使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台-51CTO.COM

流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。根据情况定期合成，写入到hdfs里面。

咱们看看日志的大小，200G的dns日志文件，我压缩到了18G，要是用awk perl当然也可以，但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。

Hadoop Streaming原理

mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。

任何语言，只要是方便接收标准输入输出就可以做mapreduce~

再搞之前我们先简单测试下shell模拟mapreduce的性能速度~

看下他的结果，350M的文件用时35秒左右。

这是2G的日志文件，居然用了3分钟。当然和我写的脚本也有问题，我们是模拟mapreduce的方式，而不是调用shell下牛逼的awk，gawk处理。

awk的速度 !果然很霸道，处理日志的时候，我也很喜欢用awk，只是学习的难度有点大，不像别的shell组件那么灵活简单。

这是官方的提供的两个demo ~

map.py

#!/usr/bin/env python
"""A more advanced Mapper, using Python iterators and generators."""
import sys
def read_input(file):
    for line in file:
        # split the line into words
        yield line.split()
def main(separator='\t'):
    # input comes from STDIN (standard input)
    data = read_input(sys.stdin)
    for words in data:
        # write the results to STDOUT (standard output);
        # what we output here will be the input for the
        # Reduce step, i.e. the input for reducer.py
        #
        # tab-delimited; the trivial word count is 1
        for word in words:
            print '%s%s%d' % (word, separator, 1)
if __name__ == "__main__":
    main()
 

reduce.py的修改方式

#!/usr/bin/env python
"""A more advanced Reducer, using Python iterators and generators."""
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
import sys
def read_mapper_output(file, separator='\t'):
    for line in file:
        yield line.rstrip().split(separator, 1)
def main(separator='\t'):
    # input comes from STDIN (standard input)
    data = read_mapper_output(sys.stdin, separator=separator)
    # groupby groups multiple word-count pairs by word,
    # and creates an iterator that returns consecutive keys and their group:
    #   current_word - string containing a word (the key)
    #   group - iterator yielding all ["<current_word>", "<count>"] items
    for current_word, group in groupby(data, itemgetter(0)):
        try:
            total_count = sum(int(count) for current_word, count in group)
            print "%s%s%d" % (current_word, separator, total_count)
        except ValueError:
            # count was not a number, so silently discard this item
            pass
if __name__ == "__main__":
    main()

咱们再简单点：

1

2

3

4

5

6

7

#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print '%s\t%s' % (word, 1)

咱们就简单模拟下数据，跑个测试

剩下就没啥了，在hadoop集群环境下，运行hadoop的steaming.jar组件，加入mapreduce的脚本，指定输出就行了. 下面的例子我用的是shell的成分。

1

2

3

4

5

[root@101 cron]#$HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper cat \
-reducer wc

详细的参数，对于咱们来说提供性能可以把tasks的任务数增加下，根据情况自己测试下，也别太高了，增加负担。

(1)-input：输入文件路径

(2)-output：输出文件路径

(3)-mapper：用户自己写的mapper程序，可以是可执行文件或者脚本

(4)-reducer：用户自己写的reducer程序，可以是可执行文件或者脚本

(5)-file：打包文件到提交的作业中，可以是mapper或者reducer要用的输入文件，如配置文件，字典等。

(6)-partitioner：用户自定义的partitioner程序

(7)-combiner：用户自定义的combiner程序(必须用java实现)

(8)-D：作业的一些属性(以前用的是-jonconf)，具体有：

1)mapred.map.tasks：map task数目

2)mapred.reduce.tasks：reduce task数目

3)stream.map.input.field.separator/stream.map.output.field.separator： map task输入/输出数

据的分隔符,默认均为\t。

4)stream.num.map.output.key.fields：指定map task输出记录中key所占的域数目

5)stream.reduce.input.field.separator/stream.reduce.output.field.separator：reduce task输入/输出数据的分隔符，默认均为\t。

6)stream.num.reduce.output.key.fields：指定reduce task输出记录中key所占的域数目

这里是统计dns的日志文件有多少行 ~

在mapreduce作为参数的时候，不能用太多太复杂的shell语言，他不懂的~

可以写成shell文件的模式;

    
            
            #! /bin/bash
while read LINE; do
#  for word in $LINE
#  do
#    echo "$word 1"
        awk '{print $5}'                                                                                                       
  done
done

        

    
            
            #! /bin/bash
count=0
started=0
word=""
while read LINE;do
  goodk=`echo $LINE | cut -d ' '  -f 1`
  if [ "x" == x"$goodk" ];then
     continue
  fi
  if [ "$word" != "$goodk" ];then
    [ $started -ne 0 ] && echo -e "$word\t$count"
    word=$goodk                                                                                                                
    count=1
    started=1
  else
    count=$(( $count + 1 ))
  fi
done

        

有时候会出现这样的问题，好好看看自己写的mapreduce程序 ~

13/12/14 13:26:52 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://101.rui.com:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201312131904_0030

13/12/14 13:26:53 INFO streaming.StreamJob: map 0% reduce 0%

13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: map 100% reduce 100%

13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: To kill this job, run:

13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: /usr/local/hadoop/libexec/../bin/hadoop job -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201312131904_0030

13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: Tracking URL: http://101.rui.com:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201312131904_0030

13/12/14 13:27:16 ERROR streaming.StreamJob: Job not successful. Error: # of failed Map Tasks exceeded allowed limit. FailedCount: 1. LastFailedTask: task_201312131904_0030_m_000000

13/12/14 13:27:16 INFO streaming.StreamJob: killJob...

Streaming Command Failed!

python做为mapreduce执行成功后，结果和日志一般是放在你指定的目录下的，结果是在part-00000文件里面~

下面咱们谈下，如何入库和后台的执行

本文出自 “峰云，就她了。” 博客，谢绝转载!原文地址：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1340057