题目：
Result文件数据说明：
Ip：106.39.41.166,（城市）
Date：10/Nov/2016:00:01:02 +0800,（日期）
Day：10,（天数）
Traffic: 54 ,（流量）
Type: video,（类型：视频video或文章article）
Id: 8701（视频或者文章的id）
测试要求：
1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。
两阶段数据清洗：
（1）第一阶段：把需要的信息从原始日志中提取出来
ip: 199.30.25.88
time: 10/Nov/2016:00:01:03 +0800
traffic: 62
文章： article/11325
视频： video/3235
1 2 4 5 6
（2）第二阶段：根据提取出来的信息做精细化操作
ip--->城市 city（IP）
date--> time:2016-11-10 00:01:03
day: 10
traffic:62
type:article/video
id:11325
（3）hive数据库表结构:
create table data( ip string, time string , day string, traffic bigint,
type string, id string )
2、数据处理：
·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）
·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）
·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）
3、数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。
初始文件部分样例：
1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551
1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20 10 54 video 3589
1.194.187.2 2016-11-10-00:01:05 10 54 video 2212
1.203.177.243 2016-11-10-00:01:18 10 6050 video 7361
1.203.177.243 2016-11-10-00:01:19 10 72 video 7361
1.203.177.243 2016-11-10-00:01:22 10 6050 video 7361
1.30.162.63 2016-11-10-00:01:46 10 54 video 3639
1.84.205.195 2016-11-10-00:01:12 10 54 video 1412
package Test;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount{
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Job job = Job.getInstance();
job.setJobName("WordCount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(doMapper.class);
job.setReducerClass(doReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
Path in = new Path("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/name/result.txt");
Path out = new Path("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/name/out2");
FileInputFormat.addInputPath(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
public static class doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
public static final IntWritable one = new IntWritable(1);
public static Text word = new Text();
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString(), "");
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
public static class doReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
}