个人写spark小测试

写脚本生成类似文件

java 代码

封装类

package day0327;

import java.util.UUID;

public class data {
    private String ip;
    private String address;
    private String date;
    private long timestamp;
//    private UUID uuid;
    private String uuid;

    public String getUuid() {
        return uuid;
    }

    public void setUuid(String uuid) {
        this.uuid = uuid;
    }

    private String port;
    private String method;

    public String getIp() {
        return ip;
    }

    public void setIp(String ip) {
        this.ip = ip;
    }

    public String getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(String address) {
        this.address = address;
    }

    public String getDate() {
        return date;
    }

    public void setDate(String date) {
        this.date = date;
    }

    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public void setTimestamp(long timestamp) {
        this.timestamp = timestamp;
    }

    /*public UUID getUuid() {
        return uuid;
    }

    public void setUuid(UUID uuid) {
        this.uuid = uuid;
    }*/

    public String getPort() {
        return port;
    }

    public void setPort(String port) {
        this.port = port;
    }

    public String getMethod() {
        return method;
    }

    public void setMethod(String method) {
        this.method = method;
    }
}
主函数

package day0327;


import entity.Costinfo;

import java.io.*;
import java.sql.Array;
import java.sql.Timestamp;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        /*Date date=new Date();
        SimpleDateFormat dateFormat=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        System.out.println(dateFormat.format(date));
//        String s=dateFormat.format(date);
//        long a=date.getTime();
        System.out.println(date.getTime());
//        Timestamp timestamp=new Timestamp();
        Timestamp timestamp=new Timestamp(date.getTime());
        System.out.println(timestamp);
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        System.out.println (uuid);*/
        int i=1;
        List<data> datas=new ArrayList<>();
        for (i=1;i<=10000;i++){
            data data=new data();
            Random random=new Random();
            int ip1=random.nextInt(256);
            int ip2=random.nextInt(256);
            int ip3=random.nextInt(256);
            int ip4=random.nextInt(256);
            String ip=ip1+"."+ip2+"."+ip3+"."+ip4;
            data.setIp(ip);
            String[] address={"北京", "天津", "上海", "重庆", "河北", "辽宁","山西","吉林", "江苏", "浙江", "黑龙江", "安徽", "福建", "江西","山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "海南", "四川","贵州", "云南", "山西", "甘肃", "青海"};
            int n=random.nextInt(address.length);
            data.setAddress(address[n]);
            Date date=new Date();
            SimpleDateFormat dateFormat=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            data.setDate(dateFormat.format(date));
            data.setTimestamp(date.getTime());
            /*UUID uuid = UUID.randomUUID();
            data.setUuid(uuid);*/
            int uid=random.nextInt(1000);
            String uuid="10"+uid;
            data.setUuid(uuid);
            String[] port={"www.baidu.com", "www.taobao.com", "www.dangdang.com", "www.jd.com", "www.suning.com", "www.mi.com", "www.gome.com.cn"};
            int pn=random.nextInt(port.length);
            data.setPort(port[pn]);
            String[] method={"Regist", "Comment", "View", "Login", "Buy", "Click", "Logout"};
            int mn=random.nextInt(method.length);
            data.setMethod(method[mn]);
            datas.add(data);
        }
        write(datas);

    }
    public static void write(List<data>datas){
        StringBuffer sb=new StringBuffer();
        for (data c:datas){
            sb.append(c.getIp()+"	"+c.getAddress()+"	"+c.getDate()+"	"+c.getTimestamp()+"	"+c.getUuid()+"	"+c.getPort()+"	"+c.getMethod()+"
");
        }
        File file=new File("E:/newdata.txt");
        FileOutputStream fos=null;
        OutputStreamWriter osw=null;
        BufferedWriter bw=null;
        try {
            file.createNewFile();
            fos=new FileOutputStream(file);
            osw=new OutputStreamWriter(fos,"utf-8");
            bw=new BufferedWriter(osw);
            bw.write(sb.toString());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if(bw!=null){
                try {
                    bw.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if(osw!=null){
                try {
                    osw.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if(fos!=null){
                try {
                    fos.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

需要完成任务

1.pv pageview   得出每个网站总的访问量
2.uv unique vistor  得出每个网站不同ip的访问量
3.每个网址 访问量top3地区 和对应的人数
www.baidu.com 北京 2000
河北 1800
辽宁 1000
www.taobao.com....

java测试spark环境所需pom文件，以及建立工程项目参考

object test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    //设置应用名称
    conf.setAppName("word_count")
    //设置Spark运行的模式
    conf.setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

　　　　val rdd1 = sc.textFile("E:/newdata.txt")

//第一题
  /*val rdd2=rdd1.map(line=>{
(line.split("	")(5),1)
  }).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,true).foreach(println)*/

/*解释：文件内容读取到rdd后，通过map以	分割取第六个数据（即网站（按行读取进行map运算））以及进行1计数，之后通过key进行
累加计算，最后通过sortby即value值即运算结果值，大小排序，输出
如图*/

//第二题

/*val rdd2 = rdd1.map(line => {
  (line.split("	")(5), line.split("	")(0))
}).distinct().countByKey().foreach(println)*/

/*第二题是通过map划分为（String，String）格式的，然后去重相同的，即去掉ip重复的，通过key值即网站进行计数，最后输出
*/

数据的不完整性，和第一题不产生区别，此时将以下两个数据ip和网站设置为相同

改为

此时预计结果为，www.mi.com结果会少一个

//第三题
rdd1.map(line=>{
  ((line.split("	")(5),line.split("	")(1)),line.split("	")(0))
}).distinct().countByKey().groupBy(_._1._1).map(one=>{
  one._2.toSeq.sortBy(_._2).takeRight(3)
}).foreach(println)

/*大致和以上两个一样,不同的是通过map取值时是（（String，String），String）格式，去重后计数，再通过groupby排序
由于是按照第一个数的第一个值排序，groupby后格式为

如上图格式，因此再通过map，取其中的第二个值（即把全部提前，因为提取键做第一个，整体做第二个部分），进行toseq或者toList
否则无法sortby，最后通过takeright取倒数三个（因为排序为默认从小到大排序）（take取前n个，drop去掉前n个，first取第一个）

*/

val inputFile =  "hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/datas/pvuvdata"

rdd1.map(line=>{
  ((line.split("	")(5),line.split("	")(1)),line.split("	")(0))
}).distinct().countByKey().groupBy(_._1._1).map(one=>{
  one._2.toSeq.sortBy(_._2).takeRight(3)
}).toList.saveAsTextFile("hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/PvUv")
//上面会报错，通过名字.var回车，勾选，table确定，查看类型应该是countByKey后，已经不是RDD类型
//才不能使用saveAsTextFile操作，用下面这种方法可以

rdd1.map(three => (three.split("	")(5) + "_" + three.split("	")(1), three.split("	")(4))).distinct()
  .map(two => ((two._1.split("_")(0), two._1.split("_")(1)), 1)).reduceByKey(_ + _)
  .groupBy(_._1._1).map(_._2.toList.sortBy(_._2).reverse.take(3))
  .saveAsTextFile("hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/PvUv")

//output文件夹，要不存在，input文件夹放内容，才能在集群跑（打包文件参考idea打包）

//集群运行代码

//spark-master --master spark://master:7077 --class com.yjsj.spark.test MySpark.jar

//即要指定哪个包路径下面的哪个类，以及打包的jar包名，放在本地执行即可（这是在jar包上传到虚拟机上的路径位置处执行的，已经执行过格式化，参考打包文件执行）

//运行结果在master:8080端口查看spark执行结果日志，最终生成文件路径在hadoop集群上

  sc.stop();
  }
}

若是放在集群上运行，以及另一种方法

package com.yjsj.spark.day_3

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

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ListBuffer

object PvUvTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
　　//spark-submit --master spark://marter:7077 --class com.yjsj.spark.day_3.PvUvTest MySpark.jar
　　val inputFile = "hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/datas/pvuvdata"
　　val conf = new SparkConf().setAppName("PvUvCount").setMaster("spark://master:7077")
　　val sc = new SparkContext(conf)
　　val lines = sc.textFile(inputFile)

/*
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local")
conf.setAppName("test")
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("./data/pvuvdata")
*/

//1
/*
val value: RDD[String] = lines.map(line => {line.split(" ")(5)})
val value1: RDD[(String, Int)] = value.map(one =>(one,1))
val value2: RDD[(String, Int)] = value1.reduceByKey(_+_)
value2.sortBy(_._2,false).foreach(println)
*/
lines.map(line => {line.split(" ")(5)}).map(one =>(one,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile("hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/PvUv")
/*
val stringToLong: collection.Map[String, Long] = value.countByValue()
//jd.com 100000
//taobao.com 300000
stringToLong.toVector.sortBy(_._2).foreach(println)
//countByValue().toSeq.sortBy(_._2).foreach(println)
*/

//2
//lines.map(line => {line.split(" ")(0) + "_" + line.split(" ")(5)}).distinct().map(one =>{(one.split("_")(1), 1)}).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).foreach(println)

/*
//3
val web_province: RDD[(String, String)] = lines.map(line => {(line.split(" ")(5),line.split(" ")(1))})
val web_province_it: RDD[(String, Iterable[String])] = web_province.groupByKey()

val last_result = web_province_it.map(one =>{
　　val localMap = mutable.Map[String, Int]()
　　val strWeb = one._1
　　while(one._2.iterator.hasNext){
　　　　val local = one._2.iterator.next()
　　　　if (localMap.contains(local)){
　　　　　　val value = localMap.get(local).get
　　　　　　localMap.put(local,value+1)
　　　　}else{
　　　　　　localMap.put(local,1)
　　　　}
　　}
　　val tuples: List[(String, Int)] = localMap.toList.sortBy(_._2)
　　if(tuples.size>3){
　　　　val returnList = new ListBuffer[(String, Int)]()
　　　　for(i <- 0 to 2){
　　　　　　returnList.append(tuples(i))
　　　　}
　　　　(strWeb, returnList)
　　}else{
　　　　(strWeb, tuples)
　　}
})
//last_result.foreach(println)
last_result.saveAsTextFile("hdfs://master:9000/home/hadoop/hadoop_home/PvUv")
*/
sc.stop()
}
}