内容简介:这篇博客是关于如何在Hadoop MapReduce中进行Uber数据分析的。该数据有4列:
这篇博客是关于如何在Hadoop MapReduce中进行Uber数据分析的。
数据
数据展示
数据说明
该数据有4列:
- dispatching_base_number
- date
- active_vehicles
- trips
问题描述
计算每个Basement每个周几总共有多少trips
MapReduce实现
Mapper
在Mapper中 使用 java.time.LocalDate
来获取每个年月日具体是星期几,并将 Basement_number+dayofweek
作为keys, tripNum
作为value。
public static class ExtractTripMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private IntWritable tripNum; // trip 值 String specifyDate = "MM/DD/YYYY"; DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("M/d/y"); // date转化格式 LocalDate date; String dayOfWeek; public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] splitArray = value.toString().split(","); // 对字符串进行切分 specifyDate = splitArray[1]; // 使用try来处理不和谐的数据 try{ date = LocalDate.parse(specifyDate,formatter); dayOfWeek = date.getDayOfWeek().toString(); tripNum = new IntWritable(new Integer(splitArray[3])); } catch (DateTimeParseException e){ e.printStackTrace(); return; } context.write(new Text(splitArray[0] + "+" + dayOfWeek), tripNum); } }
Combiner&Reducer
之后就与WordCont相同,进行简单的统计和合并。
public static class SumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } }
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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