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:
复制代码 代码如下:
log = load '$INFILE' using PigStorage('\t');

define tracking_parser `/usr/ruby parse_click.rb --map` SHIP('parse_click.rb', 'click_tracking.rb');

strmo = stream log through tra_parser;

store strmo into '$OUTFILE' using PigStorage('\t');

复制代码 代码如下:
require 'wukong'
require 'json'
require './click_tra.rb'

module ParseClick
  class Mapper < Wukong::Streamer::RecordStreamer
    def before_stream
      @bad_count = 0
    end

    def after_stream
      raise RuntimeError, "Exceeded bad records : #{@bad_count}" if @bad_count > 10
    end

    def process *records
      yield ClickTra.new(JSON.parse(records[2])).to_a
    rescue => e
      @bad_count += 1
      warn "Bad record #{e}: #{records[2]}"
    end
  end
end

Wukong.run ParseClick::Mapper, nil

复制代码 代码如下:
require 'date'
require './models.rb'

class ClickTra
 
  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
  end

end

其中

strmo = stream log through tra_parser;调用定义的外部程序tra_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。

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