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。
ruby,pig,处理流式文件
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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