Pentaho Work with Big Data（六）—— 使用Pentaho MapReduce生成聚合数据集

本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把细节数据转换和汇总成一个聚合数据集。当给一个关系型数据仓库或数据集市准备待抽取的数据时，这是一个常见使用场景。我们使用格式化的web日志数据作为细节数据，并且建立一个聚合文件，包含按IP和年月分组的PV数。 关于如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录，参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51145570。 一、向HDFS导入示例数据文件 将weblogs_parse.txt文件放到HDFS的/user/grid/parse/目录下（因资源有限，本示例只取了这个文件的前100行数据） 参考： http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51133760 二、建立一个用于Mapper的转换 1. 新建一个转换，如图1所示。

图1

2. 编辑'MapReduce Input'步骤，如图2所示。

图2

3. 编辑'Split Fields'步骤，如图3所示。

图3

说明：“字段”如下所示，所有字段都是String类型

client_ip
full_request_date
day
month
month_num
year
hour
minute
second
timezone
http_verb
uri
http_status_code
bytes_returned
referrer
user_agent

4. 编辑'User Defined Java Expression'步骤，如图4所示。

图4

说明：“Java Expression”列填写如下内容：

client_ip + '\t' + year + '\t' + month_num

5. 编辑'MapReduce Output'步骤，如图5所示。

图5

将转换保存为aggregate_mapper.ktr 三、建立一个用于Reducer的转换 1. 新建一个转换，如图6所示。

图6

2. 编辑'MapReduce Input'步骤，如图7所示。

图7

3. 编辑'Group by'步骤，如图8所示。

图8

4. 编辑'MapReduce Output'步骤，如图9所示。

图9

将转换保存为aggregate_reducer.ktr 四、建立一个调用MapReduce步骤的作业，使用mapper和reducer转换。 1. 新建一个作业，如图10所示。

图10

2. 编辑'Pentaho MapReduce'作业项，如图11到图14所示。

图11

图12

图13

图14

说明： . 需要编辑“Mapper”、“Reducer”、“Job Setup”和“Cluster”四个标签 . hadoop_local是已经建立好的Hadoop Clusters连接，设置如图15所示

图15

建立过程参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51086821。 将作业保存为aggregate_mr.kjb 五、执行作业并验证输出 1. 启动hadoop集群 # 启动HDFS $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh # 启动historyserver $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 2. 执行作业，日志如图16所示。

图16

从图16可以看到，作业已经成功执行。 3. 检查Hadoop的输出文件，结果如图17所示。

图17 从图17可以看到，/user/grid/aggregate_mr目录下生成了名为part-00000输出文件，文件中包含按IP和年月分组的PV数。 参考： http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Using+Pentaho+MapReduce+to+Generate+an+Aggregate+Dataset