Spark综合使用及用户行为案例访问session统计分析实战-Spark商业应用实战
版权声明：本套技术专栏是做者（秦凯新）平时工做的总结和升华，经过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，若有任何技术交流，可随时联系。程序员
1 Scala 操做符
2 Spark RDD 持久化
cache()和 persist()的区别在于， cache()是 persist()的一种简化方式， cache()的底 层就是调用的 persist()的无参版本，同时就是调用 persist(MEMORY_ONLY)，将输 入持久化到内存中。若是须要从内存中清除缓存，那么可使用 unpersist()方法。算法
3 Spark 广播变量
广播变量容许程序员在每一个机器上保留缓存的只读变量，而不是给每一个任务发 送一个副本。 例如，可使用它们以有效的方式为每一个节点提供一个大型输入数据 集的副本。 Spark 还尝试使用高效的广播算法分发广播变量，以下降通讯成本。sql
Spark 提供的 Broadcast Variable 是只读的，而且在每一个节点上只会有一个副本， 而不会为每一个 task 都拷贝一份副本，所以， 它的最大做用，就是减小变量到各个节 点的网络传输消耗，以及在各个节点上的内存消耗。此外， Spark 内部也使用了高效 的广播算法来减小网络消耗。数据库
4 Spark 累加器
累加器（accumulator）： Accumulator 是仅仅被相关操做累加的变量，所以能够 在并行中被有效地支持。它们可用于实现计数器（如 MapReduce）或总和计数。 Accumulator 是存在于 Driver 端的，从节点不断把值发到 Driver 端，在 Driver 端计数（Spark UI 在 SparkContext 建立时被建立，即在 Driver 端被建立，所以它可 以读取 Accumulator 的数值）， 累加器是存在于 Driver 端的一个值，从节点是读取不到的。apache
Spark 提供的 Accumulator 主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操做。 Accumulator 只提供了累加的功能，可是却给咱们提供了多个 task 对于同一个变量 并行操做的功能，可是 task 只能对 Accumulator 进行累加操做，不能读取它的值， 只有 Driver 程序能够读取 Accumulator 的值。编程
5 Spark将DataFrame插入到Hive表中
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DataFrame保存到Hive表中json
// 1：ArrayBuffer[ProductInfo]生成 private def mockProductInfo(): Array[ProductInfo] = { val rows = ArrayBuffer[ProductInfo]() val random = new Random() val productStatus = Array(0, 1) for (i <- 0 to 100) { val productId = i val productName = "product" + i val extendInfo = "{\"product_status\": " + productStatus(random.nextInt(2)) + "}" rows += ProductInfo(productId, productName, extendInfo) } rows.toArray } // 2：模拟数据 val userVisitActionData = this.mockUserVisitActionData() val userInfoData = this.mockUserInfo() val productInfoData = this.mockProductInfo() // 3:将模拟数据装换为RDD val userVisitActionRdd = spark.sparkContext.makeRDD(userVisitActionData) val userInfoRdd = spark.sparkContext.makeRDD(userInfoData) val productInfoRdd = spark.sparkContext.makeRDD(productInfoData) // 4:加载SparkSQL的隐式转换支持 import spark.implicits._ // 5:将用户访问数据装换为DF保存到Hive表中 val userVisitActionDF = userVisitActionRdd.toDF() insertHive(spark, USER_VISIT_ACTION_TABLE, userVisitActionDF) // 6:将用户信息数据转换为DF保存到Hive表中 val userInfoDF = userInfoRdd.toDF() insertHive(spark, USER_INFO_TABLE, userInfoDF) // 7:将产品信息数据转换为DF保存到Hive表中 val productInfoDF = productInfoRdd.toDF() insertHive(spark, PRODUCT_INFO_TABLE, productInfoDF) // 8:将DataFrame插入到Hive表中 private def insertHive(spark: SparkSession, tableName: String, dataDF: DataFrame): Unit = { spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS " + tableName) dataDF.write.saveAsTable(tableName) } 复制代码 -
DataSet 与 RDD 互操做数组
1.经过编程获取 Schema：经过 spark 内部的 StructType 方式，将普通的 RDD 转换成 DataFrame。 object SparkRDDtoDF { def rddToDF(sparkSession:SparkSession):DataFrame = { //设置 schema 结构 val schema = StructType( Seq( StructField("name",StringType,true), StructField("age",IntegerType,true) ) ) val rowRDD = sparkSession.sparkContext .textFile("file:/E:/scala_workspace/z_spark_study/people.txt",2) .map( x => x.split(",")).map( x => Row(x(0),x(1).trim().toInt)) sparkSession.createDataFrame(rowRDD,schema) } 2.经过反射获取 Schema：使用 case class 的方式，不过在 scala 2.10 中最大支持 22 个字段的 case class，这点须要注意； case class Person(name:String,age:Int) def rddToDFCase(sparkSession : SparkSession):DataFrame = { //导入隐饰操做，不然 RDD 没法调用 toDF 方法 import sparkSession.implicits._ val peopleRDD = sparkSession.sparkContext .textFile("file:/E:/scala_workspace/z_spark_study/people.txt",2) .map( x => x.split(",")).map( x => Person(x(0),x(1).trim().toInt)).toDF() peopleRDD } 3 Main函数 def main(agrs : Array[String]):Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]") conf.set("spark.sql.warehouse.dir","file:/E:/scala_workspace/z_spark_study/") conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","20") val sparkSession = SparkSession.builder().appName("RDD to DataFrame") .config(conf).getOrCreate() // 经过代码的方式,设置 Spark log4j 的级别 sparkSession.sparkContext.setLogLevel("WARN") import sparkSession.implicits._ //使用 case class 的方式 //val peopleDF = rddToDFCase(sparkSession) // 经过编程的方式完成 RDD 向 val peopleDF = rddToDF(sparkSession) peopleDF.show() peopleDF.select($"name",$"age").filter($"age">20).show() } } 复制代码 -
4 DataFrame/DataSet 转 RDD缓存
val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd 复制代码 -
5 RDD 转 DataFrame网络
import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2") 复制代码 -
6 DataSet 转 DataFrame
import spark.implicits._ val testDF = testDS.toDF 复制代码 -
7 DataFrame 转 DataSet
import spark.implicits._ //定义字段名和类型 case class Coltest(col1:String, col2:Int) extends Serializable val testDS = testDF.as[Coltest] 复制代码
6 用户自定义聚合函数（UDAF）
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弱类型 UDAF 函数
/** * 用户自定义聚合函数 */ class GroupConcatDistinctUDAF extends UserDefinedAggregateFunction { /** * 聚合函数输入参数的数据类型 */ override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("cityInfo", StringType) :: Nil) /** * 聚合缓冲区中值的类型 * 中间进行聚合时所处理的数据类型 */ override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("bufferCityInfo", StringType) :: Nil) /** * 函数返回值的数据类型 */ override def dataType: DataType = StringType /** * 一致性检验，若是为 true，那么输入不变的状况下计算的结果也是不变的 */ override def deterministic: Boolean = true /** * 设置聚合中间 buffer 的初始值 * 须要保证这个语义：两个初始 buffer 调用下面实现的 merge 方法后也应该为初始 buffer 即若是你初始值是 1，而后你 merge 是执行一个相加的动做，两个初始 buffer 合并以后等于 2，不会等于初始 buffer 了。这样的初始 值就是有问题的，因此初始值也叫"zero value" */ override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { buffer(0)= "" } /** * 用输入数据 input 更新 buffer 值,相似于 combineByKey */ override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { // 缓冲中的已经拼接过的城市信息串 var bufferCityInfo = buffer.getString(0) // 刚刚传递进来的某个城市信息 val cityInfo = input.getString(0) // 在这里要实现去重的逻辑 // 判断：以前没有拼接过某个城市信息，那么这里才能够接下去拼接新的城市信息 if(!bufferCityInfo.contains(cityInfo)) { if("".equals(bufferCityInfo)) bufferCityInfo += cityInfo else { // 好比 1:北京 // 1:北京,2:上海 bufferCityInfo += "," + cityInfo } buffer.update(0, bufferCityInfo) } } /** * 合并两个 buffer,将 buffer2 合并到 buffer1.在合并两个分区聚合结果的时候会被用到,相似于 reduceByKey * 这里要注意该方法没有返回值，在实现的时候是把 buffer2 合并到 buffer1 中去，你须要实现这个合并细节 */ override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { var bufferCityInfo1 = buffer1.getString(0); val bufferCityInfo2 = buffer2.getString(0); for(cityInfo <- bufferCityInfo2.split(",")) { if(!bufferCityInfo1.contains(cityInfo)) { if("".equals(bufferCityInfo1)) { bufferCityInfo1 += cityInfo; } else { bufferCityInfo1 += "," + cityInfo; } } } buffer1.update(0, bufferCityInfo1); } /** * 计算并返回最终的聚合结果 */ override def evaluate(buffer: Row): Any = { buffer.getString(0) } } 复制代码
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强类型 UDAF 函数
// 定义 case 类 case class Employee(name: String, salary: Long) case class Average(var sum: Long, var count: Long) object MyAverage extends Aggregator[Employee, Average, Double] { /** * 计算并返回最终的聚合结果 */ def zero: Average = Average(0L, 0L) /** * 根据传入的参数值更新 buffer 值 */ def reduce(buffer: Average, employee: Employee): Average = { buffer.sum += employee.salary buffer.count += 1 buffer } /** * 合并两个 buffer 值,将 buffer2 的值合并到 buffer1 */ def merge(b1: Average, b2: Average): Average = { b1.sum += b2.sum b1.count += b2.count b1 } /** * 计算输出 */ def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum.toDouble / reduction.count /** * 设定中间值类型的编码器，要转换成 case 类 * Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 */ def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product /** * 设定最终输出值的编码器 */ def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble } 复制代码
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7 开窗函数
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开窗用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操做的行的集合）， 它 对一组值进行操做，不须要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，可以在同一行中 同时返回基础行的列和聚合列。
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开窗函数的调用格式为： 函数名(列) OVER(选项)
第一大类： 聚合开窗函数 -> 聚合函数(列) OVER (选项)，这里的选项能够是 PARTITION BY 子句，但不但是 ORDER BY 子句。 def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("score").setMaster("local[*]") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() import sparkSession.implicits._ val scoreDF = sparkSession.sparkContext.makeRDD(Array(Score("a1", 1, 80), Score("a2", 1, 78), Score("a3", 1, 95), Score("a4", 2, 74), Score("a5", 2, 92), Score("a6", 3, 99), Score("a7", 3, 99), Score("a8", 3, 45), Score("a9", 3, 55), Score("a10", 3, 78))).toDF("name", "class ", "score") scoreDF.createOrReplaceTempView("score") scoreDF.show() } OVER 关键字表示把聚合函数当成聚合开窗函数而不是聚合函数 sparkSession.sql("select name, class, score, count(name) over() name_count from score") PARTITION BY 子句建立的分区是独立于结果集的，建立的分区只是供进行聚合计算的，并且不一样的开窗函数所建立的分区也不互相影响。 sparkSession.sql("select name, class, score, count(name) over(partition by class) name_count from score").show() |name|class|score|name_count| +----+-----+-----+----------+ | a1| 1| 80| 3| | a2| 1| 78| 3| | a3| 1| 95| 3| | a6| 3| 99| 5| | a7| 3| 99| 5| | a8| 3| 45| 5| | a9| 3| 55| 5| | a10| 3| 78| 5| | a4| 2| 74| 2| | a5| 2| 92| 2| +----+-----+-----+----------+ 第二大类： 排序开窗函数 -> 排序函数(列) OVER(选项)，这里的选项能够是 ORDER BY 子句，也能够是 OVER（PARTITION BY 子句 ORDER BY 子句）， 但不能够是 PARTITION BY 子句。 对于排序开窗函数来说，它支持的开窗函数分别为： ROW_NUMBER（行号）、 RANK（排名）、 DENSE_RANK（密集排名）和 NTILE（分组排名）。 sparkSession.sql("select name, class, score, row_number() over(order by score) rank from score").show() +----+-----+-----+----+ |name|class|score|rank| +----+-----+-----+----+ | a8| 3| 45| 1| | a9| 3| 55| 2| | a4| 2| 74| 3| | a2| 1| 78| 4| | a10| 3| 78| 5| | a1| 1| 80| 6| | a5| 2| 92| 7| | a3| 1| 95| 8| | a6| 3| 99| 9| | a7| 3| 99| 10| +----+-----+-----+----+ sparkSession.sql("select name, class, score, rank() over(order by score) rank from score").show() +----+-----+-----+----+ |name|class|score|rank| +----+-----+-----+----+ | a8| 3| 45| 1| | a9| 3| 55| 2| | a4| 2| 74| 3| | a2| 1| 78| 4| | a10| 3| 78| 4| | a1| 1| 80| 6| | a5| 2| 92| 7| | a3| 1| 95| 8| | a6| 3| 99| 9| | a7| 3| 99| 9| +----+-----+-----+----+ sparkSession.sql("select name, class, score, dense_rank() over(order by score) rank from score").show() ----+-----+-----+----+ |name|class|score|rank| +----+-----+-----+----+ | a8| 3| 45| 1| | a9| 3| 55| 2| | a4| 2| 74| 3| | a2| 1| 78| 4| | a10| 3| 78| 4| | a1| 1| 80| 5| | a5| 2| 92| 6| | a3| 1| 95| 7| | a6| 3| 99| 8| | a7| 3| 99| 8| +----+-----+-----+----+ sparkSession.sql("select name, class, score, ntile(6) over(order by score) rank from score").show() +----+-----+-----+----+ |name|class|score|rank| +----+-----+-----+----+ | a8| 3| 45| 1| | a9| 3| 55| 1| | a4| 2| 74| 2| | a2| 1| 78| 2| | a10| 3| 78| 3| | a1| 1| 80| 3| | a5| 2| 92| 4| | a3| 1| 95| 4| | a6| 3| 99| 5| | a7| 3| 99| 6| +----+-----+-----+----+ 复制代码
8 Dstream updataStateByKey 算子(要求必须开启 Checkpoint 机制)
object updateStateByKeyWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Wordcount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
ssc.checkpoint("hdfs://s100:8020/wordcount_checkpoint")
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCount = pairs.updateStateByKey((values:Seq[Int], state:Option[Int]) =>{
var newValue = state.getOrElse(0)
for(value <- values){
newValue += value
}
Option(newValue)
})
wordCount.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
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9 电商综合应用案例
9.1 原数据模型
- 用户行为表模型（每一次Action点击都会生成多条记录，1个Session对应多个页面Id）
- 用户表
- 物品表
1. 点击Session
2018-02-11,81,af18373e1dbc47a397e87f186ffd9555,3,2018-02-11 17:04:42,null,37,17,null,null,null,null,7
2. 搜索Session
2018-02-11,81,af18373e1dbc47a397e87f186ffd9555,3,2018-02-11 17:29:50,重庆小面,-1,-1,null,null,null,null,1
3. 下单Session
2018-02-11,81,af18373e1dbc47a397e87f186ffd9555,6,2018-02-11 17:50:10,null,-1,-1,61,71,null,null,2
4. 付款Session
2018-02-11,81,af18373e1dbc47a397e87f186ffd9555,4,2018-02-11 17:18:24,null,-1,-1,null,null,83,17,1
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9.2 数据处理模型
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用户访问行为模型（每个 Session_Id对应一个用户，从而能够聚合一个用户的全部操做行为）
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一个 Session_Id 对应多个action_time，从而能够得出每个Session的访问周期Visit_Length。
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一个 Session_Id 对应多个page_id，能够进一步统计出Step_Length 以及转化率等指标。
Session_Id | Search_Keywords | Click_Category_Id | Visit_Length | Step_Length | Start_Time 复制代码 -
初步统计出每个 Session_Id对应的Visit_Length和Step_Length
- 联合用户信息进行定制过滤后，经过累加器，统计出visit_length_ratio及step_length_ratio
9.3 累加器功能实现
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累加器在Driver端维护了一个Map，用于集中存储全部Sesson中（如：1s_3s或1_3_ratio等）的访问步长和访问时长占比累积数。
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每个Sesson 包含了一种（如：1s_3s或1_3_ratio）特征。
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import scala.collection.mutable /** * 自定义累加器 */ class SessionAggrStatAccumulator extends AccumulatorV2[String, mutable.HashMap[String, Int]] { // 保存全部聚合数据 private val aggrStatMap = mutable.HashMap[String, Int]() override def isZero: Boolean = { aggrStatMap.isEmpty } override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.HashMap[String, Int]] = { val newAcc = new SessionAggrStatAccumulator aggrStatMap.synchronized{ newAcc.aggrStatMap ++= this.aggrStatMap } newAcc } override def reset(): Unit = { aggrStatMap.clear() } mutable.HashMap[String, Int]()的更新操做 override def add(v: String): Unit = { if (!aggrStatMap.contains(v)) aggrStatMap += (v -> 0) aggrStatMap.update(v, aggrStatMap(v) + 1) } override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.HashMap[String, Int]]): Unit = { other match { case acc:SessionAggrStatAccumulator => { (this.aggrStatMap /: acc.value){ case (map, (k,v)) => map += ( k -> (v + map.getOrElse(k, 0)) )} } } } override def value: mutable.HashMap[String, Int] = { this.aggrStatMap } } 复制代码
9.4 Session分析模块
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获取统计任务参数【为了方便，直接从配置文件中获取，企业中会从一个调度平台获取】
task.params.json={startDate:"2018-02-01", \ endDate:"2018-02-28", \ startAge: 20, \ endAge: 50, \ professionals: "", \ cities: "", \ sex:"", \ keywords:"", \ categoryIds:"", \ targetPageFlow:"1,2,3,4,5,6,7"} val taskParam = JSONObject.fromObject(jsonStr) 复制代码 -
建立Spark客户端
// 构建Spark上下文 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SessionAnalyzer").setMaster("local[*]") // 建立Spark客户端 val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate() val sc = spark.sparkContext 复制代码 -
设置自定义累加器，实现全部数据的统计功能,注意累加器也是懒执行的
val sessionAggrStatAccumulator = new SessionAggrStatAccumulator 复制代码 -
注册自定义累加器
sc.register(sessionAggrStatAccumulator, "sessionAggrStatAccumulator") 复制代码 -
首先要从user_visit_action的Hive表中，查询出来指定日期范围内的行为数据
def getParam(jsonObject:JSONObject, field:String):String = { jsonObject.getString(field) } def getActionRDDByDateRange(spark: SparkSession, taskParam: JSONObject): RDD[UserVisitAction] = { val startDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_START_DATE) val endDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_END_DATE) import spark.implicits._ spark.sql("select * from user_visit_action where date>='" + startDate + "' and date<='" + endDate + "'") .as[UserVisitAction].rdd } rdd仍然具备表头信息 val actionRDD = this.getActionRDDByDateRange(spark, taskParam) 将用户行为信息转换为 K-V 结构 val sessionid2actionRDD = actionRDD.map(item => (item.session_id, item)) 复制代码 -
将数据进行内存缓存
sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 复制代码 -
将数据转换为Session粒度（对数据聚合变换，获得过滤，搜索列表数组，点击类别数组，访问起始时间及访问步长，访问时长等）
格式为<sessionid,(sessionid,searchKeywords,clickCategoryIds,age,professional,city,sex)> def aggregateBySession(spark: SparkSession, sessinoid2actionRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]): RDD[(String, String)] = { // 对行为数据按session粒度进行分组 val sessionid2ActionsRDD = sessinoid2actionRDD.groupByKey() // 对每个session分组进行聚合，将session中全部的搜索词和点击品类都聚合起来，<userid,partAggrInfo(sessionid,searchKeywords,clickCategoryIds)> val userid2PartAggrInfoRDD = sessionid2ActionsRDD.map { case (sessionid, userVisitActions) => val searchKeywordsBuffer = new StringBuffer("") val clickCategoryIdsBuffer = new StringBuffer("") var userid = -1L // session的起始和结束时间 var startTime: Date = null var endTime: Date = null // session的访问步长 var stepLength = 0 // 遍历session全部的访问行为 userVisitActions.foreach { userVisitAction => if (userid == -1L) { userid = userVisitAction.user_id } val searchKeyword = userVisitAction.search_keyword val clickCategoryId = userVisitAction.click_category_id // 实际上这里要对数听说明一下 // 并非每一行访问行为都有searchKeyword何clickCategoryId两个字段的 // 其实，只有搜索行为，是有searchKeyword字段的 // 只有点击品类的行为，是有clickCategoryId字段的 // 因此，任何一行行为数据，都不可能两个字段都有，因此数据是可能出现null值的 // 咱们决定是否将搜索词或点击品类id拼接到字符串中去 // 首先要知足：不能是null值 // 其次，以前的字符串中尚未搜索词或者点击品类id if (StringUtils.isNotEmpty(searchKeyword)) { if (!searchKeywordsBuffer.toString.contains(searchKeyword)) { searchKeywordsBuffer.append(searchKeyword + ",") } } if (clickCategoryId != null && clickCategoryId != -1L) { if (!clickCategoryIdsBuffer.toString.contains(clickCategoryId.toString)) { clickCategoryIdsBuffer.append(clickCategoryId + ",") } } // 计算session开始和结束时间 val actionTime = DateUtils.parseTime(userVisitAction.action_time) if (startTime == null) { startTime = actionTime } if (endTime == null) { endTime = actionTime } if (actionTime.before(startTime)) { startTime = actionTime } if (actionTime.after(endTime)) { endTime = actionTime } // 计算session访问步长 stepLength += 1 } val searchKeywords = StringUtils.trimComma(searchKeywordsBuffer.toString) val clickCategoryIds = StringUtils.trimComma(clickCategoryIdsBuffer.toString) // 计算session访问时长（秒） val visitLength = (endTime.getTime() - startTime.getTime()) / 1000 // 聚合数据，使用key=value|key=value val partAggrInfo = Constants.FIELD_SESSION_ID + "=" + sessionid + "|" + Constants.FIELD_SEARCH_KEYWORDS + "=" + searchKeywords + "|" + Constants.FIELD_CLICK_CATEGORY_IDS + "=" + clickCategoryIds + "|" + Constants.FIELD_VISIT_LENGTH + "=" + visitLength + "|" + Constants.FIELD_STEP_LENGTH + "=" + stepLength + "|" + Constants.FIELD_START_TIME + "=" + DateUtils.formatTime(startTime) (userid, partAggrInfo); } // 查询全部用户数据，并映射成<userid,Row>的格式 import spark.implicits._ val userid2InfoRDD = spark.sql("select * from user_info").as[UserInfo].rdd.map(item => (item.user_id, item)) // 将session粒度聚合数据，与用户信息进行join val userid2FullInfoRDD = userid2PartAggrInfoRDD.join(userid2InfoRDD); // 对join起来的数据进行拼接，而且返回<sessionid,fullAggrInfo>格式的数据 val sessionid2FullAggrInfoRDD = userid2FullInfoRDD.map { case (uid, (partAggrInfo, userInfo)) => val sessionid = StringUtils.getFieldFromConcatString(partAggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_SESSION_ID) val fullAggrInfo = partAggrInfo + "|" + Constants.FIELD_AGE + "=" + userInfo.age + "|" + Constants.FIELD_PROFESSIONAL + "=" + userInfo.professional + "|" + Constants.FIELD_CITY + "=" + userInfo.city + "|" + Constants.FIELD_SEX + "=" + userInfo.sex (sessionid, fullAggrInfo) } sessionid2FullAggrInfoRDD } 复制代码 -
根据查询任务的配置，过滤用户的行为数据，同时在过滤的过程当中，对累加器中的数据进行统计
按照年龄、职业、城市范围、性别、搜索词、点击品类这些条件过滤后的最终结果 def filterSessionAndAggrStat(sessionid2AggrInfoRDD: RDD[(String, String)], taskParam: JSONObject, sessionAggrStatAccumulator: AccumulatorV2[String, mutable.HashMap[String, Int]]): RDD[(String, String)] = { // 获取查询任务中的配置 val startAge = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_START_AGE) val endAge = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_END_AGE) val professionals = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_PROFESSIONALS) val cities = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_CITIES) val sex = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_SEX) val keywords = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_KEYWORDS) val categoryIds = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_CATEGORY_IDS) var _parameter = (if (startAge != null) Constants.PARAM_START_AGE + "=" + startAge + "|" else "") + (if (endAge != null) Constants.PARAM_END_AGE + "=" + endAge + "|" else "") + (if (professionals != null) Constants.PARAM_PROFESSIONALS + "=" + professionals + "|" else "") + (if (cities != null) Constants.PARAM_CITIES + "=" + cities + "|" else "") + (if (sex != null) Constants.PARAM_SEX + "=" + sex + "|" else "") + (if (keywords != null) Constants.PARAM_KEYWORDS + "=" + keywords + "|" else "") + (if (categoryIds != null) Constants.PARAM_CATEGORY_IDS + "=" + categoryIds else "") if (_parameter.endsWith("\\|")) { _parameter = _parameter.substring(0, _parameter.length() - 1) } val parameter = _parameter // 根据筛选参数进行过滤 val filteredSessionid2AggrInfoRDD = sessionid2AggrInfoRDD.filter { case (sessionid, aggrInfo) => // 接着，依次按照筛选条件进行过滤 // 按照年龄范围进行过滤（startAge、endAge） var success = true if (!ValidUtils.between(aggrInfo, Constants.FIELD_AGE, parameter, Constants.PARAM_START_AGE, Constants.PARAM_END_AGE)) success = false // 按照职业范围进行过滤（professionals） // 互联网,IT,软件 // 互联网 if (!ValidUtils.in(aggrInfo, Constants.FIELD_PROFESSIONAL, parameter, Constants.PARAM_PROFESSIONALS)) success = false // 按照城市范围进行过滤（cities） // 北京,上海,广州,深圳 // 成都 if (!ValidUtils.in(aggrInfo, Constants.FIELD_CITY, parameter, Constants.PARAM_CITIES)) success = false // 按照性别进行过滤 // 男/女 // 男，女 if (!ValidUtils.equal(aggrInfo, Constants.FIELD_SEX, parameter, Constants.PARAM_SEX)) success = false // 按照搜索词进行过滤 // 咱们的session可能搜索了 火锅,蛋糕,烧烤 // 咱们的筛选条件多是 火锅,串串香,iphone手机 // 那么，in这个校验方法，主要断定session搜索的词中，有任何一个，与筛选条件中 // 任何一个搜索词至关，即经过 if (!ValidUtils.in(aggrInfo, Constants.FIELD_SEARCH_KEYWORDS, parameter, Constants.PARAM_KEYWORDS)) success = false // 按照点击品类id进行过滤 if (!ValidUtils.in(aggrInfo, Constants.FIELD_CLICK_CATEGORY_IDS, parameter, Constants.PARAM_CATEGORY_IDS)) success = false // 若是符合任务搜索需求 if (success) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.SESSION_COUNT); // 计算访问时长范围 def calculateVisitLength(visitLength: Long) { if (visitLength >= 1 && visitLength <= 3) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_1s_3s); } else if (visitLength >= 4 && visitLength <= 6) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_4s_6s); } else if (visitLength >= 7 && visitLength <= 9) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_7s_9s); } else if (visitLength >= 10 && visitLength <= 30) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_10s_30s); } else if (visitLength > 30 && visitLength <= 60) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_30s_60s); } else if (visitLength > 60 && visitLength <= 180) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_1m_3m); } else if (visitLength > 180 && visitLength <= 600) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_3m_10m); } else if (visitLength > 600 && visitLength <= 1800) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_10m_30m); } else if (visitLength > 1800) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.TIME_PERIOD_30m); } } // 计算访问步长范围 def calculateStepLength(stepLength: Long) { if (stepLength >= 1 && stepLength <= 3) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_1_3); } else if (stepLength >= 4 && stepLength <= 6) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_4_6); } else if (stepLength >= 7 && stepLength <= 9) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_7_9); } else if (stepLength >= 10 && stepLength <= 30) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_10_30); } else if (stepLength > 30 && stepLength <= 60) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_30_60); } else if (stepLength > 60) { sessionAggrStatAccumulator.add(Constants.STEP_PERIOD_60); } } // 计算出session的访问时长和访问步长的范围，并进行相应的累加 val visitLength = StringUtils.getFieldFromConcatString(aggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_VISIT_LENGTH).toLong val stepLength = StringUtils.getFieldFromConcatString(aggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_STEP_LENGTH).toLong calculateVisitLength(visitLength) calculateStepLength(stepLength) } success } filteredSessionid2AggrInfoRDD } 复制代码 -
持久化辛苦聚合过滤统计值，对数据进行内存缓存
filteredSessionid2AggrInfoRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 复制代码 -
获得筛选的session对应的访问明细数据（获得过滤后的原始数据）
def getSessionid2detailRDD(sessionid2aggrInfoRDD: RDD[(String, String)], sessionid2actionRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]): RDD[(String, UserVisitAction)] = { sessionid2aggrInfoRDD.join(sessionid2actionRDD).map(item => (item._1, item._2._2)) } sessionid2detailRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 复制代码 -
利用累积器开发业务功能一：统计各个范围的session占比，并写入MySQL
calculateAndPersistAggrStat(spark, sessionAggrStatAccumulator.value, taskUUID) def calculateAndPersistAggrStat(spark: SparkSession, value: mutable.HashMap[String, Int], taskUUID: String) { // 从Accumulator统计串中获取值 val session_count = value(Constants.SESSION_COUNT).toDouble val visit_length_1s_3s = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_1s_3s, 0) val visit_length_4s_6s = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_4s_6s, 0) val visit_length_7s_9s = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_7s_9s, 0) val visit_length_10s_30s = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_10s_30s, 0) val visit_length_30s_60s = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_30s_60s, 0) val visit_length_1m_3m = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_1m_3m, 0) val visit_length_3m_10m = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_3m_10m, 0) val visit_length_10m_30m = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_10m_30m, 0) val visit_length_30m = value.getOrElse(Constants.TIME_PERIOD_30m, 0) val step_length_1_3 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_1_3, 0) val step_length_4_6 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_4_6, 0) val step_length_7_9 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_7_9, 0) val step_length_10_30 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_10_30, 0) val step_length_30_60 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_30_60, 0) val step_length_60 = value.getOrElse(Constants.STEP_PERIOD_60, 0) // 计算各个访问时长和访问步长的范围 val visit_length_1s_3s_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_1s_3s / session_count, 2) val visit_length_4s_6s_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_4s_6s / session_count, 2) val visit_length_7s_9s_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_7s_9s / session_count, 2) val visit_length_10s_30s_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_10s_30s / session_count, 2) val visit_length_30s_60s_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_30s_60s / session_count, 2) val visit_length_1m_3m_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_1m_3m / session_count, 2) val visit_length_3m_10m_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_3m_10m / session_count, 2) val visit_length_10m_30m_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_10m_30m / session_count, 2) val visit_length_30m_ratio = NumberUtils.formatDouble(visit_length_30m / session_count, 2) val step_length_1_3_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_1_3 / session_count, 2) val step_length_4_6_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_4_6 / session_count, 2) val step_length_7_9_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_7_9 / session_count, 2) val step_length_10_30_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_10_30 / session_count, 2) val step_length_30_60_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_30_60 / session_count, 2) val step_length_60_ratio = NumberUtils.formatDouble(step_length_60 / session_count, 2) // 将统计结果封装为Domain对象 val sessionAggrStat = SessionAggrStat(taskUUID, session_count.toInt, visit_length_1s_3s_ratio, visit_length_4s_6s_ratio, visit_length_7s_9s_ratio, visit_length_10s_30s_ratio, visit_length_30s_60s_ratio, visit_length_1m_3m_ratio, visit_length_3m_10m_ratio, visit_length_10m_30m_ratio, visit_length_30m_ratio, step_length_1_3_ratio, step_length_4_6_ratio, step_length_7_9_ratio, step_length_10_30_ratio, step_length_30_60_ratio, step_length_60_ratio) import spark.implicits._ val sessionAggrStatRDD = spark.sparkContext.makeRDD(Array(sessionAggrStat)) sessionAggrStatRDD.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "session_aggr_stat") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() } 复制代码 -
按照Session粒度（注意每个session可能有多条action记录。）随机均匀获取Session。
randomExtractSession(spark, taskUUID, filteredSessionid2AggrInfoRDD, sessionid2detailRDD) def randomExtractSession(spark: SparkSession, taskUUID: String, sessionid2AggrInfoRDD: RDD[(String, String)], sessionid2actionRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]) { // 第一步，计算出天天每小时的session数量，获取<yyyy-MM-dd_HH,aggrInfo>格式的RDD val time2sessionidRDD = sessionid2AggrInfoRDD.map { case (sessionid, aggrInfo) => val startTime = StringUtils.getFieldFromConcatString(aggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_START_TIME) // 将key改成yyyy-MM-dd_HH的形式（小时粒度） val dateHour = DateUtils.getDateHour(startTime) (dateHour, aggrInfo) } // 获得天天每小时的session数量 // countByKey()计算每一个不一样的key有多少个数据 // countMap<yyyy-MM-dd_HH, count> val countMap = time2sessionidRDD.countByKey() // 第二步，使用按时间比例随机抽取算法，计算出天天每小时要抽取session的索引，将<yyyy-MM-dd_HH,count>格式的map，转换成<yyyy-MM-dd,<HH,count>>的格式 // dateHourCountMap <yyyy-MM-dd,<HH,count>> val dateHourCountMap = mutable.HashMap[String, mutable.HashMap[String, Long]]() for ((dateHour, count) <- countMap) { val date = dateHour.split("_")(0) val hour = dateHour.split("_")(1) // 经过模式匹配实现了if的功能 dateHourCountMap.get(date) match { // 对应日期的数据不存在，则新增 case None => dateHourCountMap(date) = new mutable.HashMap[String, Long](); dateHourCountMap(date) += (hour -> count) // 对应日期的数据存在，则更新 // 若是有值，Some(hourCountMap)将值取到了hourCountMap中 case Some(hourCountMap) => hourCountMap += (hour -> count) } } // 按时间比例随机抽取算法，总共要抽取100个session，先按照天数，进行平分 // 获取每一天要抽取的数量 val extractNumberPerDay = 100 / dateHourCountMap.size // dateHourExtractMap[天，[小时，index列表]] val dateHourExtractMap = mutable.HashMap[String, mutable.HashMap[String, mutable.ListBuffer[Int]]]() val random = new Random() /** * 根据每一个小时应该抽取的数量，来产生随机值 * 遍历每一个小时，填充Map<date,<hour,(3,5,20,102)>> * @param hourExtractMap 主要用来存放生成的随机值 * @param hourCountMap 每一个小时的session总数 * @param sessionCount 当天全部的seesion总数 */ def hourExtractMapFunc(hourExtractMap: mutable.HashMap[String, mutable.ListBuffer[Int]], hourCountMap: mutable.HashMap[String, Long], sessionCount: Long) { for ((hour, count) <- hourCountMap) { // 计算每一个小时的session数量，占据当天总session数量的比例，直接乘以天天要抽取的数量 // 就能够计算出，当前小时须要抽取的session数量 var hourExtractNumber = ((count / sessionCount.toDouble) * extractNumberPerDay).toInt if (hourExtractNumber > count) { hourExtractNumber = count.toInt } // 仍然经过模式匹配实现有则追加，无则新建 hourExtractMap.get(hour) match { case None => hourExtractMap(hour) = new mutable.ListBuffer[Int](); // 根据数量随机生成下标 for (i <- 0 to hourExtractNumber) { var extractIndex = random.nextInt(count.toInt); // 一旦随机生成的index已经存在，从新获取，直到获取到以前没有的index while (hourExtractMap(hour).contains(extractIndex)) { extractIndex = random.nextInt(count.toInt); } hourExtractMap(hour) += (extractIndex) } case Some(extractIndexList) => for (i <- 0 to hourExtractNumber) { var extractIndex = random.nextInt(count.toInt); // 一旦随机生成的index已经存在，从新获取，直到获取到以前没有的index while (hourExtractMap(hour).contains(extractIndex)) { extractIndex = random.nextInt(count.toInt); } hourExtractMap(hour) += (extractIndex) } } } } // session随机抽取功能 for ((date, hourCountMap) <- dateHourCountMap) { // 计算出这一天的session总数 val sessionCount = hourCountMap.values.sum // dateHourExtractMap[天，[小时，小时列表]] dateHourExtractMap.get(date) match { case None => dateHourExtractMap(date) = new mutable.HashMap[String, mutable.ListBuffer[Int]](); // 更新index hourExtractMapFunc(dateHourExtractMap(date), hourCountMap, sessionCount) case Some(hourExtractMap) => hourExtractMapFunc(hourExtractMap, hourCountMap, sessionCount) } } /* 至此，index获取完毕 */ //将Map进行广播 val dateHourExtractMapBroadcast = spark.sparkContext.broadcast(dateHourExtractMap) // time2sessionidRDD <yyyy-MM-dd_HH,aggrInfo> // 执行groupByKey算子，获得<yyyy-MM-dd_HH,(session aggrInfo)> val time2sessionsRDD = time2sessionidRDD.groupByKey() // 第三步：遍历天天每小时的session，而后根据随机索引进行抽取,咱们用flatMap算子，遍历全部的<dateHour,(session aggrInfo)>格式的数据 val sessionRandomExtract = time2sessionsRDD.flatMap { case (dateHour, items) => val date = dateHour.split("_")(0) val hour = dateHour.split("_")(1) // 从广播变量中提取出数据 val dateHourExtractMap = dateHourExtractMapBroadcast.value // 获取指定天对应的指定小时的indexList // 当前小时须要的index集合 val extractIndexList = dateHourExtractMap.get(date).get(hour) // index是在外部进行维护 var index = 0 val sessionRandomExtractArray = new ArrayBuffer[SessionRandomExtract]() // 开始遍历全部的aggrInfo for (sessionAggrInfo <- items) { // 若是筛选List中包含当前的index，则提取此sessionAggrInfo中的数据 if (extractIndexList.contains(index)) { val sessionid = StringUtils.getFieldFromConcatString(sessionAggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_SESSION_ID) val starttime = StringUtils.getFieldFromConcatString(sessionAggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_START_TIME) val searchKeywords = StringUtils.getFieldFromConcatString(sessionAggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_SEARCH_KEYWORDS) val clickCategoryIds = StringUtils.getFieldFromConcatString(sessionAggrInfo, "\\|", Constants.FIELD_CLICK_CATEGORY_IDS) sessionRandomExtractArray += SessionRandomExtract(taskUUID, sessionid, starttime, searchKeywords, clickCategoryIds) } // index自增 index += 1 } sessionRandomExtractArray } /* 将抽取后的数据保存到MySQL */ // 引入隐式转换，准备进行RDD向Dataframe的转换 import spark.implicits._ // 为了方便地将数据保存到MySQL数据库，将RDD数据转换为Dataframe sessionRandomExtract.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "session_random_extract") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() // 提取抽取出来的数据中的sessionId val extractSessionidsRDD = sessionRandomExtract.map(item => (item.sessionid, item.sessionid)) // 第四步：获取抽取出来的session的明细数据 // 根据sessionId与详细数据进行聚合 val extractSessionDetailRDD = extractSessionidsRDD.join(sessionid2actionRDD) // 对extractSessionDetailRDD中的数据进行聚合，提炼有价值的明细数据 val sessionDetailRDD = extractSessionDetailRDD.map { case (sid, (sessionid, userVisitAction)) => SessionDetail(taskUUID, userVisitAction.user_id, userVisitAction.session_id, userVisitAction.page_id, userVisitAction.action_time, userVisitAction.search_keyword, userVisitAction.click_category_id, userVisitAction.click_product_id, userVisitAction.order_category_ids, userVisitAction.order_product_ids, userVisitAction.pay_category_ids, userVisitAction.pay_product_ids) } // 将明细数据保存到MySQL中 sessionDetailRDD.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "session_detail") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() } 复制代码 -
获取top10热门品类
排序 case class CategorySortKey(val clickCount: Long, val orderCount: Long, val payCount: Long) extends Ordered[CategorySortKey] { override def compare(that: CategorySortKey): Int = { if (this.clickCount - that.clickCount != 0) { return (this.clickCount - that.clickCount).toInt } else if (this.orderCount - that.orderCount != 0) { return (this.orderCount - that.orderCount).toInt } else if (this.payCount - that.payCount != 0) { return (this.payCount - that.payCount).toInt } 0 } } 获取各个品类的点击次数RDD def getClickCategoryId2CountRDD(sessionid2detailRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]): RDD[(Long, Long)] = { // 只将点击行为过滤出来 val clickActionRDD = sessionid2detailRDD.filter { case (sessionid, userVisitAction) => userVisitAction.click_category_id != null } // 获取每种类别的点击次数 // map阶段：(品类ID，1L) val clickCategoryIdRDD = clickActionRDD.map { case (sessionid, userVisitAction) => (userVisitAction.click_category_id, 1L) } // 计算各个品类的点击次数 // reduce阶段：对map阶段的数据进行汇总 // (品类ID1，次数) (品类ID2，次数) (品类ID3，次数) ... ... (品类ID4，次数) clickCategoryIdRDD.reduceByKey(_ + _) } 链接品类RDD与数据RDD def joinCategoryAndData(categoryidRDD: RDD[(Long, Long)], clickCategoryId2CountRDD: RDD[(Long, Long)], orderCategoryId2CountRDD: RDD[(Long, Long)], payCategoryId2CountRDD: RDD[(Long, Long)]): RDD[(Long, String)] = { // 将全部品类信息与点击次数信息结合【左链接】 val clickJoinRDD = categoryidRDD.leftOuterJoin(clickCategoryId2CountRDD).map { case (categoryid, (cid, optionValue)) => val clickCount = if (optionValue.isDefined) optionValue.get else 0L val value = Constants.FIELD_CATEGORY_ID + "=" + categoryid + "|" + Constants.FIELD_CLICK_COUNT + "=" + clickCount (categoryid, value) } // 将全部品类信息与订单次数信息结合【左链接】 val orderJoinRDD = clickJoinRDD.leftOuterJoin(orderCategoryId2CountRDD).map { case (categoryid, (ovalue, optionValue)) => val orderCount = if (optionValue.isDefined) optionValue.get else 0L val value = ovalue + "|" + Constants.FIELD_ORDER_COUNT + "=" + orderCount (categoryid, value) } // 将全部品类信息与付款次数信息结合【左链接】 val payJoinRDD = orderJoinRDD.leftOuterJoin(payCategoryId2CountRDD).map { case (categoryid, (ovalue, optionValue)) => val payCount = if (optionValue.isDefined) optionValue.get else 0L val value = ovalue + "|" + Constants.FIELD_PAY_COUNT + "=" + payCount (categoryid, value) } payJoinRDD } def getTop10Category(spark: SparkSession, taskid: String, sessionid2detailRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]): Array[(CategorySortKey, String)] = { // 第一步：获取每个Sessionid 点击过、下单过、支付过的数量 // 获取全部产生过点击、下单、支付中任意行为的商品类别 val categoryidRDD = sessionid2detailRDD.flatMap { case (sessionid, userVisitAction) => val list = ArrayBuffer[(Long, Long)]() // 一个session中点击的商品ID if (userVisitAction.click_category_id != null) { list += ((userVisitAction.click_category_id, userVisitAction.click_category_id)) } // 一个session中下单的商品ID集合 if (userVisitAction.order_category_ids != null) { for (orderCategoryId <- userVisitAction.order_category_ids.split(",")) list += ((orderCategoryId.toLong, orderCategoryId.toLong)) } // 一个session中支付的商品ID集合 if (userVisitAction.pay_category_ids != null) { for (payCategoryId <- userVisitAction.pay_category_ids.split(",")) list += ((payCategoryId.toLong, payCategoryId.toLong)) } list } // 对重复的categoryid进行去重 // 获得了全部被点击、下单、支付的商品的品类 val distinctCategoryIdRDD = categoryidRDD.distinct // 第二步：计算各品类的点击、下单和支付的次数 // 计算各个品类的点击次数 val clickCategoryId2CountRDD = getClickCategoryId2CountRDD(sessionid2detailRDD) // 计算各个品类的下单次数 val orderCategoryId2CountRDD = getOrderCategoryId2CountRDD(sessionid2detailRDD) // 计算各个品类的支付次数 val payCategoryId2CountRDD = getPayCategoryId2CountRDD(sessionid2detailRDD) // 第三步：join各品类与它的点击、下单和支付的次数 // distinctCategoryIdRDD中是全部产生过点击、下单、支付行为的商品类别 // 经过distinctCategoryIdRDD与各个统计数据的LeftJoin保证数据的完整性 val categoryid2countRDD = joinCategoryAndData(distinctCategoryIdRDD, clickCategoryId2CountRDD, orderCategoryId2CountRDD, payCategoryId2CountRDD); // 第四步：自定义二次排序key // 第五步：将数据映射成<CategorySortKey,info>格式的RDD，而后进行二次排序（降序） // 建立用于二次排序的联合key —— (CategorySortKey(clickCount, orderCount, payCount), line) // 按照：点击次数 -> 下单次数 -> 支付次数 这一顺序进行二次排序 val sortKey2countRDD = categoryid2countRDD.map { case (categoryid, line) => val clickCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_CLICK_COUNT).toLong val orderCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_ORDER_COUNT).toLong val payCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_PAY_COUNT).toLong (CategorySortKey(clickCount, orderCount, payCount), line) } // 降序排序 val sortedCategoryCountRDD = sortKey2countRDD.sortByKey(false) // 第六步：用take(10)取出top10热门品类，并写入MySQL val top10CategoryList = sortedCategoryCountRDD.take(10) val top10Category = top10CategoryList.map { case (categorySortKey, line) => val categoryid = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_CATEGORY_ID).toLong val clickCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_CLICK_COUNT).toLong val orderCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_ORDER_COUNT).toLong val payCount = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_PAY_COUNT).toLong Top10Category(taskid, categoryid, clickCount, orderCount, payCount) } // 将Map结构转化为RDD val top10CategoryRDD = spark.sparkContext.makeRDD(top10Category) // 写入MySQL以前，将RDD转化为Dataframe import spark.implicits._ top10CategoryRDD.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "top10_category") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() top10CategoryList } 复制代码 -
获取top10热门品类的活跃session（先join热门品类获得热门的session，再迭代计算每一种品类对应的session中点击次数排名，取前10）
1 sessionid2detailRDD 数据结构重组和计算全部品类出现的次数累加值count （一个SessionId对应的多条action记录:sessionid-iter(userVisitAction)） val sessionid2ActionsRDD = sessionid2ActionRDD.groupByKey() 数据结构重组后输出 (categoryid, sessionid + "," + count) 2 获取到top10热门品类，被各个session点击的次数【将数据集缩小】,包含大量的重复key val top10CategorySessionCountRDD = top10CategoryIdRDD.join(categoryid2sessionCountRDD).map { case (cid, (ccid, value)) => (cid, value) } 3 整合大量重复的key，按照品类分组，获取品类下的全部（sessionid + "," + count）迭代器。 val top10CategorySessionCountsRDD = top10CategorySessionCountRDD.groupByKey() 4 每一种品类对应的session中点击次数进行排序，取前10 val top10Sessions = clicks.toList.sortWith(_.split(",")(1) > _.split(",")(1)).take(10) 复制代码 -
版权声明：本套技术专栏是做者（秦凯新）平时工做的总结和升华，经过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，若有任何技术交流，可随时联系。
def getTop10Session(spark: SparkSession, taskid: String, top10CategoryList: Array[(CategorySortKey, String)], sessionid2ActionRDD: RDD[(String, UserVisitAction)]) { // 第一步：将top10热门品类的id，生成一份RDD // 得到全部须要求的category集合 val top10CategoryIdRDD = spark.sparkContext.makeRDD(top10CategoryList.map { case (categorySortKey, line) => val categoryid = StringUtils.getFieldFromConcatString(line, "\\|", Constants.FIELD_CATEGORY_ID).toLong; (categoryid, categoryid) }) // 第二步：计算top10品类被各session点击的次数 // sessionid2ActionRDD是符合过滤(职业、年龄等)条件的完整数据 // sessionid2detailRDD ( sessionId, userAction ) val sessionid2ActionsRDD = sessionid2ActionRDD.groupByKey() // 获取每一个品类被每个Session点击的次数 val categoryid2sessionCountRDD = sessionid2ActionsRDD.flatMap { case (sessionid, userVisitActions) => val categoryCountMap = new mutable.HashMap[Long, Long]() // userVisitActions中聚合了一个session的全部用户行为数据 // 遍历userVisitActions是提取session中的每个用户行为，并对每个用户行为中的点击事件进行计数 for (userVisitAction <- userVisitActions) { // 若是categoryCountMap中尚不存在此点击品类，则新增品类 if (!categoryCountMap.contains(userVisitAction.click_category_id)) categoryCountMap.put(userVisitAction.click_category_id, 0) // 若是categoryCountMap中已经存在此点击品类，则进行累加 if (userVisitAction.click_category_id != null && userVisitAction.click_category_id != -1L) { categoryCountMap.update(userVisitAction.click_category_id, categoryCountMap(userVisitAction.click_category_id) + 1) } } // 对categoryCountMap中的数据进行格式转化 for ((categoryid, count) <- categoryCountMap) yield (categoryid, sessionid + "," + count) } // 经过top10热门品类top10CategoryIdRDD与完整品类点击统计categoryid2sessionCountRDD进行join，仅获取热门品类的数据信息 // 获取到to10热门品类，被各个session点击的次数【将数据集缩小】 val top10CategorySessionCountRDD = top10CategoryIdRDD.join(categoryid2sessionCountRDD).map { case (cid, (ccid, value)) => (cid, value) } // 第三步：分组取TopN算法实现，获取每一个品类的top10活跃用户 // 先按照品类分组 val top10CategorySessionCountsRDD = top10CategorySessionCountRDD.groupByKey() // 将每个品类的全部点击排序，取前十个，并转换为对象 //(categoryid, sessionId=1213,sessionId=908) val top10SessionObjectRDD = top10CategorySessionCountsRDD.flatMap { case (categoryid, clicks) => // 先排序，而后取前10 val top10Sessions = clicks.toList.sortWith(_.split(",")(1) > _.split(",")(1)).take(10) // 从新整理数据 top10Sessions.map { case line => val sessionid = line.split(",")(0) val count = line.split(",")(1).toLong Top10Session(taskid, categoryid, sessionid, count) } } // 将结果以追加方式写入到MySQL中 import spark.implicits._ top10SessionObjectRDD.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "top10_session") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() val top10SessionRDD = top10SessionObjectRDD.map(item => (item.sessionid, item.sessionid)) // 第四步：获取top10活跃session的明细数据 val sessionDetailRDD = top10SessionRDD.join(sessionid2ActionRDD).map { case (sid, (sessionid, userVisitAction)) => SessionDetail(taskid, userVisitAction.user_id, userVisitAction.session_id, userVisitAction.page_id, userVisitAction.action_time, userVisitAction.search_keyword, userVisitAction.click_category_id, userVisitAction.click_product_id, userVisitAction.order_category_ids, userVisitAction.order_product_ids, userVisitAction.pay_category_ids, userVisitAction.pay_product_ids) } // 将活跃Session的明细数据，写入到MySQL sessionDetailRDD.toDF().write .format("jdbc") .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL)) .option("dbtable", "session_detail") .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER)) .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD)) .mode(SaveMode.Append) .save() } 复制代码
10 总结
温故而知新，本文为了综合复习，进行代码总结，内容粗鄙，勿怪
版权声明：本套技术专栏是做者（秦凯新）平时工做的总结和升华，经过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，若有任何技术交流，可随时联系。
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