使用Java编写Hadoop项目1. 编写数据生成器生成1G~10G大小的数据,字段必须包括id,日期,手机号码、型号、操作系统字段。 2. 需要将手机号码4~9为掩码处理。 3. 分析2021年、2022年操作系统市场占比、手机型号市场占比情况 4. 分析数据存储到HDFS集群/ana/phone节点下面

时间: 2024-03-26 17:35:57 浏览: 10
非常感谢您的提问。根据您的问题,我可以为您提供一些实现思路: 1. 数据生成器可以使用Java的随机数生成器(例如java.util.Random)生成指定大小的数据,然后将其写入文件中。在写入文件之前,您可以使用Java的日期类(例如java.util.Date)生成日期,再使用随机数生成器生成其他字段的值。例如: ``` Random random = new Random(); Date date = new Date(); String id = UUID.randomUUID().toString(); String phoneNumber = "1" + String.format("%08d", random.nextInt(99999999)); String model = "Model" + random.nextInt(10); String os = "OS" + random.nextInt(10); String line = id + "," + date + "," + phoneNumber + "," + model + "," + os; ``` 2. 手机号码的掩码处理可以使用Java的字符串操作(例如String.substring())来实现。例如: ``` String maskedPhoneNumber = phoneNumber.substring(0, 3) + "****" + phoneNumber.substring(8); ``` 3. 分析市场占比可以使用Hadoop的MapReduce框架来实现。您可以编写Map函数将操作系统或手机型号作为键,将数据记录作为值,然后在Reduce函数中对相同键的数据进行聚合,计算市场占比。例如: ``` public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fields = value.toString().split(","); context.write(new Text(fields[3]), new Text(fields[4])); } } public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, DoubleWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int total = 0; Map<String, Integer> countMap = new HashMap<String, Integer>(); for (Text value : values) { total++; String v = value.toString(); if (countMap.containsKey(v)) { countMap.put(v, countMap.get(v) + 1); } else { countMap.put(v, 1); } } for (String v : countMap.keySet()) { double ratio = (double) countMap.get(v) / total; context.write(new Text(key + "," + v), new DoubleWritable(ratio)); } } } ``` 4. 将数据存储到HDFS集群可以使用Hadoop的FileSystem类来实现。例如: ``` Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path path = new Path("/ana/phone/data.txt"); if (fs.exists(path)) { fs.delete(path, true); } OutputStream out = fs.create(path); for (int i = 0; i < dataSize; i++) { String line = generateDataLine(); out.write(line.getBytes()); out.write("\n".getBytes()); } out.close(); ``` 其中,dataSize是生成的数据大小,generateDataLine()是生成一行数据的函数。

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