大数据操作中涉及到数据清洗步奏还是用脚本处理比较方便,下边介绍一下pig加载hdfs文件后调用ruby脚本处理数据,再返回数据流至pig中处理的一个简单案例。
注意:ruby的流式处理用到wukong这个gem包,相关下载:
https://github.com/mrflip/wukong
pig中加载分布式文件调用ruby流式处理:
log = load '$INFILE' using PigStorage('\t');define tracking_parser `/usr/local/bin/ruby parse_click.rb --map` SHIP('parse_click.rb', 'click_tracking.rb');strmo = stream log through tracking_parser;store strmo into '$OUTFILE' using PigStorage('\t');
require 'wukong'require 'json'require './click_tracking.rb'module ParseClick class Mapper < Wukong::Streamer::RecordStreamer def before_stream @bad_count = 0 end def after_stream raise RuntimeError, "Exceeded bad records : [email protected]_count}" if @bad_count > 10 end def process *records yield ClickTracking.new(JSON.parse(records[2])).to_a rescue => e @bad_count += 1 warn "Bad record #{e}: #{records[2]}" end endendWukong.run ParseClick::Mapper, nil
require 'date'require './models.rb'class ClickTracking output :ip output :c_date #output your other atrributes def c_date click_date.strftime("%Y%m%d").to_i end def ip browser_ip.to_i endend
其中
strmo = stream log through tracking_parser;调用定义的外部程序tracking_parser处理log对象。
Wukong.run ParseClick::Mapper, nil执行完后,将ruby执行结果回调pig接收。
store strmo into '$OUTFILE' using PigStorage('\t');做结果存储持久化。