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Spark日志分析
日志过滤
对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的信息，我们通过scala语言来实现，清洗代码如下，代码要通过别的软件打包为jar包，此次实验所用需要用到的代码都被打好jar包，放到了/root/jar-files文件夹下：
package com.imooc.log
import com.imooc.log.SparkStatFormatJob.SetLogger
import com.imooc.log.util.AccessConvertUtil
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
/*
数据清洗部分
*/
object SparkStatCleanJob {
def main(args: Array[String]): Unit = {
SetLogger
val spark = SparkSession.builder()
.master("local[2]")
.appName("SparkStatCleanJob").getOrCreate()
val accessRDD = spark.sparkContext.textFile("/root/resources/access.log")
accessRDD.take(4).foreach(println)
val accessDF = spark.createDataFrame(accessRDD.map(x => AccessConvertUtil.parseLog(x)),AccessConvertUtil.struct)
accessDF.printSchema()
//-----------------数据清洗存储到目标地址------------------------
// coalesce(1)输出指定分区数的小文件
accessDF.coalesce(1).write.format("parquet").partitionBy("day").mode(SaveMode.Overwrite).save("/root/clean")//mode(SaveMode.Overwrite)覆盖已经存在的文件 存储为parquet格式，按day分区
//存储为parquet格式，按day分区
/**
* 调优点：
* 1) 控制文件输出的大小： coalesce
* 2) 分区字段的数据类型调整：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled
* 3) 批量插入数据库数据，提交使用batch操作
*/
spark.stop()
}
}
过滤好的数据将被存放在/root/clean文件夹中，这部分已被执行好，后面直接使用就可以，其中代码开始的SetLogger功能在自定义类com.imooc.log.SparkStatFormatJob中,它关闭了大部分log日志输出，这样可以使界面变得简洁，代码如下：
def SetLogger() = {
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
Logger.getLogger("com").setLevel(Level.OFF)
System.setProperty("spark.ui.showConsoleProgress", "false")
Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF);
}
过滤中的AccessConvertUtil类内容如下所示：
object AccessConvertUtil {
//定义的输出字段
val struct = StructType( //过滤日志结构
Array(
StructField("url", StringType), //课程URL
StructField("cmsType", StringType), //课程类型：video / article
StructField("cmsId", LongType), //课程编号
StructField("traffic", LongType), //耗费流量
StructField("ip", StringType), //ip信息
StructField("city", StringType), //所在城市
StructField("time", StringType), //访问时间
StructField("day", StringType) //分区字段，天
)
)
/**
* 根据输入的每一行信息转换成输出的样式
* 日志样例：2017-05-11 14:09:14 http://www.imooc.com/video/4500 304 218.75.35.226
*/
def parseLog(log: String) = {
try {
val splits = log.split("\t")
val url = splits(1)
//http://www.imooc.com/video/4500
val traffic = splits(2).toLong
val ip = splits(3)
val domain = "http://www.imooc.com/"
//主域名
val cms = url.substring(url.indexOf(domain) + domain.length) //建立一个url的子字符串，它将从domain出现时的位置加domain的长度的位置开始计起
val cmsTypeId = cms.split("/")
var cmsType = ""
var cmsId = 0L
if (cmsTypeId.length > 1) {
cmsType = cmsTypeId(0)
cmsId = cmsTypeId(1).toLong
} //以"/"分隔开后，就相当于分开了课程格式和id，以http://www.imooc.com/video/4500为例，此时cmsType=video，cmsId=4500
val city = IpUtils.getCity(ip) //从ip表中可以知道ip对应哪个城市
val time = splits(0)
//2017-05-11 14:09:14
val day = time.split(" ")(0).replace("-", "") //day=20170511
//Row中的字段要和Struct中的字段对应
Row(url, cmsType, cmsId, traffic, ip, city, time, day)
} catch {
case e: Exception => Row(0)
}
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
//示例程序：
val url = "http://www.imooc.com/video/4500"
val domain = "http://www.imooc.com/" //主域名
val index_0 = url.indexOf(domain)
val index_1 = index_0 + domain.length
val cms = url.substring(index_1)
val cmsTypeId = cms.split("/")
var cmsType = ""
var cmsId = 0L
if (cmsTypeId.length > 1) {
cmsType = cmsTypeId(0)
cmsId = cmsTypeId(1).toLong
}
println(cmsType + " " + cmsId)
val time = "2017-05-11 14:09:14"
val day = time.split(" ")(0).replace("-", "")
println(day)
}
}执行完毕后clean文件夹下内容如图1所示：
日志分析
现在我们已经拥有了过滤好的日志文件，可以开始编写分析代码，例如实现一个按地市统计主站最受欢迎的TopN课程
package com.imooc.log
import com.imooc.log.SparkStatFormatJob.SetLogger
import com.imooc.log.dao.StatDAO
import com.imooc.log.entity.{DayCityVideoAccessStat, DayVideoAccessStat, DayVideoTrafficsStat}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import scala.collection.mutable.ListBuffer
object TopNStatJob2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
SetLogger
val spark = SparkSession.builder()
.config("spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled", "false") //分区字段的数据类型调整【禁用】
.master("local[2]")
.config("spark.sql.parquet.compression.codec","gzip") //修改parquet压缩格式
.appName("SparkStatCleanJob").getOrCreate()
//读取清洗过后的数据
val cleanDF = spark.read.format("parquet").load("/root/clean")
//执行业务前先清空当天表中的数据
val day = "20170511"
import spark.implicits._
val commonDF = cleanDF.filter($"day" === day && $"cmsType" === "video")
commonDF.cache()
StatDAO.delete(day)
cityAccessTopSata(spark, commonDF) //按地市统计主站最受欢迎的TopN课程功能
commonDF.unpersist(true) //RDD去持久化，优化内存空间
spark.stop()
}
/*
* 按地市统计主站最受欢迎的TopN课程
*/
def cityAccessTopSata(spark: SparkSession, commonDF: DataFrame): Unit = {
//------------------使用DataFrame API完成统计操作--------------------------------------------
import spark.implicits._
val cityAccessTopNDF = commonDF
.groupBy("day", "city", "cmsId").agg(count("cmsId").as("times")).orderBy($"times".desc) //聚合
cityAccessTopNDF.printSchema()
cityAccessTopNDF.show(false)
//-----------Window函数在Spark SQL中的使用--------------------
val cityTop3DF = cityAccessTopNDF.select( //Top3中涉及到的列
cityAccessTopNDF("day"),
cityAccessTopNDF("city"),
cityAccessTopNDF("cmsId"),
cityAccessTopNDF("times"),
row_number().over(Window.partitionBy(cityAccessTopNDF("city"))
.orderBy(cityAccessTopNDF("times").desc)).as("times_rank")
).filter("times_rank <= 3").orderBy($"city".desc, $"times_rank".asc) //以city为一个partition，聚合times为times_rank，过滤出前三，降序聚合city，升序聚合times_rank
cityTop3DF.show(false) //展示每个地市的Top3
//-------------------将统计结果写入数据库-------------------
try {
cityTop3DF.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val list = new ListBuffer[DayCityVideoAccessStat]
partitionOfRecords.foreach(info => {
val day = info.getAs[String]("day")
val cmsId = info.getAs[Long]("cmsId")
val city = info.getAs[String]("city")
val times = info.getAs[Long]("times")
val timesRank = info.getAs[Int]("times_rank")
list.append(DayCityVideoAccessStat(day, cmsId, city, times, timesRank))
})
StatDAO.insertDayCityVideoAccessTopN(list)
})
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
}
}
其中保存统计时用到了StatDAO类的insertDayCityVideoAccessTopN()方法，这部分的说明如下：
def insertDayVideoTrafficsTopN(list: ListBuffer[DayVideoTrafficsStat]): Unit = {
var connection: Connection = null
var pstmt: PreparedStatement = null
try {
connection = MySQLUtils.getConnection() //JDBC连接MySQL
connection.setAutoCommit(false) //设置手动提交
//向day_video_traffics_topn_stat表中插入数据
val sql = "insert into day_video_traffics_topn_stat(day,cms_id,traffics) values(?,?,?)"
pstmt = connection.prepareStatement(sql)
for (ele <- list) {
pstmt.setString(1, ele.day)
pstmt.setLong(2, ele.cmsId)
pstmt.setLong(3, ele.traffics)
pstmt.addBatch() //优化点：批量插入数据库数据，提交使用batch操作
}
pstmt.executeBatch() //执行批量处理
connection.commit() //手工提交
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
} finally {
MySQLUtils.release(connection, pstmt) //释放连接
}
}
JDBC连接MySQL和释放连接用到了MySQLUtils中的方法
此外我们还需要在MySQL中插入表，用来写入统计数据，MySQL表已经设置好。
下面将程序和所有依赖打包，用spark-submit提交：
./spark-submit --class com.imooc.log.TopNStatJob2 --master spark://localhost:9000 /root/jar-files/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar
执行结果：
Schema信息
TopN课程信息
各地区Top3课程信息
MySQL表中数据：
到此这篇关于Spark网站日志过滤分析实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关Spark日志分析内容请搜索码农之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码农之家！
