流量分析系统_统计分析系统的作用_sdn流量分析

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本文是结合hadoop中的mapreduce来对用户数据进行分析，统计用户的手机号码、上行流量、下行流量、总流量的信息，同时可以按照总流量大小对用户进行分组排序等。是一个非常简洁易用的hadoop项目，主要用户进一步加强对MapReduce的理解及实际应用。文末提供源数据采集文件和系统源码。

本案例非常适合hadoop初级人员学习以及想入门大数据、云计算、数据分析等领域的朋友进行学习。

以下是一个待分析的文本文件，里面有非常多的用户浏览信息，保扩用户手机号码，上网时间，机器序列号，访问的IP，访问的网站，上行流量，下行流量，总流量等信息。这里只截取一小段，具体文件在文末提供下载链接。

想要统计出用户的上行流量、下行流量、总流量信息，我们需要建立一个bean类来对数据进行封装。于是新建应该Java工程，导包，或者直接建立一个MapReduce工程。在这里面建立一个FlowBean.java文件。流量分析系统

        private long upFlow;
	private long dFlow;
	private long sumFlow;

然后就是各种右键生成get,set方法，还要toString(),以及生成构造函数，（千万记得要生成一个空的构造函数，不然后面进行分析的时候会报错）。

package cn.tf.flow;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class FlowBean  implements WritableComparable<FlowBean>{
	
	private long upFlow;
	private long dFlow;
	private long sumFlow;
	public long getUpFlow() {
		return upFlow;
	}
	public void setUpFlow(long upFlow) {
		this.upFlow = upFlow;
	}
	public long getdFlow() {
		return dFlow;
	}
	public void setdFlow(long dFlow) {
		this.dFlow = dFlow;
	}
	public long getSumFlow() {
		return sumFlow;
	}
	public void setSumFlow(long sumFlow) {
		this.sumFlow = sumFlow;
	}
	public FlowBean(long upFlow, long dFlow) {
		super();
		this.upFlow = upFlow;
		this.dFlow = dFlow;
		this.sumFlow = upFlow+dFlow;
	}
	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		upFlow=in.readLong();
		dFlow=in.readLong();
		sumFlow=in.readLong();
		
	}
	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		out.writeLong(upFlow);
		out.writeLong(dFlow);
		out.writeLong(sumFlow);
	}
	public FlowBean() {
		super();
	}

	@Override
	public String toString() {
		 
		return  upFlow + "\t" + dFlow + "\t" + sumFlow;
	}
	@Override
	public int compareTo(FlowBean o) {
		
		return this.sumFlow>o.getSumFlow() ? -1:1;
	}
	
	

}

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