前提条件：
安装好hadoop2.7.3（Linux系统下）
安装好MysqL（Windows或Linux系统下）
安装好Hive（Linux系统下）参考：Hive安装配置
题目：
从搜狗实验室下载搜索数据进行分析
下载的数据包含6个字段，数据格式说明如下：
访问时间 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL
注意：
1.字段分隔符：字段分隔符是个数不等的空格；
2.字段个数：有些行有6个字段，有些达不到6个字段。
问题：使用MapReduce和Hive查询出搜索结果排名为第2名，点击顺序排在第1的数据？
实验步骤：
思路：用MapReduce做数据清洗，用Hive来分析数据。
1.下载数据源
打开搜狗实验室链接
http://www.sogou.com/labs/resource/q.PHP
下载精简版(一天数据，63MB) tar.gz格式数据
下载后文件如下：
解压：
tar -zxvf SogouQ.reduced.tar.gz
可以用tail命令查看解压文件最后3行的数据
tail -3 SogouQ.reduced
查询词为中文，这里编码按UTF-8查出来是乱码，编码时指定为‘GBK’可避免乱码。数据格式如前面的说明:
访问时间 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL
上传至HDFS：
hdfs dfs -put SogouQ.reduced /
查看是否上传成功
hdfs dfs -ls /
因为原始数据中有些行的字段数不为6，且原始数据的字段分隔符不是Hive表规定的逗号’,’，所以需要对原始数据进行数据清洗。
通过编写MapReduce程序完成数据清洗：
a.将不满足6个字段的行删除
b.将字段分隔符由不等的空格变为逗号‘,’分隔符
3.1 idea新建Maven工程：Zongheshiyan
Group Id填写com， Artifact Id填写Zongheshiyan
新建工程目录结构如下：
3.2 新建两个类
App和SogouMapper
设置主类：在一行之前添加如下语句
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.1.0</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<!-- main()所在的类，注意修改为包名+主类名 -->
<mainClass>com.Zongheshiyan.App</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>
3.4 编写代码
SogouMapper.java
package com.Zongheshiyan;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
// k1 , v1, k2 , v2
public class SogouMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable> {
@Override
/**
* 在任务开始时，被调用一次。且只会被调用一次。
*/
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.setup(context);
}
@Override
protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//避免乱码
//数据格式：20111230000005 57375476989eea12893c0c3811607bcf 奇艺高清 1 1 http://www.qiyi.com/
String data = new String(v1.getBytes(),0,v1.getLength(),"GBK");
//split("\\s+") \\s+为正则表达式，意思是匹配一个或多个空白字符，包括空格、制表、换页符等。
//参考：http://www.runoob.com/java/java-regular-expressions.html
String words[] = data.split("\\s+");
//判断数据如果不等于6个字段，则退出程序
if(words.length != 6){
return;//return语句后不带返回值，作用是退出该程序的运行 https://www.cnblogs.com/paomoopt/p/3746963.html
}
//用逗号代替空白字符
String newData = data.replaceAll("\\s+",",");
//输出
context.write(new Text(newData),NullWritable.get());
}
@Override
/**
* 在任务结束时，被调用一次。且只会被调用一次。
*/
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.cleanup(context);
}
}
App.java
package com.Zongheshiyan;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* 数据清洗器 主类
*
*/
public class App
{
public static void main( String[] args ) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(App.class);
//指定map输出
job.setMapperClass(SogouMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
//指定reduce的输出
job.setoutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
//指定输入、输出
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setoutputPath(job,new Path(args[1]));
//提交job，等待结束
job.waitForCompletion(true);
}
}
3.5 打包工程：
mvn clean package
或者idea打包
3.6上传到Linux: 建议用Xftp
3.7 运行jar包
在运行jar包之前，确保开启了hadoop所有进程
start-all.sh
jps查看是否打开
同时也把mr历史服务器进程打开
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
运行jar包：
hadoop jar Zongheshiyan-1.0-SNAPSHOT.jar /SogouQ.reduced /out/Oneday
机器配置不同，执行时间也不同（执行时间约3分钟左右）。 看到输出如下图所示为执行成功。
查看输出结果
hdfs dfs -ls /out/Oneday
查看输出文件最后10行数据
hdfs dfs -tail /out/Oneday/part-r-00000
4.创建hive表
进入hive命令行
hive
创建hive表
create table sogoulog_1(accesstime string,useID string,keyword string,no1 int,clickid int,url string) row format delimited fields terminated by ',';
5.将MapReduce清洗后的数据导入Hive sogoulog_1表中
load data inpath '/out/Oneday/part-r-00000' into table sogoulog_1;
select * from sogoulog_1 where no1=2 and clickid=1 limit 10;
其实，还可以对数据做一些探索，例如：
查看 sogoulog_1表结构
describe sogoulog_1;
一天内，一共搜索关键词的个数
select count(keyword) from sogoulog_1;
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=1 and clickid=1;
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=2 and clickid=1;
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=3 and clickid=1;
从排名第一URL来看，点击顺序越小越多（首先被点到的可能性就越大）。
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=1 and clickid=1;
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=1 and clickid=2;
select count(keyword) from sogoulog_1 where no1=1 and clickid=3;
小结：
MapReduce对原始数据进行清洗，是本实验的难点，要结合注释看懂代码（数据清洗）。
hive对数据进行数据分析，找到隐含在数据中的规律/价值（数据挖掘）。
还可以做的是数据可视化等。
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