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前言
项目地址
github: Spark SQL 分析 Imooc 访问日志
环境说明
- Java版本：1.8
- Scala版本：2.11.12
- Hadoop版本：hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
- spark版本：spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.14.0（自己编译）
- MySQL版本：5.7.22
- zeppelin版本：0.8
数据集
Imooc 访问日志文件：access.20161111.log
数据量：一千多万条访问日志、5G多
日志格式：
60.165.39.1 - - [10/Nov/2016:00:01:53 +0800] "POST /course/ajaxmediauser HTTP/1.1" 200 54 "www.imooc.com" "http://www.imooc.com/code/1431" mid=1431&time=60 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0" "-" 10.100.136.64:80 200 0.014 0.014
14.145.74.175 - - [10/Nov/2016:00:01:53 +0800] "POST /course/ajaxmediauser/ HTTP/1.1" 200 54 "www.imooc.com" "http://www.imooc.com/video/678" mid=678&time=60&learn_time=551.5 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36" "-" 10.100.136.64:80 200 0.014 0.014
百度云盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1VfOG14mGW4P4kj20nzKx8g 提取码：uwjg
开发测试数据：access.1w.log（10000条）
需求
- 统计某天最受欢迎的TopN课程
- 统计某天各个省市各自的 TopN 课程
- 按照流量进行统计 TopN 课程
- 某天最受欢迎的文章
- 某天进行code最多的课程
- 统计某天最勤奋的 IP
- 欢迎补充…
统计结果可视化(zeppelin展示)
开发步骤
数据清洗
根据需求，从日志中解析出我们需要的信息，譬如可能有：
- 访问的系统属性： 操作系统、浏览器等等
- 访问特征：url、referer (从哪个url跳转过来的)、页面上的停留时间等
- 访问信息：session_id、访问ip(访问城市)等
主程序
-
SparkStatFormatJob.scala 第一步，清洗出 ip, time, url, traffic
-
SparkStatCleanJob.scala 第二步，最终清洗转换得到 url、cmsType、cmsId、traffic、ip、city、time、day
-
AccessConvertUtil.scala 定义DataFrame schema，将日志信息转为对象，帮助RDD转为DataFrame
-
DateUtils.scala 时间格式转换
步骤
- 使用 Spark SQL 解析访问日志
- 解析出课程编号类型
- 根据IP解析出城市名称
- 使用 Spark SQL 将访问时间按天进行分区输出
关键代码
清洗第一步
accessFile.map(line => {
val splits = line.split(" ") // 按空格分割
val ip = splits(0) // 第一个是IP
// 原始日志的第三个和第四个字段拼接起来就是完整的访问时间： [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] ==> yyyy-MM-dd HH:mm:ss
val time = splits(3) + " " + splits(4)
val url = splits(11).replaceAll("\"", "") // 第11个是 URL
val traffic = splits(9) // 第9个是流量
List(DateUtils.parse(time), url, traffic, ip)
})
// 过滤
.filter(item => !"10.100.0.1".equals(item(3)))
.filter(item => !"-".equals(item(1)))
// 拼成一个对象 (DateUtils.parse(time), url, traffic, ip)
.map(item => item(0) + "\t" + item(1) + "\t" + item(2) + "\t" + item(3))
// 保存
.saveAsTextFile(Constants.protocol + Constants.tempOut)
清洗第二步
val filterRDD = accessRDD.map(line => AccessConvertUtil.parseLog(line))
val accessDF = spark.createDataFrame(filterRDD, AccessConvertUtil.struct)
// 保存到 parquet
accessDF.coalesce(1).write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy("day").save(Constants.protocol + Constants.cleanedOut)
清洗结果样例
+--------------------------------------------+-------+-----+-------+---------------+----+-------------------+--------+
|url |cmsType|cmsId|traffic|ip |city|time |day |
+--------------------------------------------+-------+-----+-------+---------------+----+-------------------+--------+
|http://www.imooc.com/code/1852 |code |1852 |2345 |117.35.88.11 |陕西省 |2016-11-10 00:01:02|20161110|
|http://www.imooc.com/learn/85/?src=360onebox|learn |85 |14531 |115.34.187.133 |北京市 |2016-11-10 00:01:27|20161110|
|http://www.imooc.com/course/list?c=fetool |course |0 |66 |120.198.231.151|广东省 |2016-11-10 00:01:27|20161110|
|http://www.imooc.com/code/10047 |code |10047|54 |101.36.73.155 |北京市 |2016-11-10 00:01:27|20161110|
+--------------------------------------------+-------+-----+-------+---------------+----+-------------------+--------+
Spark SQL 统计 TopN
主程序
- TopNStatJob.scala Spark SQL 统计主类
- StatDao.scala 将各个统计作业的统计结果写到数据库
- MySQLUtils.scala 管理 MySQL JDBC 连接
关键代码
/**
* 统计某天各个省市各自的 TopN 课程
*/
def cityAccessTopNStat(spark: SparkSession, accessDF: DataFrame, day: String): Unit = {
import spark.implicits._
val cityAccessTopNDF = accessDF.filter($"day" === day && $"cmsType" === "video" && $"cmsId" =!= "0")
.groupBy("city", "day", "cmsId")
.agg(count("cmsId").as("times"))
// Window 函数在Spark SQL的使用: 窗口函数 row_number 的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序，
// 给组中的每条记录添加一个序号；且每组的序号都是从1开始，可利用它的这个特性进行分组取top-n
val top3DF = cityAccessTopNDF.select(
cityAccessTopNDF("day"), cityAccessTopNDF("city"),
cityAccessTopNDF("cmsId"), cityAccessTopNDF("times"),
row_number().over(Window.partitionBy(cityAccessTopNDF("city")) // 根据 city 分组，根据 times 降序排序
.orderBy(cityAccessTopNDF("times").desc)).as("times_rank")
).filter("times_rank <= 3")
// 保存到 MySQL，需创建结果表 day_video_city_access_topn_stat
try {
top3DF.foreachPartition(partition => {
val list = new ListBuffer[DayCityVideoAccessStat]
partition.foreach(item => {
val day = item.getAs[String]("day")
val cmsId = item.getAs[Long]("cmsId")
val city = item.getAs[String]("city")
val times = item.getAs[Long]("times")
val timesRank = item.getAs[Int]("times_rank")
list.append(DayCityVideoAccessStat(day, cmsId, city, times, timesRank))
})
StatDao.insertDayCityVideoAccessTopN(list)
})
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
}
}
统计结果样例
+--------+-------+-----+-----+----------+
|day |city |cmsId|times|times_rank|
+--------+-------+-----+-----+----------+
|20161110|北京市 |1309 |20 |1 |
|20161110|北京市 |3369 |16 |2 |
|20161110|北京市 |4018 |15 |3 |
|20161110|辽宁省 |1336 |2 |1 |
|20161110|辽宁省 |9028 |1 |2 |
|20161110|辽宁省 |8141 |1 |3 |
|20161110|浙江省 |3078 |19 |1 |
|20161110|浙江省 |12552|16 |2 |
|20161110|浙江省 |3237 |14 |3 |
+--------+-------+-----+-----+----------+
项目开发说明
1、 CDH相关的软件下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/，spark自己编译的，看官方文档即可
2、IDEA需要安装Scala插件
3、 Windows上开发需解压Hadoop和spark源码，然后在环境变量中配置HADOOP_HOME和SPARK_HOME
4、 windows上需下载相应版本的 winutils.exe 文件放到 $HADOOP_HOME/bin
5、 解析IP地址使用 ipdatabase ，三个步骤：
1）git clone https://github.com/wzhe06/ipdatabase.git
2）编译下载的项目：mvn clean package -DskipTests
3）安装jar包到自己的maven仓库
mvn install:install-file -Dfile=/home/whirly/source/ipdatabase/target/ipdatabase-1.0-SNAPSHOT.jar -DgroupId=com.ggstar -DartifactId=ipdatabase -Dversion=1.0 -Dpackaging=jar
6、 需要创建相应的数据库和数据表，用于存储统计结果，具体的表结构见 imooc_log.sql ，Navicat 导入MySQL即可，创建库表完毕后须修改 MySQLUtils.scala 中的配置信息
7、 zeppelin 可导入 最受欢迎的TopN课程.json 文件查看结果，也可以使用可视化方案，譬如echarts、highcharts、D3.js、HUE等等…
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原文地址：Spark SQL 分析 Imooc 访问日志