问题导读:
1.sogou日志数据分析scala是如何实现的?
2.客户端如何运行spark命令?
3.通过下面例子,对Scala的认识是什么?
Scala作为Spark的原生语言,在开发上Spark应用程序上最大的优势是支持所有的功能、容易追踪bug等。试过几种开发工具,笔者还是觉得IntelliJ IDEA开发Scala程序比较方便,当然开发Spark 应用程序也一样。
Spark开发环境参见Spark1.0.0 开发环境快速搭建,本篇是对Spark1.0.0 多语言编程的需求进行scala实现。
至于在IntelliJ IDEA内如何创建scala项目,详见使用IntelliJ IDEA开发Spark1.0.0应用程序。在本篇中建立一个名为week6的项目,并含有一个week6的包,这里贴上class的代码。
1:sogou日志数据分析scala实现
A:用户在00:00:00到12:00:00之间的查询数
- package week6
-
- import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
-
- object SogouA {
- def main(args: Array[String]) {
- if (args.length == 0) {
- System.err.println("Usage: SogouA <file1>")
- System.exit(1)
- }
-
- val conf = new SparkConf().setAppName("SogouA")
- val sc = new SparkContext(conf)
- val sgRDD=sc.textFile(args(0))
- println(sgRDD.map(_.split('\t')(0)).filter(x => x >= "00:00:00" && x <= "12:00:00").count)
- sc.stop()
- }
- }
复制代码
客户端运行命令:bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --class week6.SogouA week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
结果:527300
B:搜索结果排名第1,但是点击次序排在第2的数据有多少?
- package week6
-
- import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
-
- object SogouB {
- def main(args: Array[String]) {
- if (args.length == 0) {
- System.err.println("Usage: SogouB <file1>")
- System.exit(1)
- }
-
- val conf = new SparkConf().setAppName("SogouB")
- val sc = new SparkContext(conf)
- val sgRDD=sc.textFile(args(0))
- println(sgRDD.map(_.split('\t')).filter(_.length ==5).map(_(3).split(' ')).filter(_(0).toInt ==1).filter(_(1).toInt ==2).count)
- sc.stop()
- }
- }
复制代码
客户端运行命令:bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --class week6.SogouB week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
结果:79765
C:一个session内查询次数最多的用户的session与相应的查询次数
- package week6
-
- import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
- import org.apache.spark.SparkContext._
-
- object SogouC {
- def main(args: Array[String]) {
- if (args.length == 0) {
- System.err.println("Usage: SogouC <file1>")
- System.exit(1)
- }
-
- val conf = new SparkConf().setAppName("SogouC")
- val sc = new SparkContext(conf)
- val sgRDD=sc.textFile(args(0))
- sgRDD.map(_.split('\t')).filter(_.length ==5).map(x=>(x(1),1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)
- sc.stop()
- }
- }
复制代码
客户端运行命令:bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --class week6.SogouC week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
结果:
(11579135515147154,431)
(6383499980790535,385)
(7822241147182134,370)
(900755558064074,335)
(12385969593715146,226)
(519493440787543,223)
(787615177142486,214)
(502949445189088,210)
(2501320721983056,208)
(9165829432475153,201)
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