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1.需求
对CDN的点击日志数据清洗
2.详细设计
进行MR编程，对日志文件数据进行清洗，并将清洗后的数据加载到hive外部表
３.使用idea进行MR编程
这里不进行详细的记录。项目源码链接如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1ABNMJTw7_w0U7duAHk0Bkg
提取码：q7uj
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦4.本机测试
4.1直接运行main方法，若出现异常：
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1012)
at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:505)
解决方案：
1）、在https://github.com/4ttty/winutils 下载hadoop.dll和winutils.exe 文件。
2）、配置hadoop家目录:System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\appanzhuang\\cdh\\hadoop-2.6.0-cdh5.7.0");
#注意d盘是我的hadoop实际的解压目录。
3）、把hadoop.dll拷贝到C:\Windows\System32下面
4）、把winutils.exe文件拷贝到${HADOOP_HOME}/bin目录下4.2再运行main方法，output目录有输出
这是我们想要的8个字段，源文件是有72个字段
input的文件夹存放的是点击日志，链接如下:
链接：https://pan.baidu.com/s/15aHR5xdm_HKD8R6IgJrHJQ
提取码：mpkx
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦5.服务器测试
5.1将代码打包并上传服务
将设置hadoop环境变量的哪一行代码注释然后package打包。
5.2 服务器运行测试运行
#将点击日志上传hadoop hdfs上
hdfs dfs -mkdir -p /g6/hadoop/accesslog/20180717
hdfs dfs -put hadoop-click-log.txt /g6/hadoop/accesslog/20180717
#创建结果输出目录
hdfs dfs -mkdir -p /g6/hadoop/access/output
#运行jar包
hadoop jar /home/hadoop/lib/g6-hadoop-1.0.jar \
com.ruozedata.hadoop.mapreduce.driver.LogETLDriver \
/g6/hadoop/accesslog/20180717 /g6/hadoop/access/output
#查看结果
hdfs dfs -text /g6/hadoop/access/output/part-r-000005.３优化-.以shell脚本方式运行jar包提交命令
vim g6-train-hadoop.sh #新建一个脚本文件，编辑添加如下内容
process_date=20190331
echo "step1 mr etl"
hadoop jar /home/hadoop/lib/g6-hadoop-1.0.jar com.ruozedata.hadoop.mapreduce.driver.LogETLDriver /g6/hadoop/accesslog/20180717 /g6/hadoop/access/output/$process_date
chmod u+x g6-train-hadoop.sh #添加可执行的权限
. g6-train-hadoop.sh #执行脚本6.使用hive完成最基本的统计分析
6.1创建一张清洗后的hive表
hive #进入hive命令行
show databases;
use hive;
#创建一张清洗后的表
create external table g6_access (
cdn string,
region string,
level string,
time string,
ip string,
domain string,
url string,
traffic bigint
) partitioned by (day string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION '/g6/hadoop/access/clear' ;6.2移动数据到hive的外部表对应的目录
hdfs dfs -mkdir -p /g6/hadoop/access/clear/day=20180717
hdfs dfs -mv /g6/hadoop/access/output/20190331/part-r-00000 /g6/hadoop/access/clear/day=20180717
hdfs dfs -ls /g6/hadoop/access/clear/day=201807176.3添加分区信息并查询
alter table g6_access add if not exists partition(day='20180717');
select * from g6_access limit 10;6.4统计分析
select domain,sum(traffic) from g6_access group by domain;
6.5优化以shell脚本方式完成数据清洗以及挂载到hive表
vim g6-train-hadoop.sh #新建一个脚本文件，编辑添加如下内容
#!/bin/bash
if [ $# != 1 ] ; then
echo "USAGE: g6-train-hadoop.sh <dateString>"
echo " e.g.: g6-train-hadoop.sh 20190402"
exit 1;
fi
process_date=$1
echo "================step1: mapreduce etl==============="
hadoop jar /home/hadoop/lib/g6-hadoop-1.0.jar com.ruozedata.hadoop.mapreduce.driver.LogETLDriver /g6/hadoop/accesslog/20180717 /g6/hadoop/access/output/day=$process_date
echo "================step2: create extral table if not exit================"
hive -e "use hive;
create external table if not exists g6_access (
cdn string,
region string,
level string,
time string,
ip string,
domain string,
url string,
traffic bigint
) partitioned by (day string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION '/g6/hadoop/access/clear' ;"
echo "================step3: etl data mv to DW================"
hdfs dfs -rm -r /g6/hadoop/access/clear/day=$process_date
hdfs dfs -mkdir -p /g6/hadoop/access/clear/day=$process_date
hdfs dfs -mv /g6/hadoop/access/output/day=$process_date/* /g6/hadoop/access/clear/day=$process_date
echo "================step4: alter partition================"
hive -e "use hive;
alter table g6_access add if not exists partition(day='${process_date}');"sh -x g6-train-hadoop.sh 20190405 #以debug方式运行脚本