MapReduce+hive数据操作-------第一天

　　题目：现有一文本文件，要将其中的数据进行清洗，以及存入hive数据库，在进行相关的数据统计。

　　这是要求我们使用mapReuce进行数据清洗，以及进行数据的统计。作为一名mapreduce的初学者，对于mapreduce的原理还不是很清楚。这是我使用Java进行数据清洗，在进行数据库的录入。

　　上代码：

　　Java数据清洗代码：

package Data;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.io.Writer;

public class Data {

    public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException, UnsupportedEncodingException {
         FileReader read = new FileReader("result.txt");
           BufferedReader br = new BufferedReader(read);
           Writer writer = null;
           File outFile = new File("result2.txt");
           writer = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(outFile),"utf-8");
           BufferedWriter bw = new BufferedWriter(writer);
           String row;
           String[] data=new String[6];
           int hang=1;
           try {
            while((row = br.readLine())!=null){
                    data=change(row);
                    data=chage(data);
                    for(int i=0;i<data.length;i++) {
                        System.out.print(data[i]+"	");
                    }
                    System.out.println();
                    row=data[0]+","+data[1]+","+data[2]+","+data[3]+","+data[4]+","+data[5];
                    bw.write(row + "
");
                    //i++;
                   }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

    }

    private static String[] chage(String[] data) {
        /*
         * for(int i=0;i<data.length;i++) { data[] }
         */
        data[0]=data[0];
        char[] str=data[1].toCharArray();
        String[] time=new String[7];
        int j=0;
        int k=0;
        for(int i=0;i<str.length;i++) {
            if(str[i]=='/'||str[i]==':'||str[i]==32) {
                time[k]=data[1].substring(j,i);
                j=i+1;
                k++;
            }
        }
        time[k]=data[1].substring(j, data[1].length());
        
         switch(time[1]) { case "Jan":time[1]="01";break; case
          "Feb":time[1]="02";break; case "Mar":time[1]="03";break; case
          "Apr":time[1]="04";break; case "May":time[1]="05";break; case
          "Jun":time[1]="06";break; case "Jul":time[1]="07";break; case
          "Aug":time[1]="08";break; case "Sep":time[1]="09";break; case
          "Oct":time[1]="10";break; case "Nov":time[1]="11";break; case
          "Dec":time[1]="12";break; }
         
        data[1]=time[2]+"-"+time[1]+"-"+time[0]+" "+time[3]+":"+time[4]+":"+time[5];
        data[3]=data[3].substring(0, data[3].length()-1);
        return data;
    }

    private static String [] change(String row) {
        char [] str1=row.toCharArray();
        String [] data =new String [6];    
        int j=0;
        int k=0;
        for(int i=0;i<str1.length;i++) {
            if(str1[i]==',') {
                data[k]=row.substring(j, i);
                j=i+1;
                k++;
            }    
        }
        data[k]=row.substring(j, str1.length);
        return data;
    }

}

　　上传到数据库代码：

package Hive;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import org.apache.log4j.Logger;

public class Data {
    private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    private static String url = "jdbc:hive2://192.168.43.18:10000/text";
    private static String user = "hive";
    private static String password = "hive";
    private static String sql;
    //private static ResultSet res;
    private static final Logger log = Logger.getLogger(Text.class);
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Class.forName(driverName);
            Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            Statement stmt = conn.createStatement();
 
            sql = "load data local inpath '/home/hadoop/下载/result2.txt' overwrite into table data";//显示全部表
            System.out.println("Running:" + sql);
            boolean f=stmt.execute(sql);
            System.out.println("显示结果:" + sql);
            System.out.println("result:" + f);
 
            conn.close();
            conn = null;
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error(driverName + " not found!", e);
            System.exit(1);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error("Connection error!", e);
            System.exit(1);
        }
 
    }

}

截图：

　　

 目前遇到的问题：

　　一：对于BufferedWriter，在数据的最后阶段会有一部分的数据录入不进去，这作为一个问题之后进行相关的探索。

　　二：对于Map Reduce还是不是很熟悉，以及不知道相关的原理。