干货(3)-spring-batch+spring-hadoop+olh整合 - Hadoop分布式数据分析平台-炼数成金-Dataguru专业数据分析社区
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参加adc大会回来，讲师们的一个观点让我很受启发：就是淘宝和百度的Hadoop工程师们，会写10几个步骤的连续的MR作业来做运算，也不会去写低效 hive。在我的实际工作中，最多有四步的MR运算，代码已经比较混乱了，并不易于维护。这两天用spring-hadoop和spring-batch对MR整合，形成工作流，代码逻辑清晰很多，以后维护也方便了。
总的来说是两大步骤，先对原始日志进行ETL，然后用OLH将洗过的数据导入到oracle中，注意ETL中分为两步：先用脚本做一些初始化工作，我这里随便写了点代码，实际中可以拷贝数据，删除已存在的output目录等等；第二步是真正的ETL执行。通过定义StepExecutionListener和JobExecutionListener，我们可以在任务完成时进行回调操作，完成一些逻辑处理，在我的例子中就是com.etl.listener.EtlInitStepListener和
com.etl.listener.EtlJobListener。所有的JobParameters都在java代码中赋值，除了
fieldTerminator，这在实际应用中具有很大的灵活性。
项目采用maven管理，pom如下，
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