Spark RDD案例：统计网站每月访问量

这个项目利用Spark技术，通过统计网站访问记录中的日期信息，实现了对每月访问量的统计和排序。通过分析数据，我们可以了解到不同月份的网站访问情况，为进一步优化网站内容和推广策略提供数据支持。
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使用Spark统计网站每月访问量

1. 准备数据文件

数据文件：准备包含网站访问记录的CSV文件 websiteData.csv，内容格式如下：

3798675,1628,89957,81E8E153E24DF28E1D38F01FF4A4AA26,2020-5-13 9:06,http://www.tipdm.org/bdrace/tzjingsai/20200113/1628.html?cName=ral_105

上传数据到云主机
- 将数据文件上传到master节点的/datafiles目录。

上传文件到HDFS

创建HDFS目录

hdfs dfs -mkdir -p /websitetraffic/input

上传文件到HDFS

hdfs dfs -put websiteData.csv /websitetraffic/input

2. 使用Spark Shell完成任务

读取文本文件生成RDD

var lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/websitetraffic/input")

获取日期时间数据

val datetime = lines.map(line => line.split(",")(4))
datetime.collect

获取日期数据

val date = datetime.map(datetime => datetime.split(" ")(0))
date.collect

获取年月日字段

val fields = date.map(date => date.split("-"))
fields.collect

获取(年月, 1)键值对

val wtmap = fields.map(fields => (fields(0) + "-" + fields(1), 1))
wtmap.collect

按键归约获取每月访问量

val wt = wtmap.reduceByKey(_ + _)
wt.collect

按访问量降序排列

val wt_desc = wt.sortBy(_._2, false)
wt_desc.collect
wt_desc.collect.foreach(println)

3. 使用Spark项目完成任务

创建Maven项目
- 创建Jakarta EE项目，设置项目名称为SparkRDDWebsiteTraffic，选择Java EE 8，不添加依赖。
- 修改源程序目录为scala。

添加项目相关依赖

在pom.xml文件中添加Spark依赖，并告知源程序目录已更名为scala

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
</build>

添加Scala SDK
- 在项目结构中选择【Global Libraries】，添加Scala SDK

创建日志属性文件

在resources目录下创建log4j.properties文件

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/traffic.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

创建HDFS配置文件

在resources目录里创建hdfs-site.xml文件

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.client.use.datanode.hostname</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

创建网站访问量对象

创建包net.huawei.rdd。

在包内创建对象WebsiteTraffic

package net.huawei.rdd

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WebsiteTraffic {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkRDDWebsiteTraffic").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val inputPath = "hdfs://master:9000/websitetraffic/input"
    val outputPath = "hdfs://master:9000/websitetraffic/output"

    val wt = sc.textFile(inputPath)
      .map(line => line.split(",")(4))
      .map(datetime => datetime.split(" ")(0))
      .map(date => date.split("-"))
      .map(fields => (fields(0) + "-" + fields(1), 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)

    wt.collect.foreach(println)
    wt.saveAsTextFile(outputPath)

    sc.stop()
  }
}