1.需求:

　　现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：

　　1、 从原始日志文件中读取数据(日志文件：)

　　2、 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志

　　3、 如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录

2.需求分析:

　　程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可

以通过自定义outputformat来实现

3.需求实现:　

技术实现要点：

　　1、 在mapreduce中访问外部资源(知识数据库)

　　2、 自定义outputformat，改写其中的recordwriter，改写具体输出数据的方法write()

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代码实现：

1.数据库获取数据的工具类：

　　1.首先启动数据库服务(192.168.232.201)：service mysql start

　　2.使用远程客户端连接数据库工具Navicat操作数据库：导入创建url_rule表语句和导入该表数据

　　3.创建表语句及其数据下载：

　　

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.Statement;import java.util.Map;public class DBLoader {    public static void dbLoader(Map
      
        ruleMap) throws Exception {        Connection conn = null;        Statement st = null;        ResultSet res = null;                try {            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.232.201:3306/mysql", "root", "root");            st = conn.createStatement();            res = st.executeQuery("select url,content from url_rule");            while (res.next()) {                ruleMap.put(res.getString(1), res.getString(2));            }        } finally {            try{                if(res!=null){                    res.close();                }                if(st!=null){                    st.close();                }                if(conn!=null){                    conn.close();                }            }catch(Exception e){                e.printStackTrace();            }        }    }}
      

 2.自定义一个outputformat继承自FileOutputFormat，实现getRecordWriter方法：

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;/** * maptask或者reducetask在最终输出时，先调用OutputFormat的getRecordWriter方法拿到一个RecordWriter * 然后再调用RecordWriter的write(k,v)方法将数据写出 */public class LogEnhanceOutputFormat extends FileOutputFormat
     
       {    @Override    public RecordWriter
      
        getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {        ///拿到一个文件系统操作的客户端实例对象        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());        Path enhancePath = new Path("F:/temp/en/log.dat");        Path tocrawlPath = new Path("F:/temp/crw/url.dat");        //流式创建文件        FSDataOutputStream enhancedOs = fs.create(enhancePath);        FSDataOutputStream tocrawlOs = fs.create(tocrawlPath);        return new EnhanceRecordWriter(enhancedOs, tocrawlOs);    }    /**     * 构造一个自己的recordwriter     */    static class EnhanceRecordWriter extends RecordWriter
       
         {                FSDataOutputStream enhancedOs = null;        FSDataOutputStream tocrawlOs = null;        public EnhanceRecordWriter(FSDataOutputStream enhancedOs, FSDataOutputStream tocrawlOs) {            super();            this.enhancedOs = enhancedOs;            this.tocrawlOs = tocrawlOs;        }        //实现抽象方法write        @Override        public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {            String result = key.toString();            // 如果要写出的数据是待爬的url，则写入待爬清单文件 /logenhance/tocrawl/url.dat            if (result.contains("tocrawl")) {                tocrawlOs.write(result.getBytes());            } else {                // 如果要写出的数据是增强日志，则写入增强日志文件 /logenhance/enhancedlog/log.dat                enhancedOs.write(result.getBytes());            }        }        //实现抽象方法close        @Override        public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {            if (tocrawlOs != null) {                tocrawlOs.close();            }            if (enhancedOs != null) {                enhancedOs.close();            }        }    }}
       
      
     

 3.开发mapreduce处理流程：

　　这个程序是对每个小时不断产生的用户上网记录日志进行增强(将日志中的url所指向的网页内容分析结果信息追加到每一行

原始日志后面

　　maptask在初始化时会先调用setup方法一次 利用这个机制，将外部的知识库加载到maptask执行的机器内存中

package cn.bigdata.hdfs.LogEnhance;import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class LogEnhance {    static class LogEnhanceMapper extends Mapper
      
        {        Map
       
         ruleMap = new HashMap
        
         ();        Text k = new Text();        NullWritable v = NullWritable.get();        // 从数据库中加载规则信息倒ruleMap中        @Override        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {            try {                DBLoader.dbLoader(ruleMap);            } catch (Exception e) {                e.printStackTrace();            }        }        @Override        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {            // 获取一个计数器用来记录不合法的日志行数, 组名, 计数器名称            Counter counter = context.getCounter("malformed", "malformedline");            String line = value.toString();            String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");            try {                String url = fields[26];                String content_tag = ruleMap.get(url);                // 判断内容标签是否为空，如果为空，则只输出url到待爬清单；如果有值，则输出到增强日志                if (content_tag == null) {                    k.set(url + "\t" + "tocrawl" + "\n");                    context.write(k, v);                } else {                    k.set(line + "\t" + content_tag + "\n");                    context.write(k, v);                }            } catch (Exception exception) {                counter.increment(1);            }        }    }    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job job = Job.getInstance(conf);        job.setJarByClass(LogEnhance.class);        job.setMapperClass(LogEnhanceMapper.class);        job.setOutputKeyClass(Text.class);        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);        // 要控制不同的内容写往不同的目标路径，可以采用自定义outputformat的方法        job.setOutputFormatClass(LogEnhanceOutputFormat.class);        //本地原始日志文件存放目录        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("F:/webloginput/"));        // 尽管我们用的是自定义outputformat，但是它是继承制fileoutputformat        // 在fileoutputformat中，必须输出一个_success文件，所以在此还需要设置输出path        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:/weblogoutput/"));        // 不需要reducer        job.setNumReduceTasks(0);        job.waitForCompletion(true);        System.exit(0);    }}
        
       
      

 总结：

　　1.其中在mapreduce程序中用到了计数器；获取一个计数器用来记录不合法的日志行数, 组名, 计数器名称

　　2.拷贝mysql的驱动包到工程的lib目录下，这里使用本地运行模式；

　　3.maptask或者reducetask在最终输出时，先调用OutputFormat的getRecordWriter方法拿到一个RecordWriter，然后再调用

RecordWriter的write(k,v)方法将数据写出

　　4.在setup方法中完成知识库的加载，写入到Map中

　　5.Map端在Context,write时，如果后面没有Reduce,将没有整个的shuffe过程，将直接调用outPutFormat进行输出，进来什

么顺序，则出去什么顺序（总之：没有reduce就没有shuffle）