流量汇总案例（一）之统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化）
2024-05-04 10:12:21
1）需求：
统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量
2）数据准备
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1363157993055 13560436666 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC 120.196.100.99 18 15 1116 954 200输入数据格式：
|
1363157993055 13560436666 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC 120.196.100.99 18 15 1116 954 200 手机号码 上行流量 下行流量 |
输出数据格式
|
1356·0436666 1116 954 2070 手机号码 上行流量 下行流量 总流量 |
3）分析
基本思路：
Map阶段：
（1）读取一行数据，切分字段
（2）抽取手机号、上行流量、下行流量
（3）以手机号为key，bean对象为value输出，即context.write(手机号,bean);
Reduce阶段：
（1）累加上行流量和下行流量得到总流量。
（2）实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输
（3）MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map输出的key
所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable。
然后重写key的compareTo方法。
项目目录
4）编写mapreduce程序
（1）编写流量统计的bean对象
package com.lzz.mapreduce.flowsum;import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;//1实现writable方法
public class FlowBean implements Writable{private long upflow;private long downflow;private long sumflow;//必须要有空参构造，为了以后反射用public FlowBean() {super();}public FlowBean(long upflow, long downflow) {super();this.upflow = upflow;this.downflow = downflow;this.sumflow = upflow+downflow;}public void set(long upflow, long downflow) {this.upflow = upflow;this.downflow = downflow;this.sumflow = upflow+downflow;}//序列化的方法@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeLong(upflow);out.writeLong(downflow);out.writeLong(sumflow);//反序列化方法//注意序列化方法和反序列化方法顺序必须保持一致}@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.upflow=in.readLong();this.downflow=in.readLong();this.sumflow=in.readLong();}@Overridepublic String toString() {return upflow + "\t" + downflow + "\t" + sumflow;}public void setUpflow(long upflow) {this.upflow = upflow;}public long getUpflow() {return upflow;}public long getDownflow() {return downflow;}public void setDownflow(long downflow) {this.downflow = downflow;}public long getSumflow() {return sumflow;}public void setSumflow(long sumflow) {this.sumflow = sumflow;}}
（2）Mapper
package com.lzz.mapreduce.flowsum;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import com.lzz.mapreduce.flowsort.FlowBean;public class FlowMappper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>{Text k=new Text();FlowBean v=new FlowBean();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String line=value.toString();String[] fields=line.split("\t");String phNum=fields[1];long upFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-3]);long downFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-2]);k.set(phNum);v.set(upFlow,downFlow);context.write(k, v);}
}
(3)Reducer
package com.lzz.mapreduce.flowsum;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import com.lzz.mapreduce.flowsort.FlowBean;public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>{@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context)throws IOException, InterruptedException {long sumUpFlow=0;long sumDownFlow=0;System.out.println(values);for (FlowBean flowBean: values) {sumUpFlow+=flowBean.getUpflow();sumDownFlow+=flowBean.getDownflow();}FlowBean v=new FlowBean(sumUpFlow,sumDownFlow);context.write(key, v);}
}
(4)Driver
package com.lzz.mapreduce.flowsum;import java.io.IOException;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 com.lzz.mapreduce.flowsort.FlowBean;public class FlowDriver {public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration Configuration=new Configuration();Job job=Job.getInstance(Configuration);job.setJarByClass(FlowDriver.class);job.setMapperClass(FlowMappper.class);job.setReducerClass(FlowReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(FlowBean.class);FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));boolean result=job.waitForCompletion(true);System.exit(result?0:1);}
}
5运行结果
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