hadoop数据清洗的示例

Hadoop是一个开源框架，它允许分布式存储和处理大数据集。Hadoop的数据清洗通常涉及到使用MapReduce编程模型，在Hadoop集群上运行任务以处理原始数据。以下是一个简化的Hadoop数据清洗的示例：

1. **Map阶段**：
- 首先，将原始数据集输入到MapReduce程序中。
- 然后，Map函数读取输入数据，通常是从HDFS（Hadoop Distributed File System）中读取。
- 接着，Map函数对每一条记录进行分析，识别出需要清洗的数据。例如，可以去除空白行、删除不完整的记录、转换数据格式等。
- 最后，Map阶段输出键值对（key-value pairs），其中键通常是记录的标识符，值是清洗后的数据。

2. **Shuffle阶段**：
- Hadoop框架自动对Map输出的键值对进行排序和分组，确保相同键的值被送到同一个Reduce任务。

3. **Reduce阶段**：
- Reduce函数接收到一组具有相同键的值，然后对这些值进行合并处理，例如进行数据聚合、去重等操作。
- 最终，Reduce函数输出清洗后且可以进行后续分析的数据。

下面是一个简单的MapReduce伪代码示例，用于清洗包含日志文件的文本数据：

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 指定分隔符，通常日志文件可以用空格、制表符或逗号等分隔
        String[] tokens = value.toString().split(" ");
        
        // 假设我们关注的是日志文件中的用户ID
        String userID = tokens[0];
        
        // 输出清洗后的数据，这里假设使用NullWritable作为值类型，因为只是单纯的清洗数据
        context.write(new Text(userID), NullWritable.get());
    }
}

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 简单的去重操作，输出每个唯一的用户ID一次
        context.write(key, NullWritable.get());
    }
}

在这个示例中，Map阶段读取原始日志数据，提取用户ID，并输出清洗后的键值对。Reduce阶段接收到相同的用户ID，然后简单地输出每个唯一的用户ID一次，完成去重。