Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算

下面的连接是我的MapReduce系列博客~配合食用效果更佳！

• MapReduce 开发总结 | 内容过于精彩，别人女朋友看完都跟我跑了！

一、什么是ETL数据清洗？

ETL英文名：Extract-Transform-Load，用来讲数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程

在运行核心业务MapReduce之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper呈现，不需要运行Reduce程序

二、案例实操

1、需求分析

需求：去除日志中字段个数小于等于11的日志

输入数据（字段间用空格分隔）：

期望输出的每个字段都大于11

2、撸代码

在Mapper阶段：只需要将一行数据切割，判断长度是否大于11就可以了：

package com.wzq.mapreduce.etl;

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;

public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1、获取数据
        String line = value.toString();

        //2、ETL数据清洗
        boolean res = check(line);

        //3、判断是否符合规则，然后写入
        if(!res){
            return;
        }
        context.write(value,NullWritable.get());

    }

    private boolean check(String line) {
        String[] split = line.split(" ");
        if(split.length > 11){
            return true;
        }
        return false;
    }
}

Driver阶段需要设置ReduceTask个数为0，不需要做其他变动：

//不需要Reduce阶段，所以设置为0
job.setNumReduceTasks(0);

测试：