你好,游客 登录 注册 发布搜索
背景:
阅读新闻

使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台

[日期:2013-12-17] 来源: 51CTO博客  作者: [字体: ]

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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
#!/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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
#!/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)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
#!/usr/bin/env python
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
from operator import itemgetter
import sys
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
current_word = None
current_count = 0
word = None
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    word, count = line.split('\t'1)
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        continue
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
if current_word == word:
    print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

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;

1
2
3
4
5
6
7
8
#! /bin/bash
while read LINE; do
for word in $LINE
do
#    echo "$word 1"
        awk '{print $5}'                                                                                                       
  done
done

 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
#! /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~

收藏 推荐 打印 | 录入:574107552 | 阅读:
相关新闻      
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款