实例讲解Hadoop中的map/reduce查询(Python语言实现)(2)

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8 -*-
import sys
import cElementTree
import os
import string

res = {}

for line in sys.stdin:
        try:
                flags = line[:-1].split('\t')
#拆分\t以获得map传过来的key和value
                if len(flags) != 2:
#\t切割后，如果数据有问题，元素多于2或者少于2则认为数据不合法，跳出继续下一行
                        continue
                skey= flags[0]
#取出第一个元素作为key
                count=int(flags[1])
#取出第二个元素作为value
                if res.has_key(skey) == False:
                        res[skey]=0
                res[skey] += count
#计算count总和
        except Exception,e:
                pass
#不抛出，继续执行

for key in res.keys():
        print key+','+'%s' % res[key]
#格式化输出，以放入临时文件

3.放入crontab执行的脚本

#!/bin/sh

[ $1 ] && day=$1 DATE=`date -d "$1" +%Y%m%d`
[ $1 ] || day=`date -d "1 day ago" +%Y%m%d`     DATE=`date -d "1 day ago" +%Y%m%d`
#取昨天日期

cd /opt/modules/hadoop/hadoop-0.20.203.0/
#进入hadoop工作目录
bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar -file /home/rsync/explorer/explorer_map.py -file /home/rsync/explorer/explorer_red.py -mapper /home/rsync/explorer/explorer_map.py -reducer /home/rsync/explorer/explorer_red.py -inputformat com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat -input /data/dw/explorer/$DATE -output /tmp/explorer_$DATE
#执行map/reduce，并将排序完结果放入hdfs:///tmp/explorer

bin/hadoop fs -copyToLocal /tmp/explorer_$DATE /tmp
#将m/r结果从hdfs://tmp/explorer_$DATE 保存到本地/tmp下
bin/hadoop dfs -rmr /tmp/explorer_$DATE
#删除hdfs下临时文件夹

cd
#返回自身目录
cd explorer
#进入explorer文件夹
./rm.py $DATE
执行入库和删除临时文件夹脚本

4.将/tmp生成的结果入库并删除临时文件夹

#!/usr/bin/python

import os
import sys
import string

if len(sys.argv) == 2:
                date = sys.argv[1:][0] #取脚本参数
                os.system ("mysql -h192.168.1.229 -ujobs -p223238 -P3306    bf5_data    -e \"load data local infile '/tmp/explorer_"+date+"/part-00000' into table explorer FIELDS TERMINATED
BY '\,' (stat_date,ver,FileExt,player,AssociateKey,count)\"")#执行入库sql语句，并用load方式将数据加载到统计表中
                os.system ("rm -rf /tmp/explorer_"+date)#删除map/reduce过的数据
else:
                print "Argv error"

#因为没有安装MySQLdb包，所以用运行脚本的方式加载数据。

原始数据和最后完成的输出数据对比，红色为原数据，绿色为输出数据

20111129/23:59:54 111.161.25.184 182.132.25.243 <Log_Explorer ProductVer="5.05.1026.1111" UUID="{C9B80A9B-704E-B106-9134-1ED3581D0123}"><UserDoubleClick FileExt="mp3" AssociateKey="Audio.mp3" Count="1"/></Log_Explorer>

-----------------------------------------------------------

2011-11-29,5.05.1026.1111,mp3,Audio,Audio.mp3,1

5.调试技巧

因为这种方式比较抽象，所以你很难得到一个直观的调试过程。建议调试如下

#将hadoop中的数据文本copy出来一个，lzo需要解压缩，然后将map中的debug模式置为True，也就是不加hadoop中的lzo偏移量。
#用head输入hadoop里的文件，通过管道操作放入map/reduce中执行，看输出结果

$head explorer_20111129 | explorer_map.py | explorer_red.py

一天的数据大概几十个G，以前用awk和perl脚本跑需要至少半小时以上，改用map/reduce方式后，大概20几秒跑完，效率还是提高了很多的。