大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用微課版-課件 項(xiàng)目3 電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)分布式處理

項(xiàng)目三

電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)2023年2月使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)目錄Content1使用HadoopStreaming處理電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)2數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一項(xiàng)目導(dǎo)言零使用MapReduce框架對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗學(xué)習(xí)目標(biāo)零知識(shí)目標(biāo)了解MapReduce；熟悉MapReduce的架構(gòu)；掌握YARN與MapReduce的關(guān)系；掌握正則表達(dá)式元字符含義。技能目標(biāo)具備使用正則表達(dá)式匹配文本的能力；具備運(yùn)行HadoopStreaming的能力；具備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的能力。素養(yǎng)目標(biāo)具有健康的體魄、健全的人格和健康的個(gè)性；具有良好的行為習(xí)慣和良好的心理素質(zhì)；具有較強(qiáng)的勞動(dòng)組織能力、集體意識(shí)和社會(huì)責(zé)任心；具有發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的能力。任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹任務(wù)技能MapReduce簡(jiǎn)介MapReduce是由Google公司研究并提出的分布式運(yùn)算編程框架，主要是為了解決搜索引擎中大規(guī)模網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的并行化處理問題YARN簡(jiǎn)介ApacheHadoopYARN，全稱YetAnotherResourceNegotiator，是Hadoop通用資源管理和調(diào)度平臺(tái)

正則表達(dá)式正則表達(dá)式（RegularExpression，RE），又稱規(guī)則表達(dá)式，在代碼中常簡(jiǎn)寫為regex、regexp或RE，是一種文本模式任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹1MapReduce簡(jiǎn)介HadoopMapReduce極大地方便了編程人員在不會(huì)分布式編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上（1）MapReduce起源MapReduce是由Google公司研究并提出的分布式運(yùn)算編程框架，主要是為了解決搜索引擎中大規(guī)模網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的并行化處理問題。任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（2）什么是MapReduceMapReduce可以分成Map和Reduce兩部分理解，Map是一個(gè)映射過程，能夠?qū)⒁唤M數(shù)據(jù)按照某種Map函數(shù)映射成新的數(shù)據(jù)，Reduce是一個(gè)歸納過程，把若干組映射結(jié)果進(jìn)行匯總并輸出映射、變換、過濾的過程。一條數(shù)據(jù)進(jìn)入map會(huì)被處理成多條數(shù)據(jù)MapReduce分解、縮小、歸納的過程。一組數(shù)據(jù)進(jìn)入reduce會(huì)被歸納為一組數(shù)據(jù)（或者多組數(shù)據(jù)）任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）MapReduce1.0架構(gòu)MapReduce目前有兩個(gè)版本分別為MapReduce1.0和基于YARN的MapReduce2.0，與HDFS一樣相同，同樣采用了Master/Slave架構(gòu)，主要由Client、JobTracker、TaskTracker、Task四個(gè)部分組成任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（4）分布式處理框架的“HelloWorld”分布式處理架構(gòu)也擁有自己的“HelloWorld”程序就是WordCount（單詞計(jì)數(shù)）任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹2YARN簡(jiǎn)介YARN是Hadoop通用資源管理和調(diào)度平臺(tái)，能夠?yàn)镸apReduce、storm、Spark等計(jì)算框架，即上層應(yīng)用，提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，使資源管理、數(shù)據(jù)共享、集群利用率等方面有了極大的提升任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（1）設(shè)計(jì)目標(biāo)YARN也被稱為下一代計(jì)算平臺(tái)，YARN將部分職責(zé)委派給TaskTracker，因?yàn)榧褐杏性S多TaskTracker任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（2）YARN結(jié)構(gòu)中各組件說明ResourceManager負(fù)責(zé)統(tǒng)一管理和調(diào)度各NodeManager上的資源NodeManager各節(jié)點(diǎn)的資源和任務(wù)管理器，負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)的維護(hù)工作ApplicationMaster負(fù)責(zé)調(diào)度和協(xié)調(diào)具體應(yīng)用程序ContainerYARN資源）的抽象，用于資源分配時(shí)資源劃分的單位任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）YARN執(zhí)行流程MRApplicationMaster將執(zhí)行的結(jié)果反饋給集群的應(yīng)用管理者ResourceManager接收到請(qǐng)求后,ApplicationManager與NodeManager進(jìn)行通信ResourceScheduler將資源分配給MRApplicationMaster，NodeManager啟動(dòng)MapTask和ReduceTaskclient可以通過瀏覽器訪問MRApplicationMaster去監(jiān)控MapTask和ReduceTask的執(zhí)行情況MapTask和ReduceTask將執(zhí)行的結(jié)果反饋給MRApplicationMasterclient向ResourceManager發(fā)出命令請(qǐng)求MRApplicationMaster創(chuàng)建完成后向ResourceManager發(fā)送已經(jīng)創(chuàng)建完畢并注冊(cè)的信息，同時(shí)向ResourceScheduler申請(qǐng)資源執(zhí)行結(jié)束任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹3正則表達(dá)式正則表達(dá)式是對(duì)字符串操作的一種邏輯公式，就是用事先定義好的一些特定字符及這些特定字符的組合，組成一個(gè)“規(guī)則字符串”，這個(gè)“規(guī)則字符串”用來表達(dá)對(duì)字符串的一種過濾邏輯正則表達(dá)式任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（1）正則表達(dá)式定義正則表達(dá)式是字符串，它包含文本和特殊字符。利用文字與特定字符的混合，可以定義復(fù)雜的字符串匹配與取代類型任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（2）Python正則的應(yīng)用Python中內(nèi)置了RE庫(kù)（正則表達(dá)式庫(kù)），不需要進(jìn)行下載安裝，在使用時(shí)只需要使用importre引入即可//第一種方式r'正則表達(dá)式'//第二種方式,flags用于設(shè)置匹配方式，可選填pile(r'正則表達(dá)式',flags)正則表達(dá)式定義完成后，即可通過RE庫(kù)提供的多種方法執(zhí)行正則表達(dá)式任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）正則表達(dá)式執(zhí)行方法search()方法能夠?qū)φ麄€(gè)字符串內(nèi)容進(jìn)行搜索，找到第一個(gè)匹配成功的內(nèi)容，并以Match對(duì)象形式返回，當(dāng)匹配不成功則返回Nonere.search(pattern,string,flags)pattern：匹配的正則表達(dá)式string：要匹配的字符串flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式參數(shù)值作用re.I忽略大小寫re.L表示特殊字符集\w,\W,\b,\B,\s,\S依賴于當(dāng)前環(huán)境re.M多行模式re.X為了增加可讀性，忽略空格和#后面的注釋任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）正則表達(dá)式執(zhí)行方法match()方法可以從整個(gè)字符串的起始位置開始搜索匹配正則表達(dá)式的內(nèi)容，如果不是起始位置匹配成功的返回None，當(dāng)起始位置開始匹配成功則以Match對(duì)象形式返回，參數(shù)及作用與search()方法相同re.match(pattern,string,flags)pattern：匹配的正則表達(dá)式string：要匹配的字符串flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式參數(shù)值作用re.I忽略大小寫re.L表示特殊字符集\w,\W,\b,\B,\s,\S依賴于當(dāng)前環(huán)境re.M多行模式re.X為了增加可讀性，忽略空格和#后面的注釋任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）正則表達(dá)式執(zhí)行方法findall()方法在字符串中找到正則表達(dá)式所匹配的所有子串，并返回一個(gè)列表，如果有多個(gè)匹配模式，則返回元組列表，如果沒有找到匹配的，則返回空列表re.findall(pattern,string,flags)pattern：匹配的正則表達(dá)式string：要匹配的字符串flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式參數(shù)值作用re.I忽略大小寫re.L表示特殊字符集\w,\W,\b,\B,\s,\S依賴于當(dāng)前環(huán)境re.M多行模式re.X為了增加可讀性，忽略空格和#后面的注釋任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹（3）正則表達(dá)式執(zhí)行方法split()可以將字符串中符合正則表達(dá)式的字符做為分割符將整個(gè)字符串分割，并以列表類型返回分割后的內(nèi)容，當(dāng)沒有符合字符時(shí)，則將整個(gè)字符串以列表形式返回re.split(pattern,string,maxsplit,flags)maxsplit：分隔次數(shù)，maxsplit=1分隔一次，默認(rèn)為0，不限制次數(shù)任務(wù)3-1：使用正則表達(dá)式匹配電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)壹編輯正則表達(dá)式Step1獲取正則表達(dá)式匹配的結(jié)果Step2格式化輸出Step3運(yùn)行代碼Step4電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)的處理與分析使用正則表達(dá)式進(jìn)行配并輸出為每列使用\t分割的數(shù)據(jù)任務(wù)3-2：使用HadoopStreaming處理電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)貳HadoopStreaming簡(jiǎn)介任務(wù)技能HDFS在最開始時(shí)，是作為ApacheNutch搜索引擎項(xiàng)目的基礎(chǔ)架構(gòu)而開發(fā)，現(xiàn)在是ApacheHadoop核心項(xiàng)目的一部分HadoopStreaming使用HDFS以統(tǒng)一目錄樹的形式實(shí)現(xiàn)自身文件的存儲(chǔ)，客戶端只需指定對(duì)應(yīng)的目錄樹即可完成文件的訪問，不需要獲取具體的文件存儲(chǔ)位置任務(wù)3-2：使用HadoopStreaming處理電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)貳Streamming主要用于對(duì)文字進(jìn)行處理（textprocessing），通過Streaming能夠通過各種腳本語(yǔ)言，快速的處理大量的文本文件1HadoopStreaming簡(jiǎn)介任務(wù)3-2：使用HadoopStreaming處理電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)貳2HadoopStreaming使用使用HadoopStreaming運(yùn)行MapReduce程序非常簡(jiǎn)單，只需在Hadoop安裝包bin目錄下，在hadoop腳本后添加Streamingjar包的完整路徑即可實(shí)現(xiàn)程序的運(yùn)行hadoopjarhadoop-streaming.jar\-D="streaming_wordcount"\-Dmapred.map.tasks=3\-Dmapred.reduce.tasks=3\-Dmapred.job.priority=3\-input/input/\-output/output/\-mapperpythonmapper.py\-reducerpythonreducer.py\-file./mapper.py\-file./reducer.py：作業(yè)名稱；mapred.map.tasks：map任務(wù)數(shù)量；mapred.reduce.tasks：reduce任務(wù)數(shù)量；mapred.job.priority：作業(yè)優(yōu)先級(jí)；-input：在HDFS上的作業(yè)輸入路徑，支持通配符，支持多個(gè)文件；-output：在H