Hadoop进行掩码处理

Hadoop可以使用MapReduce和Hive两种方式进行掩码处理。

MapReduce方式：

1.将需要掩码的数据作为输入，通过自定义MapReduce程序进行处理。

2.Map阶段将输入数据按照需要掩码的字段进行分割，进行掩码处理后输出。

3.Reduce阶段将Map阶段输出的数据按照原始数据格式进行合并，输出掩码后的数据。

Hive方式：

1.创建Hive表，并在表定义时指定需要掩码的字段的掩码规则。

2.使用Hive的UDF函数对需要掩码的字段进行处理。

3.执行Hive查询时，根据需要掩码的字段使用UDF函数进行查询。

需要注意的是，在进行掩码处理时，要根据具体的业务需求和数据安全标准，选择合适的掩码算法和掩码规则。同时，对于不同的数据类型，也需要采用不同的掩码处理方式，比如日期型数据、数值型数据等。

相关问题

hadoop集群网络配置

adoop集群的网络配置需要在每个节点上进行配置，具体步骤如下：
1. 进入网络配置文件目录：在终端中输入命令 cd /etc/sysconfig/network-scripts 进入目录。
2. 找到网络配置文件：在该目录下找到以ifcfg-eno开头的文件，其中eno为网卡名称，可以通过命令 ifconfig 查看。
3. 编辑网络配置文件：使用vim编辑器打开该文件，添加以下内容：

    BOOTPROTO=static
    IPADDR=<节点IP地址>
    NETMASK=<子网掩码>
    GATEWAY=<网关地址>
    DNS1=<DNS服务器地址>

其中，<节点IP地址>为该节点的IP地址，<子网掩码>为子网掩码，<网关地址>为网关地址，<DNS服务器地址>为DNS服务器地址。
4. 保存并退出：使用:wq命令保存并退出编辑器。
5. 重启网络服务：在终端中输入命令 service network restart 重启网络服务。

需要注意的是，每个节点的网络配置文件中的IP地址、子网掩码、网关地址和DNS服务器地址需要根据实际情况进行配置。

使用hadoop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。 需要将手机号码4~9为掩码处理。

好的，我可以为您提供一个使用 Hadoop MapReduce 编写的数据生成器代码，可以生成指定大小的数据，并且包括id、日期、手机号码、型号和操作系统字段。手机号码的4~9位将被掩码处理。

首先，我们需要编写一个 Mapper 函数，它将生成一条记录并将其写入标准输出。Mapper 函数的输入参数是无关紧要的，因此我们可以将其设置为 `_`。Mapper 函数的输出键是 `NullWritable.get()`，值是一条记录的字符串表示形式。

import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Random;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class DataGeneratorMapper extends Mapper<Object, Text, NullWritable, Text> {

    private static final String[] MODELS = {"iPhone", "Samsung", "Huawei", "Xiaomi", "Oppo", "Vivo"};
    private static final String[] OS_LIST = {"iOS", "Android"};
    private static final String PHONE_PREFIX = "138";
    private static final String PHONE_MASK = "******";
    private static final SimpleDateFormat DATE_FORMAT = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    private static final Random RANDOM = new Random();

    private Text outputValue = new Text();

    @Override
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 生成id
        int recordId = context.getTaskAttemptID().getTaskID().getId() * 1000 + RANDOM.nextInt(1000);
        // 生成日期
        String recordDate = DATE_FORMAT.format(new Date());
        // 生成手机号码
        String phoneSuffix = String.format("%04d", RANDOM.nextInt(10000));
        String phoneNumber = PHONE_PREFIX + PHONE_MASK + phoneSuffix;
        // 生成手机型号和操作系统
        String model = MODELS[RANDOM.nextInt(MODELS.length)];
        String os = OS_LIST[RANDOM.nextInt(OS_LIST.length)];
        // 构造输出字符串
        String outputString = String.format("%d,%s,%s,%s,%s", recordId, recordDate, phoneNumber, model, os);
        outputValue.set(outputString);
        // 输出键值对
        context.write(NullWritable.get(), outputValue);
    }

}

然后，我们需要编写一个 Reducer 函数，它将 Mapper 函数输出的所有记录都写入一个文件。Reducer 函数的输入参数是 Mapper 函数输出的键值对，输出类型是 `NullWritable` 和 `Text`，即不输出键，只输出值。

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class DataGeneratorReducer extends Reducer<NullWritable, Text, NullWritable, Text> {

    @Override
    public void reduce(NullWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将所有记录写入文件
        for (Text value : values) {
            context.write(NullWritable.get(), value);
        }
    }

}

最后，我们需要编写一个驱动程序，它将 Mapper 函数和 Reducer 函数组合起来，并将它们提交到 Hadoop 集群上运行。驱动程序的主要作用是设置 MapReduce 作业的配置参数，例如输入路径、输出路径、Mapper 函数、Reducer 函数、输出键值对类型等。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class DataGeneratorDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: DataGeneratorDriver <outputPath> <numRecords>");
            System.exit(1);
        }
        String outputPath = args[0];
        int numRecords = Integer.parseInt(args[1]);

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "DataGenerator");
        job.setJarByClass(DataGeneratorDriver.class);
        job.setMapperClass(DataGeneratorMapper.class);
        job.setReducerClass(DataGeneratorReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        // 设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));

        // 设置输出文件大小
        FileOutputFormat.setMinOutputFileSize(job, numRecords / 10);
        FileOutputFormat.setMaxOutputFileSize(job, numRecords);

        // 提交作业并等待完成
        job.waitForCompletion(true);
    }

}

在命令行中运行以下命令来启动数据生成器作业：

hadoop jar datagenerator.jar DataGeneratorDriver <outputPath> <numRecords>

其中，`datagenerator.jar` 是包含驱动程序和依赖项的 JAR 文件，`<outputPath>` 是输出路径，`<numRecords>` 是要生成的记录数。根据指定的记录数，Hadoop 会自动计算输出文件的大小，并将所有记录写入一个或多个文件中。