChinaMapper读取数据对数据添加stn基站ID字段并进行格式化处理ChinaReducer对处理后的数据进行输出ChinaDriverMapReduce程序的驱动类在master机器编写Shell脚本获取MapReduce程序的inputPath 将生成的inputPath文件传入到Windows环境在Windows运行MapReduce程序程序运行完成进入master机器查看结果 数据格式说明
基站编号年月日时间温度露点温度气压风向风速云量1小时雨量6小时雨量5999720221231212742501013370205-9999-9999
任务实现
1. 准备2000-2022年气象数据
如在任务12中按照手册已自行处理好2000-2022年的所有气象数据也可跳过此步骤使用自己处理好的数据文件即可但需要在后续步骤中注意数据路径的问题
先前按照任务12处理了2021-2022年数据在后续气象预测部分任务需要2000-2022年的数据作为支持所以现将处理后的解压后2000年-2022年的气象数据进行提供可通过下述的URL下载地址进行下载
数据集路径
格式url/dataSet/systemLib/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zipurl参见实验窗口右侧菜单“实验资源下载”。
例如https://staticfile.eec-cn.com/dataSet/systemLib/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zip
在master机器的/home路径下载数据集
# cd /home
# wget https://staticfile.eec-cn.com/dataSet/systemLib/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zip
解压数据集
# unzip /home/b3084be184684ee18f3b00b048bab0cc.zip
在/home/china_data目录中包含了2000-2022年22年间的中国各个基站的气象数据 在每个文件夹下均已将气象数据文件解压完成 将下载后的数据集上传至HDFS中将2000-2022年的所有气象数据上传至HDFS的/china目录中
# hadoop fs -mkdir /china
# hadoop fs -put /home/china_data/* /china
天气的格式如下 NCDC天气的格式说明
气象要素包括气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量等。
例如 各字段的含义如下
年月日时间温度露点温度气压风向风速云量1小时雨量6小时雨量202101010080-941028550601-9999-9999
当前在数据集中不包含基站编号字段每个基站的编号体现在各个文件名的前5位例如在“450010-99999-2000”文件中包含的是编号为“45001”的基站数据所以需要将各个基站的编号添加到对应的数据文件中并且在各个文件中每个字段之间的分隔符也是不一致的所以也需要对数据进行清理由于数据量较大可以考虑使用MapReduce进行数据清理的工作。
2. 使用MapReduce对数据进行ETL
使用MapReduce对天气数据进行ETL流程如下
打开IDEA如先前创建过项目需点击File -- Close Project返回IDEA初始界面 点击New Project新建项目 创建Maven项目china_etl 打开File -- Settings按照之前的方式配置Maven 修改pom.xml文件在标识位置填写dependencies标签中的内容下载项目所需依赖 dependencies标签内容如下
dependencies dependency groupIdorg.apache.hadoop/groupId artifactIdhadoop-client/artifactId version2.9.2/version /dependency
/dependencies
依赖下载完成后将默认生成在src/main/java/com的Main类删除 在src/main/java/com包下创建Mapper类ChinaMapper.java
本次MapReduce任务的主要处理逻辑在Map函数中在Map中获取当前正在处理的文件信息通过文件信息获取相应的文件名然后获取到文件名的前五位前五位则是每个基站对应的基站编号然后获取到数据文件中的每条数据并进行分割分割后根据索引获取所需的数据最后通过,对数据进行分隔作为每个字段数据的新分隔符根据所需重新将数据进行拼接
package com;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class ChinaMapper extends MapperLongWritable, Text,Text, NullWritable {Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取当前map正在处理的文件信息InputSplit inputSplit (InputSplit) context.getInputSplit();
// 获取文件名例如当前获取到“450010-99999-2000”String fileName inputSplit.toString().split(/)[5];NullWritable val NullWritable.get();
// 取出基站编号例如“45001”String stn fileName.substring(0,5);
// System.out.println(stn);/** 获取所需字段year[] #年month[] #月day[] #日hour[] #时间temp[] #温度dew_point_temp[] #露点温度pressure[] #气压wind_direction[] #风向wind_speed[] #风速clouds[] #云量precipitation_1[] #1小时降水量precipitation_6[] #6小时降水量
*/
// 获取输入的每一条数据String values value.toString();
// 通过分隔符进行分割String[] lines values.split(\\s);String year lines[0];String month lines[1];String day lines[2];String hour lines[3];String temp lines[4];String dew_point_temp lines[5];String pressure lines[6];String wind_direction lines[7];String wind_speed lines[8];String cloudlines[9];String precipitation_1 lines[10];String precipitation_6 lines[11];
// 使用“,”对每条数据进行拼接每条数据的分隔符设置为,String line stn,year,month,day,hour,temp,dew_point_temp,pressure,wind_direction,wind_speed,cloud,precipitation_1,precipitation_6;System.out.println(line);
// 每条数据作为key进行输出context.write(new Text(line),val);}
}
在src/main/java/com包下创建Reducer类ChinaReducer.java
package com;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class ChinaReducer extends ReducerText,NullWritable,Text,NullWritable {Overrideprotected void reduce(Text key, IterableNullWritable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {NullWritable val NullWritable.get();// 获取keyText outLine key;context.write(outLine,val);}
}
在src/main/java/com包下创建Driver类 ChinaDriver.java
package com;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;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;public class ChinaDriver {public static void main(String[] args) {Configuration conf new Configuration();Job job null;try {// 读取filename文件内容获取inputpathBufferedReader br new BufferedReader(new FileReader(C:\\installed\\filename.txt));String line null;ArrayList list new ArrayList();while((linebr.readLine())!null){list.add(line);}Path[] inputPath new Path[list.size()];for(int i 0;i inputPath.length;i){inputPath[i] new Path(list.get(i).toString());System.out.println(inputPath[i]);}job Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(ChinaDriver.class);job.setJobName(ChinaDriver);
// 设置Mapper类job.setMapperClass(ChinaMapper.class);
// 设置Reducer类job.setReducerClass(ChinaReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 设置输入路径FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
// 设置输出路径FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(hdfs://master:9000/china_all/));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}
编写完成后进入master机器
由于本次MapRedcue任务需要处理2000-2022年的数据每个年份的数据都保存在一个以年份命名的文件夹下所以MapReduce需要读取22个文件夹下的所有数据因此在运行MapReduce程序前需要编写一个Shell脚本以生成MapReduce的inputPath文件在该文件中包含所有需要处理的数据路径该操作类似任务12中的generate_input_list.sh脚本
在master机器的/home/shell目录下编写getHDFSfile.sh脚本以生成MapReduce的inputPath文件
# vim /home/shell/getHDFSfile.sh
脚本内容如下
#/bin/bash
rm -rf /home/filename.txt
# file echo hdfs dfs -ls /china | awk -F {print $8}
for line in hdfs dfs -ls /china | awk -F {print $8}
dofilenamehdfs://master:9000$lineecho -e $filename /home/filename.txt
done
为Shell脚本赋予执行权限
# chmod ux /home/shell/getHDFSfile.sh
运行Shell脚本生成inputPath
# /home/shell/getHDFSfile.sh
脚本运行完成在/home目录下会生成一个filename.txt文件在文件中包含所有需要处理的路径信息查看/home/filename.txt文件
# cat /home/filename.txt filename.txt文件生成后将其通过filezilla工具传入到Windows环境的C:\installed目录进入Windows环境打开filezilla工具filezilla需要配置master的主机名IP地址、用户名、密码以及端口 可通过右侧工具栏获取master机器的相关信息并将其进行填入 配置完成后点击快速连接master机器在左侧拦中是本地Windows环境的文件管理器右侧是连接的远程Linuxmaster机器文件管理器 在Windows文件管理器进入C:\installed目录在右侧master机器中进入/home目录找到生成的filename.txt文件将其从master机器中拖拽到Windows机器 右键ChinaDriver点击Run ChinaDriver.main()运行MapReduce程序 控制台显示数据 进入master机器查看运行结果最后5行数据
# hadoop fs -cat /china_all/* | tail -5 数据格式说明
基站编号年月日时间温度露点温度气压风向风速云量1小时雨量6小时雨量5999720221231212742501013370205-9999-9999
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