使用Hadoop MapReduce分析邮件日志提取 id、状态 和 目标邮箱
在大数据处理和分析的场景中，Hadoop MapReduce是一种常见且高效的工具。本文将展示如何使用Hadoop MapReduce来分析邮件日志，提取邮件的发送状态（成功、失败或退回）和目标邮箱。
项目结构
我们将创建一个Java项目，该项目包含三个主要部分：
**Mapper类：**解析邮件日志，提取ID、状态和目标邮箱。
**Reducer类：**汇总Mapper输出的数据，生成最终结果。
*Driver类：**配置和运行MapReduce作业。
数据格式
我们将处理的邮件日志示例如下：
在这些日志中，我们需要提取邮件的ID、发送状态（成功、失败或退回）和目标邮箱。
代码实现
以下是完整的Java代码，包含Mapper、Reducer和Driver类：
package org.example.mapReduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MailLogAnalysis { public static class MailLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); if (line.contains("starting delivery")) { String[] parts = line.split(" "); String id = parts[3].replace(":", ""); String targetEmail = parts[8]; context.write(new Text(id), new Text("email," + targetEmail)); } if (line.contains("success") || line.contains("failure") || line.contains("bounce")) { String status = "success"; if (line.contains("failure")) { status = "failure"; } if (line.contains("bounce")) { status = "bounce"; } String[] parts = line.split(" "); String id = parts[2].replace(":", ""); context.write(new Text(id), new Text("status," + status)); } } } public static class MailLogReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { String email = ""; String status = "failure"; for (Text val : values) { String[] parts = val.toString().split(",", 2); if (parts[0].equals("email")) { email = parts[1]; } else if (parts[0].equals("status")) { status = parts[1]; } } context.write(key, new Text(status + "," + email)); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Mail Log Analysis"); job.setJarByClass(MailLogAnalysis.class); job.setMapperClass(MailLogMapper.class); job.setReducerClass(MailLogReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
使用Hadoop MapReduce分析邮件日志
在大数据处理和分析的场景中，Hadoop MapReduce是一种常见且高效的工具。本文将展示如何使用Hadoop MapReduce来分析邮件日志，提取邮件的发送状态（成功、失败或退回）和目标邮箱。我们将通过一个具体的例子来实现这一目标。
项目结构
我们将创建一个Java项目，该项目包含三个主要部分：
Mapper类：解析邮件日志，提取ID、状态和目标邮箱。
Reducer类：汇总Mapper输出的数据，生成最终结果。
Driver类：配置和运行MapReduce作业。
数据格式
我们将处理的邮件日志示例如下：
less 复制代码 @400000004faa61e21e8e3e24 starting delivery 1820: msg 850901 to remote sunkang@189.cn @400000004faa61e536864a44 delivery 1820: success: 121.14.53.136_accepted_message./Remote_host_said:_250_Ok:_queued_as_43A2222C006/ @400000004faa61e70a73c60c delivery 1823: deferral: 210.32.157.174_failed_after_I_sent_the_message./Remote_host_said:_450_Requested_action_not_taken:_AQAAf5CrT+qlYqpPamRUAA–.7571S2,_please_try_again/ @400000004faa61e70a73c60c bounce 1824: 550 Mailbox not found
在这些日志中，我们需要提取邮件的ID、发送状态（成功、失败或退回）和目标邮箱。
代码实现
以下是完整的Java代码，包含Mapper、Reducer和Driver类：
java 复制代码 package org.example.mapReduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MailLogAnalysis {
public static class MailLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); if (line.contains("starting delivery")) { String[] parts = line.split(" "); String id = parts[3].replace(":", ""); String targetEmail = parts[8]; context.write(new Text(id), new Text("email," + targetEmail)); } if (line.contains("success") || line.contains("failure") || line.contains("bounce")) { String status = "success"; if (line.contains("failure")) { status = "failure"; } if (line.contains("bounce")) { status = "bounce"; } String[] parts = line.split(" "); String id = parts[2].replace(":", ""); context.write(new Text(id), new Text("status," + status)); } } } public static class MailLogReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { String email = ""; String status = "failure"; for (Text val : values) { String[] parts = val.toString().split(",", 2); if (parts[0].equals("email")) { email = parts[1]; } else if (parts[0].equals("status")) { status = parts[1]; } } context.write(key, new Text(status + "," + email)); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Mail Log Analysis"); job.setJarByClass(MailLogAnalysis.class); job.setMapperClass(MailLogMapper.class); job.setReducerClass(MailLogReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }
代码解释
Mapper类
MailLogMapper类从日志中提取邮件的ID、目标邮箱和发送状态，并将这些信息作为键值对输出：
如果行包含"starting delivery"，则提取邮件的ID和目标邮箱，并输出键值对<ID, email, 目标邮箱>。
如果行包含"success"、“failure"或"bounce”，则提取邮件的ID和发送状态，并输出键值对<ID, status, 发送状态>。
Reducer类
MailLogReducer类汇总Mapper输出的数据，生成最终的结果：
对于每个邮件ID，汇总对应的目标邮箱和发送状态。
输出包含ID、发送状态和目标邮箱的最终结果。
Driver类
MailLogAnalysis类配置和运行MapReduce作业：
设置作业名称、Mapper类和Reducer类。
设置输入路径和输出路径。
提交作业并等待完成。
MapReduce运行结果
总结
通过本文的示例，我们展示了如何使用Hadoop MapReduce来分析邮件日志，提取邮件的发送状态和目标邮箱。希望本文能为您的大数据处理和分析工作提供一些帮助。
