Hadoop ETL数据处理[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop ETL数据处理是指利用Hadoop生态系统工具完成抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的过程，适用于海量数据的批处理场景。其核心优势在于分布式计算能力，能够高效处理TB/PB级数据。

核心概念[编辑 | 编辑源代码]

ETL是数据仓库构建的关键环节，Hadoop通过以下组件实现ETL流程：

抽取：Sqoop/Flume从关系型数据库或日志系统采集数据
转换：MapReduce/Spark/Pig清洗和加工数据
加载：Hive/HBase存储处理结果

技术实现[编辑 | 编辑源代码]

典型工具链[编辑 | 编辑源代码]

阶段	Hadoop工具	说明
抽取	Sqoop	数据库↔HDFS双向传输
转换	Pig Latin	数据流脚本语言
加载	Hive	SQL接口数据仓库

代码示例：Sqoop数据抽取[编辑 | 编辑源代码]

# 从MySQL导入到HDFS
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost/mydb \
--username root \
--password secret \
--table customers \
--target-dir /data/input/customers \
--fields-terminated-by '\t'

输出结构：

/data/input/customers/
├── part-m-00000
├── part-m-00001
└── _SUCCESS

MapReduce转换示例[编辑 | 编辑源代码]

public class CleanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        if(fields.length == 8) {  // 数据有效性验证
            String cleaned = fields[1].trim().toUpperCase();
            context.write(new Text(cleaned), NullWritable.get());
        }
    }
}

实战案例：电商用户行为分析[编辑 | 编辑源代码]

场景：每日处理2TB用户点击流日志

抽取：Flume实时采集Nginx日志
转换：
- 使用Spark SQL过滤无效记录
- 通过UDF标准化设备字段
加载：按日期分区存储到Hive

解析失败 (语法错误): {\displaystyle 数据质量指标 = \frac{有效记录数}{总记录数} \times 100\% }

性能优化[编辑 | 编辑源代码]

分区策略：按时间/业务维度分区
文件格式：ORC/Parquet列式存储
压缩算法：Snappy（平衡速度/压缩率）

优化手段	效果提升
Map端合并	减少30% shuffle数据量
推测执行	降低慢节点影响

常见问题[编辑 | 编辑源代码]

Q：如何处理脏数据？
A：建立多层处理流程：

 # 原始层保留原始数据
 # 清洗层应用规则过滤
 # 修正层人工干预异常数据

Q：增量ETL如何实现？
A：通过时间戳/水印机制，Sqoop支持--incremental参数

扩展阅读[编辑 | 编辑源代码]

对比传统ETL与Hadoop ETL的吞吐量差异
使用Airflow/Oozie编排ETL工作流
数据质量监控框架（如Griffin）的集成方法