数据清洗hadoop

### Hadoop中的数据清洗

#### 使用Mapper进行数据清洗

在Hadoop环境中，通常会在执行主要的MapReduce作业前通过单独的Mapper程序来完成数据清洗工作[^3]。这种做法允许开发者专注于清理过程而无需考虑Reducer部分。

下面是一个具体的例子展示了如何编写用于数据清洗的Mapper类：

public class ETLMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    private final Text outputKey = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 获取输入的一行字符串并调用辅助函数对其进行格式化处理
        String formattedLine = ETLUtil.FormatString(value.toString());

        // 如果返回的结果为空，则跳过该条记录
        if (formattedLine == null || formattedLine.isEmpty()) {
            return;
        }

        // 设置键值对并将结果写入上下文中供后续处理使用
        outputKey.set(formattedLine);
        context.write(outputKey, NullWritable.get());
    }
}

此代码片段定义了一个名为`ETLMapper`的映射器(Mappper)，它接收原始日志文件作为输入，并利用自定义工具类`ETLUtil`的方法`FormatString()`来进行必要的转换和过滤操作。经过筛选后的有效数据会被重新设置为新键的形式输出给下一层级继续加工[^5]。

#### 工具的选择和支持

除了直接编码外，在实际应用中还可以借助一些高级框架简化这一流程。例如，Apache Pig提供了简便易懂的语言Pig Latin让用户能快速构建复杂的数据流管道；而Apache Hive则允许SQL风格查询语句的应用，从而降低了编程门槛。这些工具都内置了一定程度上的预处理能力，有助于加速整个项目的进展[^1]。