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二、编写MapReduce程序清洗信件内容数据

 

数据清洗概述

数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清洗一般是由计算机而不是人工完成。

 

分析需求

通过爬虫，我们可以得到咨询和投诉的详细页面。

 

页面内容如下，需要提取出对我们有用的信息

 

当然，判断字段是否对我们有用，判断依据是根据需求来定的。后续做的一些需求，会用到哪些字段，此处就会采集哪些字段。

这一节我们会使用MapReduce，对这些网页进行清洗，获取网页中的问题类型，标题，来信人，时间，网友评论数，信息内容，官方回答的机构，时间和回答的内容。

搭建解析框架

1.切换目录到/data/目录下，创建名为edu2的目录

1. cd /data/  
2. mkdir /data/edu2  

2.切换目录到/data/edu2目录下，使用wget命令，下载项目所依赖的lib包

1. cd /data/edu2  

将pachongjar.zip压缩包，解压缩。

1. unzip  

3.打开eclipse，新建Java Project

 

将项目命名为qingxi2

 

4.右键项目名，新建一个目录，命名为libs用于存储项目依赖的jar包

 

将/data/edu2/pachongjar目录下，所有的jar包，拷贝到项目下的libs目录下。

选中libs下，所有的jar文件，依次点击“Build Path” => "Add to Build Path"

 

5.右键src，点击 "New" => "Package"，新建一个包

 

将包命名为my.mr

 

右键包名，依次点击“New” => “Class”

 

填写类名，本实验需要创建三个类，分别命名为FileInput，FileRecordReader，QingxiHtml。

这样清洗过程的框架搭建完毕，下面开始编写代码实现功能。

 

编写MapReduce代码

1.执行jps，查看hadoop相关进程是否已经启动。

1. jps  

若未启动，则需启动hadoop

1. cd /apps/hadoop/sbin  
2. ./start-all.sh  

2.切换目录到/data/edu2目录下，使用wget命令，下载爬取到的北京市政府百姓信件内容。

1. cd /data/edu2  
2. wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/second/edu2/govhtml.tar.gz  

将govhtml.tar.gz解压缩

1. tar xzvf govhtml.tar.gz  

在hdfs上创建目录，名为/myedu2，并将/data/edu2/govhtml下的数据，上传到hdfs中。

1. hadoop fs -mkdir -p /myedu2/in  
2. hadoop fs -put /data/edu2/govhtml/* /myedu2/in  

*此处也可以将自己爬取到的电商评论数据，上传到hdfs上。

3.（1） 打开FileRecordReader页面，编写代码，完成对网页源码的读取，主要目的是将一个网页的全部代码转成一行让mapreduce读取分析，这样mapreduce就可以把一个网页的分析结果作为一行输出，即每个网页抓取的字段为一行。

1. package my.mr;  
3. import java.io.BufferedReader;  
4. import java.io.InputStreamReader;  
6. import java.io.IOException;  
8. import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;  
9. import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  
10. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
12. import org.apache.hadoop.io.Text;  
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;  
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;  
15. import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;  
16. import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;  
17. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;  
19. public class FileRecordReader extends RecordReader<text,text>{  
21. private FileSplit fileSplit;  
22. private JobContext jobContext;  
23. private Text currentKey = new Text();  
24. private Text currentValue = new Text();  
25. private boolean finishConverting = false;  
26. @Override  
27. public void close() throws IOException {  
30. @Override  
31. public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {  
32. return currentKey;  
33. }  
35. @Override  
36. public Text getCurrentValue() throws IOException,  
37. InterruptedException {  
38. return currentValue;  
39. }  
41. @Override  
42. public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {  
43. float progress = 0;  
44. if(finishConverting){  
45. progress = 1;  
46. }  
47. return progress;  
48. }  
50. @Override  
51. public void initialize(InputSplit arg0, TaskAttemptContext arg1)  
52. throws IOException, InterruptedException {  
53. this.fileSplit = (FileSplit) arg0;  
54. this.jobContext = arg1;  
55. String filename = fileSplit.getPath().getName();  
56. this.currentKey = new Text(filename);  
57. }  
59. @Override  
60. public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {  
61. if(!finishConverting){  
62. int len = (int)fileSplit.getLength();  
63. //          byte[] content = new byte[len];  
64. Path file = fileSplit.getPath();  
65. FileSystem fs = file.getFileSystem(jobContext.getConfiguration());  
66. FSDataInputStream in = fs.open(file);  
67. //根据实际网页的编码格式修改  
68. //         BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in,"gbk"));  
69. BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in,"utf-8"));  
70. String line="";  
71. String total="";  
72. while((line= br.readLine())!= null){  
73. total =total+line+"\n";  
74. }  
75. br.close();  
76. in.close();  
77. fs.close();  
78. currentValue = new Text(total);  
79. finishConverting = true;  
80. return true;  
81. }  
82. return false;  
83. }  
85. }  
86. </text,text>  

（2）打开FileInput ，编写代码，用以调用FileRecordReader 中重写的方法。

1. package my.mr;  
2. import java.io.IOException;  
4. import org.apache.hadoop.io.Text;  
5. import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;  
6. import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;  
7. import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;  
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
10. public class FileInput extends FileInputFormat<Text,Text>{  
12. @Override  
13. public RecordReader<Text, Text> createRecordReader(InputSplit arg0, TaskAttemptContext arg1) throws IOException,  
14. InterruptedException {  
15. // TODO Auto-generated method stub  
16. RecordReader<Text,Text> recordReader = new FileRecordReader();  
17. return recordReader;  
18. }  
20. }  

（3）打开QingxiHtml编写代码，代码所实现的需求，是使用MapReduce解析网页，最终输出格式化的文本文件。

首先来看MapReduce通用的框架结构样式。

1. public class QingxiHtml {  
2. public static void main(String[] args) throws IOException,  
3. ClassNotFoundException, InterruptedException {  
4. }  
6. public static class doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {  
7. @Override  
8. protected void map(Object key, Text value, Context context)  
9. throws IOException, InterruptedException {  
11. }  
12. }  
14. public static class doReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{  
16. @Override  
17. protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)  
18. throws IOException, InterruptedException {  
20. }  
21. }  
22. }  

通过分析可以知道，此处只用Map任务即可实现具体功能，所以可以省去Reduce任务。

4.Main主函数。这里的main函数也是通用的结构

view plain copy

1. public static void main(String[] args) throws IOException,  
2. ClassNotFoundException, InterruptedException {  
3. Job job = Job.getInstance();  
4. job.setJobName("QingxiHtml");  
5. job.setJarByClass(QingxiHtml.class);  
6. job.setMapperClass(doMapper.class);  
8. job.setOutputKeyClass(Text.class);  
9. job.setOutputValueClass(Text.class);  
10. job.setInputFormatClass(FileInput.class);  
11. Path in = new Path("hdfs://localhost:9000//myedu2/in");  
12. Path out = new Path("hdfs://localhost:9000//myedu2/out/1");  
13. FileInputFormat.addInputPath(job, in);  
14. FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);  
15. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
16. }  

①定义Job

②设置Job参数

③设置Map任务

④设置Reduce任务

⑤定义任务的输出类型

⑥设置任务的输入输出目录

⑦提交执行

5.再来看Map任务，实现Map任务，必须继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类，并重写类里的map方法。

通过调用编写FileInput.class文件，将每个网页源码转化为一行字段输入。通过map任务，取得每行字段，并通过JXDocument 类，对网页源码进行解析，获取网页中的字段。

将相关字段以‘\t’分隔连接成一行，最终使用context.write类，输出到htfs上。

1. @Override  
2. protected void map(Object key, Text value, Context context)  
3. throws IOException, InterruptedException {  
4. String htmlStr = value.toString();  
5. JXDocument Document = new JXDocument(htmlStr);  
6. if (htmlStr.indexOf("mail_track_h2") > 0) {  
7. try {  
8. //类型  
9. String leixing = Document  
10. .sel("//span[@class='font12 gray']/a[2]/text()")  
11. .get(0).toString();  
12. //标题  
13. String biaoti = Document  
14. .sel("//h2[@class='mail_track_h2']/text()").get(0)  
15. .toString();  
16. //来信人  
17. String leixinren = Document  
18. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[1]/text()")  
19. .get(0).toString().replaceAll("来信人：", "");  
20. //时间  
21. String shijian = Document  
22. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[2]/text()")  
23. .get(0).toString().replaceAll("时间：", "");  
24. //网友同问的数量或者网友评价的数量  
25. String number = Document  
26. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[3]/allText()")  
27. .get(0).toString().replace("网友同问： ", "").replace("网友评价数： ", "");  
28. //信件内容  
29. String problem = Document  
30. .sel("//span[@class='font14 mail_problem']/text()")  
31. .get(0).toString();  
32. if (htmlStr.indexOf("margin-bottom:31px") > 0) {  
33. //回答部门  
34. String offic = Document  
35. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/span[1]/text()")  
36. .get(0).toString();  
37. //回答时间  
38. String officpt = Document  
39. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/span[2]/text()")  
40. .get(0).toString();  
41. //回答内容  
42. String officp = Document  
43. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/p[1]/text()")  
44. .get(0).toString();  
45. String dataout = leixing + "\t" + biaoti + "\t"  
46. + leixinren + "\t" + shijian + "\t" + number  
47. + "\t" + problem + "\t" + offic + "\t"  
48. + officpt + "\t"+ officp;  
49. System.out.println(dataout);  
50. Text oneLines = new Text(dataout);  
51. context.write(oneLines, new Text(""));  
52. } else {  
53. String dataout = leixing + "\t" + biaoti + "\t"  
54. + leixinren + "\t" + shijian + "\t" + number  
55. + "\t" + problem;  
56. System.out.println(dataout);  
57. Text oneLines = new Text(dataout);  
58. context.write(oneLines, new Text(""));  
59. }  
60. } catch (XpathSyntaxErrorException e) {  
61. // TODO Auto-generated catch block  
62. e.printStackTrace();  
63. }  
64. }  
65. }  

完整代码如下

1. package my.mr;  
3. import java.io.IOException;  
4. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
5. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
11. import cn.wanghaomiao.xpath.exception.XpathSyntaxErrorException;  
12. import cn.wanghaomiao.xpath.model.JXDocument;  
14. public class QingxiHtml {  
15. public static class doMapper extends Mapper<object, text,="" text=""> {  
16. public static final IntWritable one = new IntWritable(1);  
17. public static Text word = new Text();  
19. @Override  
20. protected void map(Object key, Text value, Context context)  
21. throws IOException, InterruptedException {  
22. String htmlStr = value.toString();  
23. JXDocument Document = new JXDocument(htmlStr);  
24. if (htmlStr.indexOf("mail_track_h2") > 0) {  
25. try {  
26. String leixing = Document  
27. .sel("//span[@class='font12 gray']/a[2]/text()")  
28. .get(0).toString();  
29. String biaoti = Document  
30. .sel("//h2[@class='mail_track_h2']/text()").get(0)  
31. .toString();  
32. String leixinren = Document  
33. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[1]/text()")  
34. .get(0).toString().replaceAll("来信人：", "");  
35. String shijian = Document  
36. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[2]/text()")  
37. .get(0).toString().replaceAll("时间：", "");  
38. String number = Document  
39. .sel("//p[@class='font12 gray time_mail']/span[3]/allText()")  
40. .get(0).toString().replace("网友同问： ", "").replace("网友评价数： ", "");  
41. String problem = Document  
42. .sel("//span[@class='font14 mail_problem']/text()")  
43. .get(0).toString();  
44. if (htmlStr.indexOf("margin-bottom:31px") > 0) {  
45. String offic = Document  
46. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/span[1]/text()")  
47. .get(0).toString();  
48. String officpt = Document  
49. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/span[2]/text()")  
50. .get(0).toString();  
52. String officp = Document  
53. .sel("//div[@class='con_left float_left']/div[2]/p[1]/text()")  
54. .get(0).toString();  
55. String dataout = leixing + "\t" + biaoti + "\t"  
56. + leixinren + "\t" + shijian + "\t" + number  
57. + "\t" + problem + "\t" + offic + "\t"  
58. + officpt + "\t"+ officp;  
59. System.out.println(dataout);  
60. Text oneLines = new Text(dataout);  
61. context.write(oneLines, new Text(""));  
62. } else {  
63. String dataout = leixing + "\t" + biaoti + "\t"  
64. + leixinren + "\t" + shijian + "\t" + number  
65. + "\t" + problem;  
66. System.out.println(dataout);  
67. Text oneLines = new Text(dataout);  
68. context.write(oneLines, new Text(""));  
69. }  
71. } catch (XpathSyntaxErrorException e) {  
72. // TODO Auto-generated catch block  
73. e.printStackTrace();  
74. }  
75. }  
76. }  
77. }  
79. public static void main(String[] args) throws IOException,  
80. ClassNotFoundException, InterruptedException {  
81. Job job = Job.getInstance();  
82. job.setJobName("QingxiHtml");  
83. job.setJarByClass(QingxiHtml.class);  
84. job.setMapperClass(doMapper.class);  
86. job.setOutputKeyClass(Text.class);  
87. job.setOutputValueClass(Text.class);  
88. job.setInputFormatClass(FileInput.class);  
89. Path in = new Path("hdfs://localhost:9000//myedu2/in");  
90. Path out = new Path("hdfs://localhost:9000//myedu2/out/1");  
91. FileInputFormat.addInputPath(job, in);  
92. FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);  
93. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
94. }  
95. }  
96. </object,>  

执行测试

1.在mapreduce类中，右键，Run As => Run on Hadoop，将任务提交到hadoop中执行

 

2.等待任务执行完毕。切换目录到/data/edu2/下，并在命令行界面，输入脚本，查看hdfs上/myedu2/out是否有内容输出

1. cd /data/edu2/  
2. hadoop fs -lsr /myedu2/out  

若有输出，则将hdfs输出内容，下载到linux本地

1. hadoop fs -get /myedu2/out/1/*  

 

使用vim或cat查看下载到的文件内容，可以看到结构比较清晰

 

3，若未在hdfs上，查看到输出结果，可以通过log日志排错。将/apps/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties文件，拷贝到mapreduce项目的根目录下

 

可以看到在eclipse的console界面有执行过程的输出。