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ETL介绍

news 来源：原创 2025/8/16 1:18:00

（一）ETL介绍

“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

在Transform的过程中，我们经常会做数据清洗这个操作。它是指对采集到的原始数据进行预处理，以去除错误、重复、不完整或不一致的数据，使数据符合分析要求的过程。它在整个数据分析和数据处理流程中处于非常重要的位置，因为数据质量的好坏直接影响到后续分析结果的准确性和可靠性。

清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。

（二）需求分析

我们有去除日志中字段个数小于等于11的日志。

（1）输入数据

（2）期望输出数据：每行字段长度都大于11。

需要在Map阶段对输入的数据根据规则进行过滤清洗，并不需要进行汇总。

（三）思路分析

map阶段：按行读入内容，对内容进行检查，如果字段的个数少于等于11，就删除这条日志（不保留）去除日志中字段个数小于等于11的日志内容。

对于map函数来说，它的输入参数是：<偏移量，第一行的内容>

<偏移量，每一行的内容> → <刷选后的没一行的内容，null>

对于reduce函数来说，它的输入参数是：<刷选后的每一行的内容，[null,null,...]>，对于我们的需求来说，并不需要这个阶段： 没有汇总的需求，直接使用Map的结果。

（四）实现代码

在之前的项目的基础之上，重写去写一个包，并创建两个类：WebLogMapper和WebLogDriver类。

（1）编写WebLogMapper类

package com.root.mapreduce.weblog;

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 WebLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // 1. 获取一行数据,使用空格进行拆分，判断是否有8个字段
    String[] fields = value.toString().split(" ");
    if (fields.length > 7) {
        // 这条数据是有意义的,保留
        System.out.println(fields[0]);
        context.write(value, NullWritable.get());
    }
   }

}

代码说明：NullWritable就等价于null，context.write(value,NullWritable.get())就表示只有key，没有value。

（2）编写WebLogDriver类

package com.root.mapreduce.weblog;

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 WebLogDriver {

public static void main(String[] args) throws Exception {        

// 1 获取job信息

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf);

// 2 加载jar包

job.setJarByClass(LogDriver.class);

// 3 关联map

job.setMapperClass(WebLogMapper.class);

// 4 设置最终输出类型

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

// 设置reducetask个数为0

job.setNumReduceTasks(0);

// 5 设置输入和输出路径
         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\vm\\web.log"));
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\vm\\ouput2"));

// 6 提交

         boolean b = job.waitForCompletion(true);

         System.exit(b ? 0 : 1);

}

}

代码说明：reduceTask为0,表示没有reduce阶段，程序会根据Map函数的结果把内容输出。最终输出的文件个数与mapperTask的数量一致。

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