Hadoop实时在线人数统计

1. 概述

在本文中，我们将学习如何使用Hadoop实时在线人数统计。Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集并提供高可靠性和高性能。实时在线人数统计是一个常见的应用场景，可以帮助我们了解用户活动、系统负载等信息。

2. 实现流程

下面是实现“Hadoop实时在线人数”所需的步骤：

步骤 描述
步骤1 读取实时数据
步骤2 数据清洗与预处理
步骤3 实时计算在线人数
步骤4 统计结果输出

3. 代码实现

接下来，我们将逐步介绍每个步骤所需的代码和注释。

步骤1：读取实时数据

首先，我们需要从数据源读取实时数据。这里假设我们的数据源是一个Kafka消息队列。

// 创建Kafka消费者
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "online-count");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("online-user-topic"));

步骤2：数据清洗与预处理

接下来，我们需要对读取到的数据进行清洗和预处理，以便后续的计算。

// 读取Kafka消息
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));

for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    String data = record.value();
    
    // 进行数据清洗和预处理
    // ...
}

步骤3：实时计算在线人数

在这一步中，我们将使用Hadoop的MapReduce框架进行实时计算。

// Mapper类
public class OnlineCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 进行数据解析和处理
        // ...
        
        // 输出用户ID和1
        context.write(new Text(userId), one);
    }
}

// Reducer类
public class OnlineCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        
        // 统计用户在线次数
        for (IntWritable value : values) {
            count += value.get();
        }
        
        // 输出用户ID和在线次数
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

// 配置MapReduce作业
Job job = Job.getInstance();
job.setJarByClass(OnlineCount.class);
job.setMapperClass(OnlineCountMapper.class);
job.setReducerClass(OnlineCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));

// 启动作业
job.waitForCompletion(true);

步骤4：统计结果输出

最后，我们将统计结果输出到指定的目标，这里假设我们将结果输出到Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。

// 读取MapReduce作业的输出结果
FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
Path outputPath = new Path("output");
FileStatus[] files = fs.listStatus(outputPath);
for (FileStatus file : files) {
    Path filePath = file.getPath();
    
    // 输出结果文件内容
    FSDataInputStream inputStream = fs.open(filePath);
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        System.out.println(line);
    }
    reader.close();
}

4. 状态图

下面是实现“Hadoop实时在线人数”过程中的状态图。

stateDiagram
    [*] --> 读取实时数据
    读取实