• 2021寒假(30)


    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    //统计每个省份每个广告被点击量排行的top3
    object Spark24Demo{
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
        // TODO 案例实操
    
        // 1. 获取原始数据:时间戳,省份,城市,用户,广告
        val dataRDD = sc.textFile("data/agent.log")
    
        // 2. 将原始数据进行结构的转换。方便统计
        //    时间戳,省份,城市,用户,广告
        //    =>
        //    ( ( 省份,广告 ), 1 )
        val mapRDD = dataRDD.map(
          line => {
            val datas = line.split(" ")
            (( datas(1), datas(4) ), 1)    //1代表每点击一次
          }
        )
    
        // 3. 将转换结构后的数据,进行分组聚合
        //    ( ( 省份,广告 ), 1 ) => ( ( 省份,广告 ), sum )
        val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)
    
        // 4. 将聚合的结果进行结构的转换
        //    ( ( 省份,广告 ), sum ) => ( 省份, ( 广告, sum ) )
        val newMapRDD = reduceRDD.map{
          case ( (prv, ad), sum ) => {
            (prv, (ad, sum))
          }
        }
    
        // 5. 将转换结构后的数据根据省份进行分组
        //    ( 省份, 【( 广告A, sumA ),( 广告B, sumB )】 )
        val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = newMapRDD.groupByKey()
    
        // 6. 将分组后的数据组内排序(降序),取前3名
        val resultRDD = groupRDD.mapValues(
          iter => {
            iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)
          }
        )
    
        // 7. 采集数据打印在控制台
        resultRDD.collect().foreach(println)
    
    
        sc.stop()
    
      }
    }
    

      

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