对result文件进行数据清洗以及进行可视化

项目源码地址：https://github.com/gayu121/result（项目里操作的数据都是清洗过后的数据）

测试要求：

1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。

两阶段数据清洗：

（1）第一阶段：把需要的信息从原始日志中提取出来

（2）第二阶段：根据提取出来的信息做精细化操作

（3）hive数据库表结构:

create table data( ip string, time string , day string, traffic bigint,

type string, id string )

2、数据处理：

·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数（video/article）

·按照地市统计最受欢迎的Top10课程（ip）

·按照流量统计最受欢迎的Top10课程（traffic）

3、数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。

由于所给的文件是一个TXT文档，数据项之间用逗号隔开，格式如图：

所以需要对数据首先进行清洗，变为用Tab建作为分隔的数据项，在此我弄了很久找不到合适的方法，在同学的指点下使用排序的算法，以id为数据项进行了排序，将数据清洗为要求格式，第二阶段的细化过程也就同理了，在这里附上细化使用的代码

package test3;

import java.io.IOException;  
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
public class Order2 {  
    public static class Map extends Mapper<Object , Text , IntWritable,Text >{  
        private static Text goods=new Text();  
        private static IntWritable num=new IntWritable();  
        public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{  
        String line=value.toString();  
        String arr[]=line.split("[\t/:]" );  //主要就是根据这几个特殊字符进行分割，然后按照下面的格式输出到指定文件
        num.set(Integer.parseInt(arr[0]));  
        goods.set(arr[1] + "\t"  + arr[4] +"-11-10" +" " + arr[5] +":" + arr[6]+":" +arr[7] +"\t"+ arr[8] + "\t" + arr[9] + "\t"+arr[10] );  
        context.write(num,goods);  
        }  
        }  
        public static class Reduce extends Reducer< IntWritable, Text, IntWritable, Text>{  
        private static IntWritable result= new IntWritable();  
        public void reduce(IntWritable key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{  
            for(Text val:values){  
            context.write(key,val);  
            }  
        }  
            }  
            public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{  
            Configuration conf=new Configuration();  
            Job job =new Job(conf,"OneSort");  
            job.setJarByClass(Order.class);  
            job.setMapperClass(Map.class);  
            job.setReducerClass(Reduce.class);  
            job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);  
            job.setOutputValueClass(Text.class);  
            job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
            Path in=new Path("hdfs://192.168.43.102:9000/test/res1/part-r-00000");  
            Path out=new Path("hdfs://192.168.43.102:9000/test/res2");  
            FileInputFormat.addInputPath(job,in);  
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);  
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
      
            }  
            }

然后第二问就是利用一个MapReduce的统计的方法，针对不同的条件进行计数，然后利用排序算法进行排序，这一块儿的代码在项目里都有，感性趣的话可以到github里下载。

然后在可视化是遇到了一些问题，就是对于那个城市的IP（估计是由于字符太长，无法在echarts中显示）可以打印输出就是不能生成表格，所以那些数据项我就用IP1.....代替了。还有一个问题就是在根据字符串循环时老是说我数组越界，然后我就自己写了一个循环，只有10个数据元，就解决了。

以下是可视化的截图（我用了echarts中的三种显示形式）：

柱状图：