Spark案例练习-UV的统计

关注公众号：分享电脑学习
回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码（不定期更新）
云盘目录说明：
tools目录是安装包
res 目录是每一个课件对应的代码和资源等
doc 目录是一些第三方的文档工具

 

承接上一篇文档《Spark案例练习-PV的统计》

参数说明：

 

继续上面的PV代码编写即可

思路：UV的计算

1.数据进行过滤清洗，获取两个字段（时间、guid）

2.guid非空，时间非空，时间字符串的长度必须大于10

3.将同一天的数据放在一起，根据guid去重，统计去重的结果

代码：

val rdd2 = rdd.map(line => line.split("\t"))
.filter(arr => {
//保留正常数据
arr.length >=3 && arr(2).trim.nonEmpty && arr(0).trim.length > 10
})
.map(arr => {
val date = arr(0).trim.substring(0,10)
val guid = arr(2).trim
(date,guid) // (date,url)
})

继续编写代码

 

有两种方式：

1. 基于groupByKey进行UV的统计

2. 基于reduceByKey实现UV的统计

先看基于groupByKey进行UV的统计

val uvRdd = rdd2.groupByKey()
.map(t => {
val date = t._1
val guids = t._2
val uv = guids.toSet.size
(date,uv)
})
println("uv------------------" + uvRdd.collect().mkString(";"))

 

 

再看基于reduceByKey实现UV的统计

rdd2.map(t => {
((t._1,t._2),1)
})
.reduceByKey(_+_)
.map(_._1)
val uvRDD: RDD[(String, Int)] = rdd2.distinct()
.map(t => (t._1, 1))
.reduceByKey(_+_)
println("uv------------------" + uvRDD.collect().mkString(";"))

 

 

 

最终指标的合并

val pvuvRdd = pvRdd.fullOuterJoin(uvRdd)
.map(t => {
val date = t._1
val pv = t._2._1.getOrElse(0) //如果有值则返回对应的值，如果无值则返回0
val uv = t._2._2.getOrElse(0)
//返回结果
(date,pv,uv)
})

 

打印一下，可以看到合并的数据

 

数据输出（Driver、保存HDFS上，保存到RDBMS中）

数据返回给Driver

val result = pvuvRdd.collect()

 

保存到HDFS上

pvuvRdd.saveAsTextFile(s"hdfs://master:9000/data/pv_uv/${System.currentTimeMillis()}")

 

端口注意下，如果想用域名（master）就要确保在本地hosts文件配置了（win环境下）

运行一下，可以看到hdfs上有了这个文件

 

保存到RDBMS中、保存到非关系型数据库中

建库建表

CREATE DATABASE spark_test;

USE spark_test;

CREATE TABLE pvuv(
`date` DATE NOT NULL,
`pv` INT(11) NOT NULL,
`uv` INT(11) NOT NULL
)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

编写代码

其中val conn = DriverManager.getConnection("","","")这句话是url、user和password

代码

pvuvRdd.foreachPartition(iter => {
//1. 创建数据库连接对象
//2. 创建数据输出prepareStatement对象
val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/spark_test","root","root")
val pstmt = conn.prepareStatement("insert into pvuv(date,pv,uv) values(?,?,?);")
//3. 数据迭代输出
iter.foreach(t => {
val date = t._1
val pv = t._2
val uv = t._3
pstmt.setString(1,date)
pstmt.setInt(2,pv)
pstmt.setInt(3,uv)
pstmt.executeUpdate()
})
//4. 关闭连接
conn.close()
pstmt.close()
})

 

 

运行代码，查看数据库