用mapreduce来测量每天新增的访客

MapReduce 是一种分布式计算模型，通常用于处理大规模数据集。要使用 MapReduce 来统计每天新增的访客数，你需要按照以下步骤设计你的 Map 和 Reduce 阶段：

**1. Map阶段：**
在这个阶段，你的任务是对原始日志数据进行拆分（split）并转换成键值对形式。每条日志可以表示为一条包含时间戳（key）和用户标识（value）的消息。例如，如果你的日志文件格式如下：

2022-01-01 09:00, user1
2022-01-01 10:00, user2
2022-01-02 08:00, user3

Map 函数会接收这些行，然后解析它们，比如：

public void map(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String[] parts = line.split(",");
    Date timestamp = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm").parse(parts[0]);
    String visitorId = parts[1];
    context.write(new Text(timestamp), new IntWritable(1)); // key (timestamp), value (1 for each unique visitor)
}

**2. Shuffle阶段：**
在这个阶段，MapReduce框架会对所有相同的键（在这里就是时间戳）进行排序并归档在一起。

**3. Reduce阶段：**
Reduce函数将接收到的所有相同键的值合并起来。对于每个时间戳，它将看到该时间戳的所有出现次数相加得到当天的访客总数：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable value : values) {
        sum += value.get();
    }
    context.write(key, new IntWritable(sum)); // 输出键（日期）和值（当天的访客总数）
}

**完整代码示例（伪代码）：**

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.output.FileOutputFormat;

...

Job job = Job.getInstance(conf, "DailyVisitorCount");
job.setJarByClass(MyApp.class);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(ReduceClass.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputFilePath));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputFilePath));

// Set output types and compression codec
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputCompress(true);
job.setOutputCompressionType(OutputCommitter.COMPRESS_GZ);

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);