mapreduce数据清理java_MapReduce实验-数据清洗-阶段一

在MapReduce中进行数据清理可以分为多个阶段，第一阶段通常是数据清洗。下面简要介绍一下Java MapReduce实验中的数据清洗阶段。

数据清洗阶段的目的是将原始数据进行预处理，使得后续的计算能够更加准确和高效。具体而言，数据清洗阶段需要完成以下任务：

1. 去除无用数据：在数据中可能存在一些与计算无关的内容，比如注释、空行等，需要将这些内容去除。

2. 格式化数据：对于有些数据，可能存在格式上的不规范，需要将其进行规范化，比如日期格式、数字格式等。

3. 数据过滤：有些数据不符合计算要求，需要将其过滤掉。

4. 数据转换：有些数据需要进行转换，比如将字符串转为数字、将时间戳转为日期等。

下面是一个简单的Java MapReduce程序，用于进行数据清洗。该程序的输入为一个文本文件，包含多条记录，每条记录由多个字段组成，字段之间用逗号分隔。程序的输出为清洗后的数据集，每条记录仅包含需要的字段，并且字段之间用逗号分隔。

public class DataCleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> {

    private Text outputValue = new Text();
    private StringBuilder builder = new StringBuilder();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        if (fields.length >= 5) {
            // 只保留前5个字段，其余字段丢弃
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                builder.append(fields[i]).append(",");
            }
            builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
            outputValue.set(builder.toString());
            context.write(NullWritable.get(), outputValue);
            builder.setLength(0);
        }
    }
}

该程序的主要逻辑如下：

1. 将输入的文本文件按行读取，每行数据作为一个键值对的value。

2. 根据逗号将每行数据分割成多个字段。

3. 判断字段个数是否大于等于5，如果是，则只保留前5个字段，其余字段丢弃。

4. 将清洗后的数据作为一个键值对的value，写入输出文件中。键使用NullWritable.get()表示不需要指定键，输出的value为Text类型，值为清洗后的数据。

该程序的输出结果为清洗后的数据集，每条记录仅包含需要的字段，并且字段之间用逗号分隔。