mapreduce清洗

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，可以通过并行处理大规模数据集来实现数据清洗。在MapReduce中，数据清洗通常通过编写Mapper和Reducer类来完成。

根据引用和引用提供的代码，可以看出在Map阶段，可以通过重写Map函数来对输入的数据进行过滤和清洗。在这个例子中，WebLogMapper类的map函数将每一行数据进行解析，并根据规则判断日志的合法性。如果日志字段个数大于11，则视为合法日志，将该行数据写出。否则，将该行数据忽略。

在这个例子中，WebLogMapper类继承自Mapper类，并重写了map函数。在map函数中，首先将输入的行数据转换为字符串并进行解析。然后，通过判断字段个数是否大于11来判断日志的合法性。如果合法，则将该行数据写出。如果不合法，则忽略该行数据。

总结起来，通过编写Map函数并根据具体的规则进行数据解析和过滤，可以实现MapReduce的数据清洗。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MapReduce】实现简单的数据清洗](https://blog.csdn.net/heiren_a/article/details/109861385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [MapReduce 数据清洗（ETL）](https://blog.csdn.net/weixin_44966780/article/details/121720579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [使用MapReduce做数据清洗（ETL）](https://blog.csdn.net/lslslslslss/article/details/121975310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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