版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Luomingkui1109/article/details/86108188
1.原始数据如下：
* 格式 ：timestamp province city userid adid
* 某个时间点 某个省份 某个城市 某个用户 某个广告
1516609143867 6 7 64 16
1516609143869 9 4 75 18
1516609143869 1 7 87 12
1516609143869 2 8 92 9
* 注意：
• 用户ID范围: 0 - 99
• 省份、城市 ID相同 ： 0 - 9
• adid: 0 - 192.需求：统计每一个省份点击TOP3的广告ID 省份+广告
2.1 分析：
val logsRDD = sc.textFile("./log") RDD[String]
val logsArrayRDD = logsRDD.map(_.split(" ")) RDD[Array[String]]
val proAndAd2Count = logsArrayRDD.map(x => (x(1)+"_"+x(4),1) )
val proAndAd2Sum = proAndAd2Count.reduceByKey(_+_) //每一个省份每一个广告的总点击量
val pro2AdCount = proAndAd2Sum.map(x => val param = x._1.split("_"); (param(0),(x._2,param(1))))
[省份 + 广告id， 点击数]
[省份， （广告ID，点击数）]
val pro2AdArray = pro2AdCount.groupByKey() [省份，Array( (广告ID，次数)，(广告ID，次数) )]
pro2AdArray.mapValues( x => x.toList.sortBy(false).take(3) )2.2 实现：
package com.luomk.sql
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Praction1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkConf对象
val conf = new SparkConf().setAppName("practice").setMaster("local[*]")
//创建sparkcontext对象
val sc = new SparkContext(conf)
//需求：统计每一个省份点击TOP3的广告ID
//读取数据 RDD[String]
val logs = sc.textFile("./agent.log")
//将RDD中的String转换为数组 RDD[Array[String]]
val logsArray = logs.map(x => x.split(" "))
//提取相应的数据，转换粒度 RDD[( pro_adid, 1 )]
val proAndAd2Count = logsArray.map(x => (x(1) + "_" + x(4), 1))
//将每一个省份每一个广告的所有点击量聚合 RDD[( pro_adid, sum )]
val proAndAd2Sum = proAndAd2Count.reduceByKey((x, y) => x + y)
//将粒度扩大， 拆分key， RDD[ ( pro, (sum, adid) ) ]
val pro2AdSum = proAndAd2Sum.map { x => val param = x._1.split("_"); (param(0), (param(1), x._2)) }
//将每一个省份所有的广告合并成一个数组 RDD[ (pro, Array[ (adid, sum) ]) ]
val pro2AdArray = pro2AdSum.groupByKey()
//排序取前3 sortWith(lt: (A, A) => Boolean)
val result = pro2AdArray.mapValues(values => values.toList.sortWith((x, y) => x._2 > y._2).take(3))
//行动操作
result.collectAsMap()
//关闭SparkContext
sc.stop()
}
}
3.需求：统计每一个省份每一个小时的TOP3广告的ID
3.1 分析：
map(key : map( k: Array(Int)))
( pro_hour_ad, 1 )
reduceByKey
( pro_hour_ad, sum )
( pro_hour, (sum, ad))
groupByKey
( pro_hour, Array( (sum,ad) ) )
( pro_hour, Array( (sum,ad) ) )
( pro, (hour, Array()) )
groupByKey
( pro, Array( (hour, Array()) )3.2 实现：
package com.luomk.sql
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.joda.time.DateTime
object Practice2 {
def getHour(timelong: String): String = {
val datetime = new DateTime(timelong.toLong)
datetime.getHourOfDay.toString
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkConf对象
val conf = new SparkConf().setAppName("practice").setMaster("local[*]")
//创建sparkcontext对象
val sc = new SparkContext(conf)
//需求：统计每一个省份点击TOP3的广告ID
//读取数据 RDD[String]
val logs = sc.textFile("./agent.log")
//将RDD中的String转换为数组 RDD[Array[String]]
val logsArray = logs.map(x => x.split(" "))
//产生最小粒度 RDD[ ( pro_hour_ad , 1 ) ]
val pro_hour_ad2Count = logsArray.map { x =>
(x(1) + "_" + getHour(x(0)) + "_" + x(4), 1)
}
//计算每一个省份每一个小时每一个广告的点击总量 RDD[ ( pro_hour_ad , sum ) ]
val pro_hour_ad2Sum = pro_hour_ad2Count.reduceByKey(_ + _)
//拆分key，扩大粒度 RDD[ ( pro_hour , (ad, sum) ) ]
val pro_hour2AdArray = pro_hour_ad2Sum.map{x =>
val param = x._1.split("_")
(param(0) + "_" + param(1), (param(2), x._2))
}
//将一个省份一个小时内的数据聚合 RDD[ ( pro_hour , Array[ (ad, sum) ] ) ]
val pro_hour2AdGroup = pro_hour2AdArray.groupByKey()
//直接对一个小时内的广告排序，取前三
val pro_hour2Top3AdArray = pro_hour2AdGroup.mapValues{ x =>
x.toList.sortWith( (x,y) => x._2 > y._2 ).take(3)
}
//扩大粒度， RDD[ ( pro , (hour, Array[(ad, sum)]) ) ]
val pro2hourAdArray = pro_hour2Top3AdArray.map{x =>
val param = x._1.split("_")
(param(0), (param(1), x._2))
}
val result2 = pro2hourAdArray.groupByKey()
result2.collectAsMap()
//关闭SparkContext
sc.stop()
}
}