Hadoop进阶之输入路径如何正则通配？

在hadoop的编程中，如果你是手写MapReduce来处理一些数据，那么就避免不了输入输出参数路径的设定，hadoop里文件基类FileInputFormat提供了如下几种api来制定： 

 


如上图，里面有 
（1）addInputPath()，每次添加一个输入路径Path 
（2）addInputPaths， 将多个路径以逗号分割的字符串，作为入参，支持多个路径 
（3）setInputPath ，设置一个输入路径Path，会覆盖原来的路径 
（4）setInputPath ， 设置多个路径，支持Hadoop文件系统重写的Path对象，这在JAVA里是接口。 

代码如下： 

 FileInputFormat.setInputDirRecursive(job, true);//设置可以递归读取目录
 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("path1"));
 FileInputFormat.addInputPaths(job, "path1,path2,path3,path....");
 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("path1"),new Path("path2"));
 FileInputFormat.setInputPaths(job, "path1,path2,path3,path....");

而真正用的时候，我们只需要根据业务使用上面的其中一个路径即可。 
ok知道怎么，传入路径了，下面来看下，如何在HDFS上过滤出，自己想要的文件或目录，HDFS系统的路径默认是支持正则过滤的，这一点非常强大，只要我们会写正则，我们几乎可以过滤任何我们想要的路径或文件。 

详细内容请查阅这个链接http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/fs/FileSystem.html#globStatus(org.apache.hadoop.fs.Path)
下面散仙就举个实际项目应用中的例子，这样能帮助大家更好的理解和使用它。 
先看下面的一个HDFS上的存储结构图： 

 



这是一个按日期每天生成的一个文件夹，当然这里可以有很多分维度的法，比如按照年，月，日，小时，来划分，具体情况应跟业务结合考虑。 

看下，直接的根目录的下一级目录： 

 


ok，存储结构清楚了，那么现在提几个需求 

（1）只过滤出pv目录下的数据 
（2）只过滤出uv目录下的数据 
（3）只过滤出keyword目录下的数据 
（4）只过滤出pv和uv的数据或者叫以v结尾的数据 
（5）过滤2015年的数据 
（6）过滤出某个时间范围内的数据比如2015-04-10到2015-04-17时间范围下的pv的数据 


其实前个需求很简单都是一种需求： 

hadoop里的FileStatus类是支持路径通配的，对应的写法如下： 

 FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
 //
 //过滤pv或uv的目录数据
   String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search/*/*/{pv,uv}";
 //过滤v结尾的目录数据
   String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/*v";
 //过滤uv的数据
   String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/uv";
 //过滤pv的数据
   String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search//*/*/pv";

 //过滤2015年的pv的数据
 String basepath="/user/d1/DataFileShare/Search/2015*/*/pv";
 //获取globStatus
 FileStatus[] status = fs.globStatus(new Path(basepath));
 for(FileStatus f:status){
     //打印全路径，
     System.out.println(f.getPath().toString());
     //打印最后一级目录名
     //System.out.println(f.getPath().getName());
 }

最后一个复杂，直接使用正则，会比较繁琐，而且假如有一些其他的逻辑在里面会比较难控制，比如说你拿到这个日期，会从redis里面再次匹配，是否存在，然后在做某些决定。 

hadoop在globStatus的方法里，提供了一个路径重载，根据PathFilter类，通过正则再次过滤出我们需要的文件即可，使用此类，我们可以以更灵活的方式，操作，过滤路径，比如说上面的那个日期范围的判断，我们就可以根据全路径中，截取出日期，再做一些判断，并且可以再次过滤低级的路径，比如是pv，uv或keyword的路径。 

实例代码如下： 

调用代码： 

 FileStatus[] status = fs.globStatus(new Path(basepath),new RegexExcludePathAndTimeFilter(rexp_date,rexp_business, "2015-04-04",  "2015-04-06"));

处理代码： 

 /**
      * 实现PathFilter接口使用正则过滤
      * 所需数据
      * 加强版，按时间范围,路径过滤
      * @author qindongliang
      * 大数据交流群：(1号群) 376932160 (2号群) 415886155
      *
      * **/
     static class RegexExcludePathAndTimeFilter implements PathFilter{
          //日期的正则
          private final  String regex;
          //时间开始过滤
          private final  String start;
          //时间结束过滤
          private final  String end;
          //业务过滤
          private final  String regex_business;

         public RegexExcludePathAndTimeFilter(String regex,String regex_business,String start,String end) {
             this.regex=regex;
             this.start=start;
             this.end=end;
             this.regex_business=regex_business;
         }

         @Override
         public boolean accept(Path path) {
             String data[]=path.toString().split("/");
             String date=data[7];
             String business=data[9];
             return  Pattern.matches(regex_business, business)&&Pattern.matches(regex,date) && TimeTools.checkDate(start, end, date);
         }



     }

     /**日期比较的工具类**/
     static class TimeTools{

         final static String DATE_FORMAT="yyyy-MM-dd";

         final static SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat(DATE_FORMAT);

         public static boolean cnull(String checkString){
             if(checkString==null||checkString.equals("")){
                 return false;
             }
             return true;
         }

         /**
          * @param start 开始时间
          * @param end 结束时间
          * @param path 比较的日期路径
          * **/
         public static boolean checkDate(String start,String end,String path){
             long startlong=0;
             long endlong=0;
             long pathlong=0;
             try{
              if(cnull(start)){
                  startlong=sdf.parse(start).getTime();
              }
              if(cnull(end)){
                  endlong=sdf.parse(end).getTime();
              }
              if(cnull(path)){
                  pathlong=sdf.parse(path).getTime();
              }
             //当end日期为空时，只取start+的日期
             if(end==null||end.equals("")){
                 if(pathlong>=startlong){
                     return true;
                 }else{
                     return false;
                 }
             }else{//当end不为空时，取日期范围直接比较
                 //过滤在规定的日期范围之内
                 if(pathlong>=startlong&&pathlong<=endlong){
                     return true;
                 }else{
                     return false;
                 }

             }

             }catch(Exception e){
                 log.error("路径日期转换异常: 开始日期:  "+start+"  结束日期 "+end+"  比较日期： "+path+"  异常： "+e);
             }

             return false;
         }

总结： 

（1）如果只是简单的路径过滤，那么直接在路径中就使用正则通配是最简单强大的。 

（2）如果是比较复杂的路径过滤，建议自定义PathFilter来封装过滤代码。 

（3）如果是在建设初期的就把各个文件夹目录文件的存储规划好，这样是最好不过了，比如上面的pv是一个文件夹，然后下面是各个日期，uv是一个文件夹，然后下面是各种日期，这样从业务的角度就按维度切分好，那么我们处理起来也是非常方便的，这也就是Hive里面对应的分区功能，有了分区，我们就可以按需所取，尽量避免不必要的一些额外操作。 


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