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学习hadoop有几天了，记录一下心得。
初期的目标是：
１：数据采集的方式，以shell脚本为主，系统配置某一些文件夹，每个文件夹是一个采集器，这样的话，一旦发现有对应的文件，那么就调用shell去进行文件上传。
２：map reduce计算，也是以shell为主。当有数据时，就自动对该数据进行计算，汇总成对应的批量入库文件。
３：调用批量入库脚本，将数据批量执行到数据库中。
安装的过程：
先下载hadoop到本地，解压后。
设置环境变量：
export HADOOP_HOME=/app/data/hadoop/hadoop export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH
设置完成后，就可以调用hadoop的命令了。
然后配置，环境变量，路径为：
etc/hadoop/
我主要配置五个文件：hdfs-site.xml，core-site.xml，hadoop-env.sh，yarn-env.sh，mapred-site.xml
这几个文件的作用没有完全搞清楚：
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration> core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/app/data/hadoop/hadoop/tmp</value> </property> </configuration> hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/default/ yarn-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/default/ mapred-site.xml <configuration> <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>localhost:9001</value> </property> </configuration>
一个简单的配置，配置完成后即可启动服务：
格式化分布式文件系统./hadoop namenode -format
基本上就可以了。
对于数据的采集，这里是从别人那里拿了一个shell
#!/bin/bash ################################ #2015/07/15 #作者 董磊 #hadoop数据文件采集 ############################### date ROOT=`dirname $0` CONF=./test.conf #可以利用读取配置方法加载多个服数据 #for conf in `cat $CONF` #do # echo $conf #done #是用SCP采集1，WGET采集0 is_scp=1 #scp www@121.9.245.117:/data/resin/aclocal.m4 /data/test1.m4 nowtime=`date "+%s"` startTime=$(($nowtime-7200)) #hadoop保存地址 hadoopPath=/usr/hdfs/log_kpi #采集的服务器地址 urlserver=http://service.uwan.com #采集账号地址 IPserver=######## #采集服务器保存数据地址 getPath=/app/mspsys/msplatform/log/ #日志保存目录 LOG=/app/bigdata/collectiondata/log/ #采集后保存的地址 savePath=/app/bigdata/collectiondata/ #检查LOCK LOCK=.lock if [ -f $LOCK ] then echo ‘error!app is run!‘ exit fi #上锁 touch $LOCK #判断地址是否已经创建 if [ -d $savePath ] then echo ‘file is Ok!‘ else mkdir $savePath fi #检查日志目录 if [ -d $LOG ] then echo ‘log path is ok!‘ else mkdir $LOG fi #记录运行日志2>&1记录所有日志 #exec >> $LOG/gather_`date +%Y%m%d`.log 2>&1 #执行采集 while [ $startTime -le $nowtime ] do #拼凑采集文件的名称 filename=`date +%Y%m%d%H -d "@$nowtime"`.log echo aaa$filename savefilename=$savePath$filename #判断文件是否已经存在 if [ -f $savefilename ] then is_repeat=1 else is_repeat=0 fi if [ $is_scp -eq 1 ] then scp $IPserver$getPath$filename $savefilename else url=$urlserver$getPath$filename wget -O $savefilename $url fi #如果文件存在，推送到hadoop服务器 if [ -f $savefilename ] then if [ $is_repeat -eq 1 ] then $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rm $hadoopPath/$filename fi $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put $savefilename $hadoopPath/$filename fi nowtime=$(($nowtime-3600)) done #解除锁 rm -rf $LOCK
从hadoop的管理页面中可以查看一下：
http://10.136.2.14:50070/explorer.html#/
有了这个数据后，就可以编写mapreduce程序了。我这边一开始是要用maven的，但好多的jar包找不到，只能是使用了一种比较笨的办法，将例子中的jar拿过来用。
代码如下：
package org.conan.myhadoop.mr.kpi;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class KPIPV {
public static class KPIPVMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
if (kpi.isValid()) {
word.set(kpi.getRequest());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class KPIPVReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
try {
sum += Integer.parseInt(String.valueOf(val.get()));
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
sum += 0;
}
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public void start() throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
String input = "hdfs://127.0.0.1:9000/usr/hdfs/log_kpi/";
String output = "hdfs://127.0.0.1:9000/usr/hdfs/outlog";
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(KPIPV.class);
job.setMapperClass(KPIPVMapper.class);
job.setCombinerClass(KPIPVReducer.class);
job.setReducerClass(KPIPVReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(output));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
好了，执行完成后，在对应的目录中就可以查看到处理结果了。
接下来准备用这个玩意来分析一下实际的日志文件，然后把结果生成一个批量入库的数据文件，批量写到mysql数据库中。未完待续。
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