Hadoop中如何进行数据采集和清洗？代码举例讲解

在Hadoop中进行数据采集和清洗的主要方式是:

1. Flume进行流式数据采集:

• Agent发送数据到Flume Channel。
• Channel缓存数据并发送到Sink,如HDFS。
• 可以自定义 Interceptor 实现数据清洗。

1. Sqoop进行批量数据采集:

• 使用Sqoop从RDBMS中采集数据到HDFS。
• 可以指定WHERE语句进行数据过滤。
• 在Sqoop作业中设置validator实现数据清洗。

1. Pig/Hive进行数据清洗:

• 过滤空值、重复数据和无效数据。
• 标准化字段名称和值。
• 处理异常数据或缺失的数据。

1. Flume自定义Interceptor示例:

public class UppercaseInterceptor extends BaseInterceptor {
  @Override
  public Status intercept(Event event) {
    byte[] body = event.getBody();
    String bodyStr = new String(body);
    bodyStr = bodyStr.toUpperCase();
    event.setBody(bodyStr.getBytes());

    return Status.ACCEPT; 
  }
}

• 添加到Flume Channel:

<sinks>
  <sink class="org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink" name="sink1">
    <interceptors>
      <interceptor>
        <class>com.example.UppercaseInterceptor</class> 
      </interceptor>
    </interceptors>
    <hdfs>
      <filePrefix>flume-data</filePrefix>
      <inUseSuffix>.tmp</inUseSuffix>
      <completedSuffix></completedSuffix>
    </hdfs>
  </sink>
</sinks>  

5. Sqoop validator示例:

• 实现org.apache.sqoop.validation.Validator接口。
• 在Sqoop作业中设置:

$ sqoop import ... --validator com.example.CustomValidator 

数据采集和清洗的主要作用是:

1. 从各种数据源采集数据到集群。
2. 过滤和转换异常、无效与脏数据。
3. 标准化数据格式,方便后续处理。

来看一些简单示例:

1. Flume Interceptor – 转大写:

public class UppercaseInterceptor extends BaseInterceptor {
  @Override
  public Status intercept(Event event) {
    // 转大写 ...
    return Status.ACCEPT;
  }
}

• 添加到Channel:

<interceptors>   
  <interceptor> 
    <class>com.example.UppercaseInterceptor</class>
  </interceptor>
</interceptors>

2. Sqoop validator:

• 实现Validator接口
• 在Sqoop作业中设置:

$ sqoop import ... --validator com.example.CustomValidator

所以通过Flume拦截器、Sqoop校验器以及Hive/Pig的数据清洗语句,我们可以对采集到的数据进行过滤、转换和校验,实现高效准确的大数据清洗工作。