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hadoop處理json數據類型

阮建安2年前9瀏覽0評論

在大數據處理領域,json成為了一種非常常見的數據類型。在hadoop中,我們可以使用一些特定的工具來處理json數據類型,讓我們來看看如何使用hadoop處理json數據。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
public class JsonMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 將一行json數據轉換成JsonObject對象
JSONObject json = JSONObject.parseObject(value.toString());
// 獲取JsonObject對象中的字段
String id = json.getString("id");
String name = json.getString("name");
// 將字段作為key,value為整個json字符串輸出
context.write(new Text(id), new Text(json.toJSONString()));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
// 獲取命令行參數
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: JsonMapper <in> <out>");
System.exit(2);
}
// 設置輸入輸出路徑及格式
Job job = Job.getInstance(conf, "JsonMapper");
job.setJarByClass(JsonMapper.class);
job.setMapperClass(JsonMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 設置輸入輸出路徑
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
// 提交任務
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

上面的代碼展示了一個處理json數據的MapReduce任務,其主要流程是將json數據解析成JsonObject對象,然后獲取其中的字段,最后將字段作為key,整個json字符串作為value輸出。

在實際使用中,我們需要根據具體的需求對代碼進行改進,例如過濾無用的字段,將json數據拆分成多個小文件等操作,這些都可以在MapReduce任務中完成。需要注意的是,由于json數據可能包含大量的層級結構,因此在處理時需要特別小心,避免出現錯誤。