Hadoop进阶之输入路径如何正则通配？

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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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