Hadoop学习笔记—20.网站日志分析项目案例（二）数据清洗

Hadoop学习笔记—20.网站日志分析项目案例（二）数据清洗

一、数据情况分析

1.1 数据情况回顾

　　该论坛数据有两部分：

　　（1）历史数据约56GB，统计到2012-05-29。这也说明，在2012-05-29之前，日志文件都在一个文件里边，采用了追加写入的方式。

　　（2）自2013-05-30起，每天生成一个数据文件，约150MB左右。这也说明，从2013-05-30之后，日志文件不再是在一个文件里边。

　　图1展示了该日志数据的记录格式，其中每行记录有5部分组成：访问者IP、访问时间、访问资源、访问状态（HTTP状态码）、本次访问流量。



图1 日志记录数据格式

　　本次使用数据来自于两个2013年的日志文件，分别为access_2013_05_30.log与access_2013_05_31.log，下载地址为：http://pan.baidu.com/s/1pJE7XR9

1.2 要清理的数据

　　（1）根据前一篇的关键指标的分析，我
4000
们所要统计分析的均不涉及到访问状态（HTTP状态码）以及本次访问的流量，于是我们首先可以将这两项记录清理掉；

　　（2）根据日志记录的数据格式，我们需要将日期格式转换为平常所见的普通格式如20150426这种，于是我们可以写一个类将日志记录的日期进行转换；

　　（3）由于静态资源的访问请求对我们的数据分析没有意义，于是我们可以将"GET /staticsource/"开头的访问记录过滤掉，又因为GET和POST字符串对我们也没有意义，因此也可以将其省略掉；

二、数据清洗过程

2.1 定期上传日志至HDFS

　　首先，把日志数据上传到HDFS中进行处理，可以分为以下几种情况：

　　（1）如果是日志服务器数据较小、压力较小，可以直接使用shell命令把数据上传到HDFS中；

　　（2）如果是日志服务器数据较大、压力较大，使用NFS在另一台服务器上上传数据；

　　（3）如果日志服务器非常多、数据量大，使用flume进行数据处理；

　　这里我们的实验数据文件较小，因此直接采用第一种Shell命令方式。又因为日志文件时每天产生的，因此需要设置一个定时任务，在第二天的1点钟自动将前一天产生的log文件上传到HDFS的指定目录中。所以，我们通过shell脚本结合crontab创建一个定时任务techbbs_core.sh，内容如下：

#!/bin/sh
#step1.get yesterday format string

yesterday=$(date --date='1 days ago' +%Y_%m_%d)

#step2.upload logs to hdfs

hadoop fs -put /usr/local/files/apache_logs/access_${yesterday}.log /project/techbbs/data

　　结合crontab设置为每天1点钟自动执行的定期任务：crontab -e，内容如下（其中1代表每天1:00，techbbs_core.sh为要执行的脚本文件）：

* 1 * * * techbbs_core.sh

　　验证方式：通过命令 crontab -l 可以查看已经设置的定时任务

2.2 编写MapReduce程序清理日志

　　（1）编写日志解析类对每行记录的五个组成部分进行单独的解析

static class LogParser {
public static final SimpleDateFormat FORMAT = new SimpleDateFormat(
"d/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
public static final SimpleDateFormat dateformat1 = new SimpleDateFormat(
"yyyyMMddHHmmss");/**
* 解析英文时间字符串
*
* @param string
* @return
* @throws ParseException
*/
private Date parseDateFormat(String string) {
Date parse = null;
try {
parse = FORMAT.parse(string);
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
return parse;
}

/**
* 解析日志的行记录
*
* @param line
* @return 数组含有5个元素，分别是ip、时间、url、状态、流量
*/
public String[] parse(String line) {
String ip = parseIP(line);
String time = parseTime(line);
String url = parseURL(line);
String status = parseStatus(line);
String traffic = parseTraffic(line);

return new String[] { ip, time, url, status, traffic };
}

private String parseTraffic(String line) {
final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1)
.trim();
String traffic = trim.split(" ")[1];
return traffic;
}

private String parseStatus(String line) {
final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1)
.trim();
String status = trim.split(" ")[0];
return status;
}

private String parseURL(String line) {
final int first = line.indexOf("\"");
final int last = line.lastIndexOf("\"");
String url = line.substring(first + 1, last);
return url;
}

private String parseTime(String line) {
final int first = line.indexOf("[");
final int last = line.indexOf("+0800]");
String time = line.substring(first + 1, last).trim();
Date date = parseDateFormat(time);
return dateformat1.format(date);
}

private String parseIP(String line) {
String ip = line.split("- -")[0].trim();
return ip;
}
}

　　（2）编写MapReduce程序对指定日志文件的所有记录进行过滤

　　Mapper类：

static class MyMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
LogParser logParser = new LogParser();
Text outputValue = new Text();

protected void map(
LongWritable key,
Text value,
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
final String[] parsed = logParser.parse(value.toString());

// step1.过滤掉静态资源访问请求
if (parsed[2].startsWith("GET /static/")
|| parsed[2].startsWith("GET /uc_server")) {
return;
}
// step2.过滤掉开头的指定字符串
if (parsed[2].startsWith("GET /")) {
parsed[2] = parsed[2].substring("GET /".length());
} else if (parsed[2].startsWith("POST /")) {
parsed[2] = parsed[2].substring("POST /".length());
}
// step3.过滤掉结尾的特定字符串
if (parsed[2].endsWith(" HTTP/1.1")) {
parsed[2] = parsed[2].substring(0, parsed[2].length()
- " HTTP/1.1".length());
}
// step4.只写入前三个记录类型项
outputValue.set(parsed[0] + "\t" + parsed[1] + "\t" + parsed[2]);
context.write(key, outputValue);
}
}

　　Reducer类：

static class MyReducer extends
Reducer<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
protected void reduce(
LongWritable k2,
java.lang.Iterable<Text> v2s,
org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
for (Text v2 : v2s) {
context.write(v2, NullWritable.get());
}
};
}

　　（3）LogCleanJob.java的完整示例代码


 View
Code

　　（4）导出jar包，并将其上传至Linux服务器指定目录中

2.3 定期清理日志至HDFS

　　这里我们改写刚刚的定时任务脚本，将自动执行清理的MapReduce程序加入脚本中，内容如下：

#!/bin/sh
#step1.get yesterday format string

yesterday=$(date --date='1 days ago' +%Y_%m_%d)

#step2.upload logs to hdfs

hadoop fs -put /usr/local/files/apache_logs/access_${yesterday}.log /project/techbbs/data
#step3.clean log data
hadoop jar /usr/local/files/apache_logs/mycleaner.jar /project/techbbs/data/access_${yesterday}.log /project/techbbs/cleaned/${yesterday}

　　这段脚本的意思就在于每天1点将日志文件上传到HDFS后，执行数据清理程序对已存入HDFS的日志文件进行过滤，并将过滤后的数据存入cleaned目录下。 

2.4 定时任务测试

　　（1）因为两个日志文件是2013年的，因此这里将其名称改为2015年当天以及前一天的，以便这里能够测试通过。

　　（2）执行命令：techbbs_core.sh 2014_04_26

　　控制台的输出信息如下所示，可以看到过滤后的记录减少了很多：

15/04/26 04:27:20 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1

15/04/26 04:27:20 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library

15/04/26 04:27:20 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded

15/04/26 04:27:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201504260249_0002

15/04/26 04:27:23 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%

15/04/26 04:28:01 INFO mapred.JobClient: map 29% reduce 0%

15/04/26 04:28:07 INFO mapred.JobClient: map 42% reduce 0%

15/04/26 04:28:10 INFO mapred.JobClient: map 57% reduce 0%

15/04/26 04:28:13 INFO mapred.JobClient: map 74% reduce 0%

15/04/26 04:28:16 INFO mapred.JobClient: map 89% reduce 0%

15/04/26 04:28:19 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%

15/04/26 04:28:49 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201504260249_0002

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Counters: 29

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Job Counters 

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=1

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=58296

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=1

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=1

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=25238

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters 

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=12794925

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=14503530

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=61084325

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=29111500

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=12794925

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters 

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=61084192

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Map output materialized bytes=14503530

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Map input records=548160

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=14503530

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=339714

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=14158741

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=21200

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=229003264

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=133

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=169857

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=169857

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Combine output records=0

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=154001408

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=169857

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=689442816

15/04/26 04:28:50 INFO mapred.JobClient: Map output records=169857

Clean process success!

　　（3）通过Web接口查看HDFS中的日志数据：

　　存入的未过滤的日志数据：/project/techbbs/data/



　　存入的已过滤的日志数据：/project/techbbs/cleaned/