hadoopMapReduce运营商案例关于用户基站停留数据统计

实验要求

统计每个用户在不同时段中各个基站的停留时间。

用户的手机，连接到不同的基站会产生一条记录。
数据格式为：用户标识 设备标识 基站位置 通讯的日期 通讯时间
example： 0000009999 0054785806 00000089 2016-02-21 21:55:37

需要得到的数据格式为：
用户标识 时段 基站位置 停留时间
example： 0000000001 09-18 00000003 15
用户0000000001在09-18点这个时间段在基站00000003停留了15分钟

程序运行支持传入时间段，比如”09-18-24″，表示分为0点到9点，9点到18点，18点到24点三个时间段。

• （1）Mapper阶段
  对输入的数据，算出它属于哪个时间段。
  k1：每行记录在文本中的偏移量。
  v2：一条记录
  k2用”用户ID，时间段”输出。
  v2用”基站位置,时间”。时间用unix time
• （2）Reducer阶段
  对获取的v3（v3是一个集合，每个元素是v2，相当于按照k2对v2分组）进行排序，以时间升序排序。
  计算两两之间的时间间隔，保存到另一个集合中，两个不同的时间间隔中，从基站A移动到基站B，这样获取到在A基站的停留的时间。
  同理从基站B移动到基站C，基站C移动到基站D，依次类推，所有的时间都获取到。再把时间累加起来，就可以获取到总的时间。

代码实现

PhoneMain.java

package phoneMapReduce;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;

/**
 * Created by ue50 on 11/13/19.

 */
public class PhoneMain
{
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, ClassNotFoundException
    {
        //String.equals()比较字符串的值是否相同
        if(args == null || "0".equals(args[0]))
        {
            throw new RuntimeException("argument is not right!");
        }
        //Configuration是作业的配置信息类
        Configuration configuration = new Configuration();
        //set(String name, String value)设置配置项
        configuration.set("timeRange", args[0]);

        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(PhoneMain.class);

        job.setMapperClass(PhoneMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

        job.setReducerClass(PhoneReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        //FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://xdata-m0:8020/user/ue50/pos.txt"));
        //FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://xdata-m0:8020/user/ue50/out"));

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

Mapper阶段
PhoneMapper.java

package phoneMapReduce;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

/**
 * Created by ue50 on 11/13/19.

 */
public class PhoneMapper extends Mapper
{
    private int[] timeRangeList;
    @Override
    //setup()被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作
    protected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException
    {
        //Configuration是作业的配置信息类,通过Configuration可以实现在多个mapper和多个reducer任务之间共享信息
        Configuration configuration = context.getConfiguration();

        //get(String name)根据配置项的键name获取相应的值
        String timeRange = configuration.get("timeRange");//运行时传入的时间段,比如"09-18-24"
        String[] timeRangeString = timeRange.split("-");

        timeRangeList = new int[timeRangeString.length];
        for(int i = 0; i < timeRangeString.length;i++)
        {
            //timeRangeList数组保存传入的时间,如:09、18、24
            timeRangeList[i] = Integer.parseInt(timeRangeString[i]);
        }
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
        String values[] = value.toString().split("\\s+");//对一条记录"用户标识 设备标识   基站位置 通讯的时间"按空格拆分
        String userId = values[0];//用户标识
        String baseStation = values[2];//基站位置
        String timeString = values[4];//访问时间,如:21:55:37

        String[] times = timeString.split(":");//对访问时间按':'拆分
        int hour = Integer.parseInt(times[0]);//小时

        //startHour、endHour时间段的起止时间
        int startHour = 0;
        int endHour = 0;
        for(int i = 0; i < timeRangeList.length; i++)
        {
            if(hour < timeRangeList[i])
            {
                if(i == 0)
                {
                    startHour = 0;
                }
                else
                {
                    startHour = timeRangeList[i-1];
                }
                endHour = timeRangeList[i];
                break;
            }
        }

        if(startHour == 0 && endHour == 0)
        {
            return;
        }

        //k2:用户标识  时间段  v2:基站位置-访问时间
        context.write(new Text(userId + "\t" + startHour + "-" + endHour + "\t"), new Text(baseStation + "-" + timeString));
    }
}

Reducer阶段

package phoneMapReduce;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

/**
 * Created by ue50 on 11/13/19.

 */
public class PhoneReducer extends Reducer
{
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
        List valueList = new LinkedList();//基于链表的动态数组

        //Map是一种把键对象和值对象映射的集合,TreeMap是一个有序的key-value集合，
        //它是通过红黑树实现的,TreeMap中的元素默认按照key的自然排序排列
        Map residenceTimeMap = new TreeMap();

        for(Text value : values)
        {
            String item = value.toString();
            valueList.add(item);//"基站位置-访问时间"的集合
        }

        if(valueList == null || valueList.size() () {//匿名内部类
            @Override
            //重写比较器中的比较方法：compare方法
            public int compare(String o1, String o2) {
                o1 = o1.split("-")[1];
                o2 = o2.split("-")[1];
                return o1.compareTo(o2);//根据访问时间对valueList排序,第一个参数.compareTo(第二个参数)升序
            }
        });

        for(int i = 0;i < valueList.size()-1; i++)
        {
            String station = valueList.get(i).split("-")[0];//基站位置
            String time1 = valueList.get(i).split("-")[1];//访问时间
            String time2 = valueList.get(i + 1).split("-")[1];

            //对日期/时间进行格式化,HH:24小时制
            DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("HH:hh:ss");
            //Date对象用于处理日期与时间
            Date date1 = null;
            Date date2 = null;
            try{
                date1 = dateFormat.parse(time1);//parse():把String型的字符串转换成特定格式的Date类型
                date2 = dateFormat.parse(time2);
            }catch (ParseException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            //date1.before(date2),当date1小于date2时，返回TRUE，当大于等于时，返回false；
            if(date1.before(date2))
            {
                long time = date2.getTime() - date1.getTime();//getTime方法返回的是毫秒数

                Long count = residenceTimeMap.get(station);//返回key关联的值,没有值返回null
                if(count == null)
                {
                    residenceTimeMap.put(station, time);//
                }
                else
                {
                    residenceTimeMap.put(station, count + time);//将停留时间累积
                }
            }
        }

        valueList = null;

        //TreeMap的keySet():以升序返回一个具有TreeMap键的Set视图
        Set keySet = residenceTimeMap.keySet();//keySet:
        for(String mapKey : keySet)
        {
            long minute = residenceTimeMap.get(mapKey);//停留时间毫秒
            minute = minute/1000/60;//分钟
            //minute = minute/1000;//秒

            context.write(new Text(key +"\t" + mapKey +"\t"), new LongWritable(minute));
        }

        residenceTimeMap = null;
    }
}

如果需要文件和代码的话可评论区留言邮箱，我给你发源代码

Original: https://www.cnblogs.com/cenjw/p/hadoop-mapReduce-operator-case.html
Author: micromatrix
Title: hadoopMapReduce运营商案例关于用户基站停留数据统计