Map Reduce灾害案例1

Question

HDFS 文件系统中/bigdata/eurasia_mainland.csv 文件
存储了欧亚大陆各个国家的灾害数据，数据中有以下内容：
表 6 灾害数据集字段说明表
c_year 年份
c_country 国家
hazard_type 灾害类型
disaster_subtype 灾害子类型
area 区域
disaster_frequency 灾害频次
c_death_toll 总死亡人数
c_people_affected 总受灾人数
c_economic_loss 总经济损失

编写 MapReduce 程序，实现以下功能：清除年份、国家
区 域 为 空 的 数 据 ， 将 清 理 后 的 数 据 保 存 到 HDFS 中
/clean_data 目录下，若目录不存在，请自行创建，使用命
令查看该文件的大小

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】

您提问的目的是解决一个使用MapReduce技术处理HDFS文件系统中存储的欧亚大陆各个国家的灾害数据的问题。具体来说，您需要编写一个MapReduce程序来清除数据中年份、国家、区域字段为空的记录，并将清理后的数据保存到HDFS中的/clean_data目录下。如果该目录不存在，程序需要能够自动创建它。最后，您需要使用命令来查看处理后文件的大小。

【问题出现原因】

这个问题出现的原因是在处理大规模数据集时，经常会有一些不完整或不准确的数据记录，这些记录可能会影响数据分析的准确性。在本例中，数据集中可能包含空的年份、国家、区域字段，这些空字段对于分析来说是无用的，因此需要被清除。

【问题解决方案】

为了解决这个问题，您需要编写一个MapReduce程序，该程序应该包含两个主要部分：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，您需要读取输入的灾害数据文件，并过滤掉那些年份、国家、区域字段为空的记录。在Reduce阶段，您不需要做任何操作，因为过滤操作已经在Map阶段完成。最后，您需要编写一个自定义的输出格式类，以便将过滤后的数据正确地写入到HDFS的/clean_data目录中。

【提供代码】

以下是解决该问题的MapReduce程序的伪代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class DisasterDataCleaner {

    public static class DisasterDataMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            if (fields.length >= 3 && !fields[0].isEmpty() && !fields[1].isEmpty() && !fields[2].isEmpty()) {
                context.write(new Text(value), new Text("")); // Key is the data, value is not used
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Disaster Data Cleaning");
        job.setJarByClass(DisasterDataCleaner.class);
        job.setMapperClass(DisasterDataMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); // Custom output format to write to HDFS

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

【代码运行方式】

为了运行这段代码，您需要以下环境和步骤：

1. Hadoop环境：确保您的系统已经安装并配置了Hadoop，包括HDFS和MapReduce。
2. 编译代码：使用Java编译器编译上述Java代码。
3. 打包程序：将编译后的类文件打包成一个JAR文件。
4. 运行MapReduce作业：使用Hadoop命令行工具提交MapReduce作业，指定输入文件路径和输出目录。

hadoop jar DisasterDataCleaner.jar DisasterDataCleaner /bigdata/eurasia_mainland.csv /clean_data

【代码预期运行结果】

如果代码运行成功，它将过滤掉所有年份、国家、区域为空的记录，并将结果保存到HDFS的/clean_data目录下。您可以使用Hadoop命令行工具来查看输出目录的大小：

hdfs dfs -du -h /clean_data

预期输出将显示清理后文件的大小。

【推荐相关链接】

• Hadoop官方文档
• MapReduce编程模型
• HDFS Shell命令参考