Spark综合使用及用户行为案例区域内热门商品统计分析实战-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。

1 UDAF 电商业务的实现城市信息累加

• MutableAggregationBuffer是一个数组，这里咱们取 buffer.getString(0)。

• 把传进来的字符串进行追加到buffer.getString(0)中。

  class GroupConcatDistinctUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
    
     输入数据类型
     override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("cityInfo", StringType) :: Nil)
    
     缓冲数据类型
     override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("bufferCityInfo", StringType) :: Nil)
    
     输出数据类型
     override def dataType: DataType = StringType
    
     一致性校验
     override def deterministic: Boolean = true
    
     override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
        buffer(0)= ""
     }
    
      /**
        * 更新
        * 能够认为是，一个一个地将组内的字段值传递进来
        * 实现拼接的逻辑
        */
      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)
        }
      }
    
      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);
      }
    
      override def evaluate(buffer: Row): Any = {
        buffer.getString(0)
      }
    
    }
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2 UDAF 无类型的用户自定于聚合函数求平均值

• 分析数据

  第一列为user_id，第二列为item_id，第三列为score
    0162381440670851711,4,7.0
    0162381440670851711,11,4.0
    0162381440670851711,32,1.0
    0162381440670851711,176,27.0
    0162381440670851711,183,11.0
    0162381440670851711,184,5.0
    0162381440670851711,207,9.0
    0162381440670851711,256,3.0
    0162381440670851711,258,4.0
    0162381440670851711,259,16.0
    0162381440670851711,260,8.0
    0162381440670851711,261,18.0
    0162381440670851711,301,1.0
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• 一、inputSchema

  定义输入数据的Schema，要求类型是StructType，它的参数是由StructField类型构成的数组。好比这里要定义score列的Schema，首先使用StructField声明score列的名字score_column，数据类型为DoubleType。这里输入只有score这一列，因此StructField构成的数组只有一个元素。

  override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("score_column",DoubleType)::Nil)
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• 二、bufferSchema

  计算score的平均值时，须要用到score的总和sum以及score的总个数count这样的中间数据，那么就使用bufferSchema来定义它们。

  override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum",DoubleType)::StructField("count",LongType)::Nil)
  复制代码

• 三、dataType

  咱们须要对自定义聚合函数的最终数据类型进行说明，使用dataType函数。好比计算出的平均score是Double类型。

  override def dataType: DataType = DoubleType
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• 四、deterministic

  deterministic函数用于对输入数据进行一致性检验，是一个布尔值，当为true时，表示对于一样的输入会获得一样的输出。由于对于一样的score输入，确定要获得相同的score平均值，因此定义为true。

  override def deterministic: Boolean = true
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• 五、initialize

initialize用户初始化缓存数据。好比score的缓存数据有两个：sum和count，须要初始化为sum=0.0和count=0L，第一个初始化为Double类型，第二个初始化为长整型。

override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
          //sum=0.0
          buffer(0)=0.0
          //count=0
          buffer(1)=0L
        }
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• 六、update

当有新的输入数据时，update用户更新缓存变量。好比这里当有新的score输入时，须要将它的值更新变量sum中，并将count加1

override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
          //输入非空
          if(!input.isNullAt(0)){
            //sum=sum+输入的score
            buffer(0)=buffer.getDouble(0)+input.getDouble(0)
            //count=count+1
            buffer(1)=buffer.getLong(1)+1
          }
        }
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• 七、merge

  merge将更新的缓存变量存入到缓存中

  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
          buffer1(0)=buffer1.getDouble(0)+buffer2.getDouble(0)
          buffer1(1)=buffer1.getLong(1)+buffer2.getLong(1)
        }
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• 八、evaluate

  evaluate是一个计算方法，用于计算咱们的最终结果。好比这里用于计算平均得分average(score)=sum(score)/count(score)

  override def evaluate(buffer: Row): Double = buffer.getDouble(0)/buffer.getLong(1)
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3 类型安全的用户自定义聚合函数（Type-Safe User-Defined Aggregate Functions）

• Data用于存储itemdata.data数据，Average用于存储计算score平均值的中间数据，须要注意的是Average的参数sum和count都要声明为变量var。

  case class Data(user_id: String, item_id: String, score: Double)
    case class Average(var sum: Double,var count: Long)
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• 具体源码

• 聚合函数 toColumn.name("average_score")

• 使用聚合函数 dataDS.select(averageScore).show()

  import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
    import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
     
     
    /**
      * 类型安全自定义聚合函数
      */
    object TypeSafeMyAverageTest {
    
      case class Data(user_id: String, item_id: String, score: Double)
      case class Average(var sum: Double,var count: Long)
     
      object SafeMyAverage extends Aggregator[Data, Average, Double] {
      
          zero至关于1中的initialize初始化函数，初始化存储中间数据的Average
          override def zero: Average = Average(0.0D, 0L)
         
          reduce函数至关于1中的update函数，当有新的数据a时，更新中间数据b
          override def reduce(b: Average, a: Data): Average = {
              b.sum += a.score
              b.count += 1L
              b
            }
         
            override def merge(b1: Average, b2: Average): Average = {
              b1.sum+=b2.sum
              b1.count+= b2.count
              b1
            }
         
            override def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum / reduction.count
         
            缓冲数据编码方式
            override def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
         
            最终数据输出编码方式
            override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
          }
         
          def main(args: Array[String]): Unit = {
            //建立Spark SQL切入点
            val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("My-Average").getOrCreate()
            //读取HDFS文件系统数据itemdata.data生成RDD
            val rdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs://192.168.189.21:8020/input/mahout-demo/itemdata.data")
            //RDD转化成DataSet
            import spark.implicits._
            val dataDS =rdd.map(_.split(",")).map(d => Data(d(0), d(1), d(2).toDouble)).toDS()
            //自定义聚合函数
            val averageScore = SafeMyAverage.toColumn.name("average_score")
            dataDS.select(averageScore).show()
          }
    }
  复制代码

4 区域内热门商品项目实战

• 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。

4.1 区域模型

• 区域内热门商品分析流程

  

4.2 建立Spark客户端

// 任务的执行ID，用户惟一标示运行后的结果，用在MySQL数据库中
val taskUUID = UUID.randomUUID().toString

// 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
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4.3 注册UDF函数

// 注册自定义函数
    spark.udf.register("concat_long_string", (v1: Long, v2: String, split: String) => v1.toString + split + v2)
    
    spark.udf.register("get_json_object", (json: String, field: String) => {
      val jsonObject = JSONObject.fromObject(json);
      jsonObject.getString(field)
    })
    spark.udf.register("group_concat_distinct", new GroupConcatDistinctUDAF())

    // 获取任务日期参数
    val startDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_START_DATE)
    val endDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_END_DATE)
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4.4 查询用户指定日期范围内的城市粒度点击行为数据

val cityid2clickActionRDD = getcityid2ClickActionRDDByDate(spark, startDate, endDate)

def getcityid2ClickActionRDDByDate(spark: SparkSession, startDate: String, endDate: String): RDD[(Long, Row)] = {
    // 从user_visit_action中，查询用户访问行为数据
    // 第一个限定：click_product_id，限定为不为空的访问行为，那么就表明着点击行为
    // 第二个限定：在用户指定的日期范围内的数据

    val sql =
      "SELECT " +
          "city_id," +
          "click_product_id " +
        "FROM user_visit_action " +
        "WHERE click_product_id IS NOT NULL and click_product_id != -1L " +
          "AND date>='" + startDate + "' " +
          "AND date<='" + endDate + "'"

    val clickActionDF = spark.sql(sql)

    //(cityid, row)
    clickActionDF.rdd.map(item => (item.getAs[Long]("city_id"), item))
  }
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4.5 查询城市信息

def getcityid2CityInfoRDD(spark: SparkSession): RDD[(Long, Row)] = {

    val cityInfo = Array((0L, "北京", "华北"), (1L, "上海", "华东"), (2L, "南京", "华东"), (3L, "广州", "华南"), (4L, "三亚", "华南"), (5L, "武汉", "华中"), (6L, "长沙", "华中"), (7L, "西安", "西北"), (8L, "成都", "西南"), (9L, "哈尔滨", "东北"))
    import spark.implicits._
    val cityInfoDF = spark.sparkContext.makeRDD(cityInfo).toDF("city_id", "city_name", "area")
    cityInfoDF.rdd.map(item => (item.getAs[Long]("city_id"), item))
  }

// 使用(city_id , 城市信息)
val cityid2cityInfoRDD = getcityid2CityInfoRDD(spark)
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4.6 生成点击商品基础信息临时表

// 将点击行为cityid2clickActionRDD和城市信息cityid2cityInfoRDD进行Join关联
// tmp_click_product_basic
generateTempClickProductBasicTable(spark, cityid2clickActionRDD, cityid2cityInfoRDD)

def generateTempClickProductBasicTable(spark: SparkSession, cityid2clickActionRDD: RDD[(Long, Row)], cityid2cityInfoRDD: RDD[(Long, Row)]) {
    // 执行join操做，进行点击行为数据和城市数据的关联
    val joinedRDD = cityid2clickActionRDD.join(cityid2cityInfoRDD)

    // 将上面的JavaPairRDD，转换成一个JavaRDD<Row>（才能将RDD转换为DataFrame）
    val mappedRDD = joinedRDD.map { case (cityid, (action, cityinfo)) =>
      val productid = action.getLong(1)
      //action.getAs[String]("aera")
      val cityName = cityinfo.getString(1)
      val area = cityinfo.getString(2)
      (cityid, cityName, area, productid)
    }
    // 1 北京
    // 2 上海
    // 1 北京
    // group by area,product_id
    // 1:北京,2:上海

    // 两个函数
    // UDF：concat2()，将两个字段拼接起来，用指定的分隔符
    // UDAF：group_concat_distinct()，将一个分组中的多个字段值，用逗号拼接起来，同时进行去重
    import spark.implicits._
    val df = mappedRDD.toDF("city_id", "city_name", "area", "product_id")
    // 为df建立临时表
    df.createOrReplaceTempView("tmp_click_product_basic")
复制代码

4.7 生成各区域各商品点击次数的临时表

generateTempAreaPrdocutClickCountTable(spark)
    
    def generateTempAreaPrdocutClickCountTable(spark: SparkSession) {

        // 按照area和product_id两个字段进行分组
        // 计算出各区域各商品的点击次数
        // 能够获取到每一个area下的每一个product_id的城市信息拼接起来的串
        val sql = "SELECT " +
            "area," +
            "product_id," +
            "count(*) click_count, " +
            "group_concat_distinct(concat_long_string(city_id,city_name,':')) city_infos " +
          "FROM tmp_click_product_basic " +
          "GROUP BY area,product_id "
    
        val df = spark.sql(sql)
    
        // 各区域各商品的点击次数（以及额外的城市列表）,再次将查询出来的数据注册为一个临时表
        df.createOrReplaceTempView("tmp_area_product_click_count")
  }
复制代码

4.8 生成包含完整商品信息的各区域各商品点击次数的临时表

generateTempAreaFullProductClickCountTable(spark)
关联tmp_area_product_click_count表与product_info表，在tmp_area_product_click_count基础上引入商品的详细信息

def generateTempAreaFullProductClickCountTable(spark: SparkSession) {

// 将以前获得的各区域各商品点击次数表，product_id
// 去关联商品信息表，product_id，product_name和product_status
// product_status要特殊处理，0，1，分别表明了自营和第三方的商品，放在了一个json串里面
// get_json_object()函数，能够从json串中获取指定的字段的值
// if()函数，判断，若是product_status是0，那么就是自营商品；若是是1，那么就是第三方商品
// area, product_id, click_count, city_infos, product_name, product_status

// 你拿到到了某个区域top3热门的商品，那么其实这个商品是自营的，仍是第三方的
// 实际上是很重要的一件事

// 技术点：内置if函数的使用

val sql = "SELECT " +
    "tapcc.area," +
    "tapcc.product_id," +
    "tapcc.click_count," +
    "tapcc.city_infos," +
    "pi.product_name," +
    "if(get_json_object(pi.extend_info,'product_status')='0','Self','Third Party') product_status " +
  "FROM tmp_area_product_click_count tapcc " +
    "JOIN product_info pi ON tapcc.product_id=pi.product_id "

val df = spark.sql(sql)

df.createOrReplaceTempView("tmp_area_fullprod_click_count")
复制代码

}

4.9 使用开窗函数获取各个区域内点击次数排名前3的热门商品

val areaTop3ProductRDD = getAreaTop3ProductRDD(taskUUID, spark)
    def getAreaTop3ProductRDD(taskid: String, spark: SparkSession): DataFrame = {

    // 华北、华东、华南、华中、西北、西南、东北
    // A级：华北、华东
    // B级：华南、华中
    // C级：西北、西南
    // D级：东北

    // case when
    // 根据多个条件，不一样的条件对应不一样的值
    // case when then ... when then ... else ... end

    val sql = "SELECT " +
        "area," +
        "CASE " +
          "WHEN area='China North' OR area='China East' THEN 'A Level' " +
          "WHEN area='China South' OR area='China Middle' THEN 'B Level' " +
          "WHEN area='West North' OR area='West South' THEN 'C Level' " +
          "ELSE 'D Level' " +
        "END area_level," +
        "product_id," +
        "city_infos," +
        "click_count," +
        "product_name," +
        "product_status " +
      "FROM (" +
        "SELECT " +
          "area," +
          "product_id," +
          "click_count," +
          "city_infos," +
          "product_name," +
          "product_status," +
          "row_number() OVER (PARTITION BY area ORDER BY click_count DESC) rank " +
        "FROM tmp_area_fullprod_click_count " +
        ") t " +
      "WHERE rank<=3"

    spark.sql(sql)
  }
复制代码

4.10 保存到数据库

import spark.implicits._
val areaTop3ProductDF = areaTop3ProductRDD.rdd.map(row =>
  AreaTop3Product(taskUUID, row.getAs[String]("area"), row.getAs[String]("area_level"), row.getAs[Long]("product_id"), row.getAs[String]("city_infos"), row.getAs[Long]("click_count"), row.getAs[String]("product_name"), row.getAs[String]("product_status"))
).toDS

areaTop3ProductDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL))
  .option("dbtable", "area_top3_product")
  .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER))
  .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD))
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()
复制代码

5 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

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