hadoop MapReduce运营商案例关于用户基站停留数据统计
注
最近很多人来问源码，我直接放到github仓库上了，需要的自取，别忘了star哦～
https://github.com/jwcen/exam3
本文来自博客园，作者：Arway，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/cenjw/p/hadoop-mapReduce-operator-case.html
实验要求
统计每个用户在不同时段中各个基站的停留时间。
1.功能描述
用户的手机，连接到不同的基站会产生一条记录。
数据格式为：用户标识 设备标识 基站位置 通讯的日期 通讯时间
example： 0000009999 0054785806 00000089 2016-02-21 21:55:37
需要得到的数据格式为：
用户标识 时段 基站位置 停留时间
example： 0000000001 09-18 00000003 15
用户0000000001在09-18点这个时间段在基站00000003停留了15分钟
2.实现思路
程序运行支持传入时间段，比如“09-18-24”，表示分为0点到9点，9点到18点，18点到24点三个时间段。
-
（1）Mapper阶段
对输入的数据，算出它属于哪个时间段。
k1：每行记录在文本中的偏移量。
v2：一条记录
k2用“用户ID，时间段”输出。
v2用“基站位置,时间”。时间用unix time -
（2）Reducer阶段
对获取的v3（v3是一个集合，每个元素是v2，相当于按照k2对v2分组）进行排序，以时间升序排序。
计算两两之间的时间间隔，保存到另一个集合中，两个不同的时间间隔中，从基站A移动到基站B，这样获取到在A基站的停留的时间。
同理从基站B移动到基站C，基站C移动到基站D，依次类推，所有的时间都获取到。再把时间累加起来，就可以获取到总的时间。
本文来自博客园，作者：Arway，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/cenjw/p/hadoop-mapReduce-operator-case.html
代码实现
PhoneMain.java
package phoneMapReduce;
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.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
/**
* Created by ue50 on 11/13/19.
*/
public class PhoneMain
{
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, ClassNotFoundException
{
//String.equals()比较字符串的值是否相同
if(args == null || "0".equals(args[0]))
{
throw new RuntimeException("argument is not right!");
}
//Configuration是作业的配置信息类
Configuration configuration = new Configuration();
//set(String name, String value)设置配置项
configuration.set("timeRange", args[0]);
Job job = Job.getInstance(configuration);
job.setJarByClass(PhoneMain.class);
job.setMapperClass(PhoneMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setReducerClass(PhoneReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://xdata-m0:8020/user/ue50/pos.txt"));
//FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://xdata-m0:8020/user/ue50/out"));
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
job.waitForCompletion(true);
}
}
Mapper阶段
PhoneMapper.java
package phoneMapReduce;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* Created by ue50 on 11/13/19.
*/
public class PhoneMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>
{
private int[] timeRangeList;
@Override
//setup()被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作
protected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException
{
//Configuration是作业的配置信息类,通过Configuration可以实现在多个mapper和多个reducer任务之间共享信息
Configuration configuration = context.getConfiguration();
//get(String name)根据配置项的键name获取相应的值
String timeRange = configuration.get("timeRange");//运行时传入的时间段,比如“09-18-24”
String[] timeRangeString = timeRange.split("-");
timeRangeList = new int[timeRangeString.length];
for(int i = 0; i < timeRangeString.length;i++)
{
//timeRangeList数组保存传入的时间,如:09、18、24
timeRangeList[i] = Integer.parseInt(timeRangeString[i]);
}
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
String values[] = value.toString().split("\\s+");//对一条记录"用户标识 设备标识 基站位置 通讯的时间"按空格拆分
String userId = values[0];//用户标识
String baseStation = values[2];//基站位置
String timeString = values[4];//访问时间,如:21:55:37
String[] times = timeString.split(":");//对访问时间按':'拆分
int hour = Integer.parseInt(times[0]);//小时
//startHour、endHour时间段的起止时间
int startHour = 0;
int endHour = 0;
for(int i = 0; i < timeRangeList.length; i++)
{
if(hour < timeRangeList[i])
{
if(i == 0)
{
startHour = 0;
}
else
{
startHour = timeRangeList[i-1];
}
endHour = timeRangeList[i];
break;
}
}
if(startHour == 0 && endHour == 0)
{
return;
}
//k2:用户标识 时间段 v2:基站位置-访问时间
context.write(new Text(userId + "\t" + startHour + "-" + endHour + "\t"), new Text(baseStation + "-" + timeString));
}
}
Reducer阶段
package phoneMapReduce;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;
/**
* Created by ue50 on 11/13/19.
*/
public class PhoneReducer extends Reducer<Text, Text, Text, LongWritable>
{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
List<String> valueList = new LinkedList<String>();//基于链表的动态数组
//Map是一种把键对象和值对象映射的集合,TreeMap是一个有序的key-value集合，
//它是通过红黑树实现的,TreeMap中的元素默认按照key的自然排序排列
Map<String, Long> residenceTimeMap = new TreeMap<String, Long>();
for(Text value : values)
{
String item = value.toString();
valueList.add(item);//"基站位置-访问时间"的集合
}
if(valueList == null || valueList.size() <= 1)
{
return;
}
//Comparator是比较器
//Collections.sort()方法中的自定义比较器,根据比较器的实现逻辑对valueList进行排序
Collections.sort(valueList, new Comparator<String>() {//匿名内部类
@Override
//重写比较器中的比较方法：compare方法
public int compare(String o1, String o2) {
o1 = o1.split("-")[1];
o2 = o2.split("-")[1];
return o1.compareTo(o2);//根据访问时间对valueList排序,第一个参数.compareTo(第二个参数)升序
}
});
for(int i = 0;i < valueList.size()-1; i++)
{
String station = valueList.get(i).split("-")[0];//基站位置
String time1 = valueList.get(i).split("-")[1];//访问时间
String time2 = valueList.get(i + 1).split("-")[1];
//对日期/时间进行格式化,HH:24小时制
DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("HH:hh:ss");
//Date对象用于处理日期与时间
Date date1 = null;
Date date2 = null;
try{
date1 = dateFormat.parse(time1);//parse():把String型的字符串转换成特定格式的Date类型
date2 = dateFormat.parse(time2);
}catch (ParseException e)
{
e.printStackTrace();
}
//date1.before(date2),当date1小于date2时，返回TRUE，当大于等于时，返回false；
if(date1.before(date2))
{
long time = date2.getTime() - date1.getTime();//getTime方法返回的是毫秒数
Long count = residenceTimeMap.get(station);//返回key关联的值,没有值返回null
if(count == null)
{
residenceTimeMap.put(station, time);//<基站位置,停留时间>
}
else
{
residenceTimeMap.put(station, count + time);//将停留时间累积
}
}
}
valueList = null;
//TreeMap的keySet():以升序返回一个具有TreeMap键的Set视图
Set<String> keySet = residenceTimeMap.keySet();//keySet:<基站位置>
for(String mapKey : keySet)
{
long minute = residenceTimeMap.get(mapKey);//停留时间毫秒
minute = minute/1000/60;//分钟
//minute = minute/1000;//秒
context.write(new Text(key +"\t" + mapKey +"\t"), new LongWritable(minute));
}
residenceTimeMap = null;
}
}
注
如果需要文件和代码的话可评论区留言邮箱，我给你发源代码
本文来自博客园，作者：micromatrix，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/cenjw/p/hadoop-mapReduce-operator-case.html
posted on 2022-06-24 20:08 micromatrix 阅读(1696) 评论(17) 编辑 收藏 举报
