一、编写程序
(1). 按照tag分组统计生成的日志数。
在新开的终端内输入 vi spark_exercise_testsyslog1.py ，贴入如下代码并运行。运行之前需要关闭“tail终端”内的tail命令并重新运行tail命令，否则多次运行测试可能导致没有新数据生成。
#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Structuredcronlog") \
.getOrCreate()
lines = spark \
.readStream \
.format("socket") \
.option("host", "localhost") \
.option("port", 9988) \
.load()
# Nov 24 13:17:01 spark CRON[18455]: (root) CMD ( cd / && run-parts --report /etc/cron.hourly)
# 定义一个偏应用函数，从固定的pattern获取日志内匹配的字段
fields = partial(
regexp_extract, str="value", pattern="^(\w{3}\s*\d{1,2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (.*?) (.*?)\[*\d*\]*: (.*)$"
)
words = lines.select(
unix_timestamp(format_string('2022 %s', fields(idx=1)), 'yy MMM d H:m:s').alias("timestamp"),
fields(idx=2).alias("hadooplyf316"),
fields(idx=3).alias("tag"),
fields(idx=4).alias("content"),
)
# (1). 按照tag分组统计日志数。
windowedCounts1 = words \
.groupBy("tag") \
.count()
# 开始运行查询并在控制台输出
query = windowedCounts1 \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("console") \
.option('truncate', 'false')\
.trigger(processingTime="3 seconds") \
.start()
query.awaitTermination()
(2).输出所有日志内容带spark的日志。
在新开的终端内输入 vi spark_exercise_testsyslog3.py ，贴入如下代码并运行。运行之前需要关闭“tail终端”内的tail命令并重新运行tail命令，否则多次运行测试可能导致没有新数据生成。
#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Structuredcronlog") \
.getOrCreate()
lines = spark \
.readStream \
.format("socket") \
.option("host", "localhost") \
.option("port", 9988) \
.load()
# Nov 24 13:17:01 spark CRON[18455]: (root) CMD ( cd / && run-parts --report /etc/cron.hourly)
# 定义一个偏应用函数，从固定的pattern获取日志内匹配的字段
fields = partial(
regexp_extract, str="value", pattern="^(\w{3}\s*\d{1,2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (.*?) (.*?)\[*\d*\]*: (.*)$"
)
words = lines.select(
unix_timestamp(format_string('2022 %s', fields(idx=1)), 'yy MMM d H:m:s').alias("timestamp"),
fields(idx=2).alias("hostname"),
fields(idx=3).alias("tag"),
fields(idx=4).alias("content"),
)
# (3). 输出所有日志内容带spark的日志（根据自己模拟的日志内容进行筛选）。
windowedCounts3 = words \
.filter("content like '%spark%'")
# 开始运行查询并在控制台输出
query = windowedCounts3 \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("console") \
.option('truncate', 'false')\
.trigger(processingTime="3 seconds") \
.start()
query.awaitTermination()
