Spark 案例(依据电商网站的真实需求)

数据说明

在前面的博客中已经介绍了了 Spark 的基础编程方式,接下来,再看下在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求,所以在实现功能前,先将数据准备好。
数据文档链接
提取码:xzc6
在这里插入图片描述
上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容,表示为电商网站的用户行为数据,主要包含用户的4种行为:搜索,点击,下单,支付。数据规则如下:
(1)数据文件中每行数据采用下划线分隔数据
(2)每一行数据表示用户的一次行为,这个行为只能是4 种行为的一种
(3) 如果搜索关键字为 null,表示数据不是搜索数据
(4)如果点击的品类 ID 和产品ID 为-1,表示数据不是点击数据
(5)针对于下单行为,一次可以下单多个商品,所以品类 ID 和产品ID 可以是多个,id 之间采用逗号分隔,如果本次不是下单行为,则数据采用 null 表示
(6)支付行为和下单行为类似
详细字段说明:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
根据上面的字段,自定义样例类:

//用户访问动作表 
case class UserVisitAction( 
	 date: String,//用户点击行为的日期 
	 user_id: Long,//用户的 ID 
	 session_id: String,//Session 的 ID 
	 page_id: Long,//某个页面的 ID 
	 action_time: String,//动作的时间点 
	 search_keyword: String,//用户搜索的关键词 
	 click_category_id: Long,//某一个商品品类的 ID 
	 click_product_id: Long,//某一个商品的 ID 
	 order_category_ids: String,//一次订单中所有品类的 ID 集合 
	 order_product_ids: String,//一次订单中所有商品的 ID 集合 
	 pay_category_ids: String,//一次支付中所有品类的 ID 集合 
	 pay_product_ids: String,//一次支付中所有商品的 ID 集合 
     city_id: Long 
)//城市 id 

需求1:Top10 热门品类

需求说明

品类是指产品的分类,大型电商网站品类分多级,咱们的项目中品类只有一级,不同的公司可能对热门的定义不一样。我们按照每个品类的点击、下单、支付的量来统计热门品类。

鞋 	 	点击数 	下单数	 支付数 
衣服 	点击数 	下单数 	 支付数 
电脑 	点击数 	下单数 	 支付数 

例如,综合排名 = 点击数20%+下单数30%+支付数*50%

本项目需求优化为:先按照点击数排名,靠前的就排名高;如果点击数相同,再比较下单数;下单数再相同,就比较支付数。

实现方案一

需求分析

分别统计每个品类点击的次数,下单的次数和支付的次数:
(品类,点击总数)(品类,下单总数)(品类,支付总数)

需求实现

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.req

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

object Spark01_Req1_HotCateforyTop10Analysis {
    
    

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    

    //TODO : Top热门品类
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HotCateforyTop10Analysis")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)


    //1. 读取原始日志数据
    val actionRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/user_visit_action.txt")

    //2. 统计品类的点击数量(品类ID,点击数量)
    val clickActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(6) != "-1"
      }
    )

    val clickCountRDD: RDD[(String, Int)] = clickActionRDD.map(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        (datas(6), 1)
      }
    ).reduceByKey(_ + _)

    //3. 统计品类的下单数量(品类ID,下单数量)
    val orderActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(8) != "null"
      }
    )

    val orderCountRDD: RDD[(String, Int)] = orderActionRDD.flatMap(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        val cid = datas(8)
        val cids = cid.split(",")

        //扁平化
        cids.map(id => (id, 1))

      }
    ).reduceByKey(_ + _)


    //4. 统计品类的支付数量(品类ID,支付数量)
    val payActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(10) != "null"
      }
    )

    val payCountRDD: RDD[(String, Int)] = payActionRDD.flatMap(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        val cid = datas(10)
        val cids = cid.split(",")

        //扁平化
        cids.map(id => (id, 1))

      }
    ).reduceByKey(_ + _)

    //5.将品类进行排序,并且取前十名
    // 点击数量排序,下单数量的排序,支付数量排序
    // 元组排序:先比较第一个,在比较第二个,依次类推
    // (品类ID, (点击数量,下单数量,支付数量))
    //join(不可以),zip(不可以),leftOutJoin(不可以),cogroup (可以)连接数据

    val cogroupRDD: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int], Iterable[Int]))] =
      clickCountRDD.cogroup(orderCountRDD, payCountRDD)

    val analysisRDD = cogroupRDD.mapValues{
    
    
      case (clickIter, orderIter, payIter) => {
    
    

        var clickCnt = 0
        val iter1 = clickIter.iterator
        if (iter1.hasNext){
    
    
          clickCnt = iter1.next()
        }
        var orderCnt = 0
        val iter2 = orderIter.iterator
        if (iter2.hasNext){
    
    
          orderCnt = iter2.next()
        }
        var payCnt = 0
        val iter3 = payIter.iterator
        if (iter3.hasNext){
    
    
          payCnt = iter3.next()
        }
        (clickCnt,orderCnt,payCnt)
      }
    }

    val resultRDD: Array[(String, (Int, Int, Int))] = analysisRDD.sortBy(_._2, false).take(10)

    //6.将结果采集到控制台

    resultRDD.foreach(println)

    sc.stop()

  }

}

实现方案二

需求分析

一次性统计每个品类点击的次数,下单的次数和支付的次数:
(品类,(点击总数,下单总数,支付总数))

需求实现

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.req

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

object Spark02_Req1_HotCateforyTop10Analysis1 {
    
    

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    

    //TODO : Top热门品类
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark02_Req1_HotCateforyTop10Analysis1")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //Q: actionRDD重复使用
    //Q:cogr性能可能较低


    //1. 读取原始日志数据
    val actionRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/user_visit_action.txt")
    actionRDD.cache() //解决重复使用

    //2. 统计品类的点击数量(品类ID,点击数量)
    val clickActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(6) != "-1"
      }
    )

    val clickCountRDD: RDD[(String, Int)] = clickActionRDD.map(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        (datas(6), 1)
      }
    ).reduceByKey(_ + _)

    //3. 统计品类的下单数量(品类ID,下单数量)
    val orderActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(8) != "null"
      }
    )

    val orderCountRDD: RDD[(String, Int)] = orderActionRDD.flatMap(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        val cid = datas(8)
        val cids = cid.split(",")

        //扁平化
        cids.map(id => (id, 1))

      }
    ).reduceByKey(_ + _)


    //4. 统计品类的支付数量(品类ID,支付数量)
    val payActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        datas(10) != "null"
      }
    )

    val payCountRDD: RDD[(String, Int)] = payActionRDD.flatMap(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")
        val cid = datas(10)
        val cids = cid.split(",")

        //扁平化
        cids.map(id => (id, 1))

      }
    ).reduceByKey(_ + _)


    //5.将品类进行排序,并且取前十名
    // 点击数量排序,下单数量的排序,支付数量排序
    // 元组排序:先比较第一个,在比较第二个,依次类推
    // (品类ID, (点击数量,下单数量,支付数量))
    //join(不可以),zip(不可以),leftOutJoin(不可以),cogroup (可以)连接数据

    //cogroup有可能存在shuffle

    //换一个方式实现
     (品类ID, 点击数量)=>(品类ID, (点击数量))=>(品类ID, (点击数量,0,0))
     (品类ID, 下单数量)=>(品类ID, (下单数量))=>(品类ID, (0,下单数量,0))
     (品类ID, 支付数量)=>(品类ID, (支付数量))=>(品类ID, (0,0,支付数量))
    //之后再两两聚合

    val rdd1 = clickCountRDD.map{
    
    
      case (cid, cnt) => {
    
    
        (cid, (cnt,0,0))
      }
    }

    val rdd2 = orderCountRDD.map{
    
    
      case (cid, cnt) => {
    
    
        (cid, (0,cnt,0))
      }
    }

    val rdd3 = payCountRDD.map{
    
    
      case (cid, cnt) => {
    
    
        (cid, (0,0,cnt))
      }
    }

    //将三个数据源合并在一起,统一进行聚合计算
    val sourceRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = rdd1.union(rdd2).union(rdd3)

    val analysisRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = sourceRDD.reduceByKey(
      (t1, t2) => {
    
    
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2, t1._3 + t2._3)
      }
    )

    val resultRDD: Array[(String, (Int, Int, Int))] = analysisRDD.sortBy(_._2, false).take(10)

    //6.将结果采集到控制台

    resultRDD.foreach(println)

    sc.stop()

  }

}

实现方案三

需求分析

使用累加器的方式聚合数据

需求实现

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.req

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable

object Spark04_Req1_HotCateforyTop10Analysis3 {
    
    

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    

    //TODO : Top热门品类
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark03_Req1_HotCateforyTop10Analysis2")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //Q:存在shuffle操作(reduceByKey)
    //使用累加器


    //1. 读取原始日志数据
    val actionRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/user_visit_action.txt")

    val acc = new HotCategoryAccumulator
    sc.register(acc,"HotCategory")
    //2. 将数据转换结构

    actionRDD.foreach(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")

        if (datas(6) != "-1") {
    
    
          //点击场合
          acc.add((datas(6),"click"))
        } else if (datas(8) != "null") {
    
    
          //下单的场合
          val ids: Array[String] = datas(8).split(",")
          ids.foreach(
            id => {
    
    
              acc.add((id,"order"))
            }
          )

        } else if (datas(10) != "null") {
    
    
          //支付的场合
          val ids = datas(10).split(",")
          ids.foreach(
            id => {
    
    
              acc.add((id,"order"))
            }
          )
        }
      }
    )

    val accVal: mutable.Map[String, HotCategory] = acc.value

    val categories: mutable.Iterable[HotCategory] = accVal.map(_._2)

    val sort: List[HotCategory] = categories.toList.sortWith(
      (left, right) => {
    
    
        if (left.clickCnt > right.clickCnt) {
    
    
          true
        } else if (left.clickCnt == right.clickCnt) {
    
    
          if (left.orderCnt > right.orderCnt) {
    
    
            true
          } else if (left.orderCnt == right.orderCnt) {
    
    
            if (left.parCnt >= right.parCnt) {
    
    
              true
            } else {
    
    
              false
            }
          }
          else {
    
    
            false
          }
        }
        else {
    
    
          false
        }
      }
    )

    //5.将结果采集到控制台

    sort.take(10).foreach(println)

    sc.stop()

  }

  case class HotCategory(cid: String, var clickCnt: Int, var orderCnt: Int, var parCnt: Int)
  /**
   * 自定义累加器
   * 1.继承AccumulatorV2,定义泛型
   *    IN: (品类ID,行为类型)
   *    OUT:mutable.Map[String,HotCategory]
   *
   * 2. 重写方法(6个)
   */

  class HotCategoryAccumulator extends AccumulatorV2[(String,String),mutable.Map[String,HotCategory]]{
    
    

    private val hcMap = mutable.Map[String,HotCategory]()

    override def isZero: Boolean = {
    
    
      hcMap.isEmpty
    }

    override def copy(): AccumulatorV2[(String, String), mutable.Map[String, HotCategory]] = {
    
    
      new HotCategoryAccumulator
    }

    override def reset(): Unit = {
    
    
      hcMap.clear()
    }

    override def add(v: (String, String)): Unit = {
    
    
      val cid: String = v._1
      val actionType: String = v._2
      val category: HotCategory = hcMap.getOrElse(cid, HotCategory(cid, 0, 0, 0))

      if (actionType == "click"){
    
    
        category.clickCnt += 1
      }else if (actionType == "order"){
    
    
        category.orderCnt += 1
      }else if (actionType == "pay"){
    
    
        category.parCnt += 1
      }

      hcMap.update(cid,category)
    }

    override def merge(other: AccumulatorV2[(String, String), mutable.Map[String, HotCategory]]): Unit = {
    
    
      val map1 = this.hcMap
      val map2 = other.value

      map2.foreach{
    
    
        case (cid, hc) => {
    
    
          val category: HotCategory = map1.getOrElse(cid, HotCategory(cid, 0, 0, 0))
          category.clickCnt += hc.clickCnt
          category.orderCnt += hc.orderCnt
          category.parCnt += hc.parCnt
          map1.update(cid,category)
        }
      }
    }

    override def value: mutable.Map[String, HotCategory] = hcMap
  }
}


需求 2:Top10 热门品类中每个品类的 Top10 活跃Session 统计

需求说明

在需求一的基础上,增加每个品类用户session 的点击统计

需求分析

根据品类ID和Session进行点击量的统计,将统计的结果进行转换
((品类ID,sessionID ),sum) => (品类ID, (sessionID, sum))

需求实现

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.req

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

object Spark05_Req2_HotCateforyTop10SessionAnalysis2 {
    
    

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    

    //TODO : Top热门品类
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark05_Req2_HotCateforyTop10SessionAnalysis2")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)


    val actionRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/user_visit_action.txt")
    actionRDD.cache()

    val top10Ids: Array[String] = top10Category(actionRDD)


    //1. 过滤原始数据,保留点击和前10品类ID

    val filterActionRDD: RDD[String] = actionRDD.filter(
      action => {
    
    
        val datas = action.split("_")
        if (datas(6) != "-1") {
    
    
          top10Ids.contains(datas(6))
        } else {
    
    
          false
        }
      }
    )

    //2. 根据品类ID和Session进行点击量的统计

    val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = filterActionRDD.map(
      action => {
    
    
        val datas = action.split("_")

        ((datas(6), datas(2)), 1)
      }
    ).reduceByKey(_ + _)

  //3.将统计的结果进行转换
    //((品类ID,sessionID ),sum) => (品类ID, (sessionID, sum))

    val mapRDD = reduceRDD.map {
    
    
      case ((cid, sid),sum) => {
    
    
        (cid, (sid,sum))
      }
    }

    //4. 相同的品类进行分组
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = mapRDD.groupByKey()

    //5. 将分组后的数据进行点击量的排序,取前10名
    val resultRDD: RDD[(String, List[(String, Int)])] = groupRDD.mapValues(
      iter => {
    
    
        iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(10)
      }
    )

    resultRDD.collect().foreach(println)

    sc.stop()

  }

  def top10Category(actionRDD: RDD[String])  = {
    
    
    val flatRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = actionRDD.flatMap(
      action => {
    
    
        val datas: Array[String] = action.split("_")

        if (datas(6) != "-1") {
    
    
          //点击场合
          List((datas(6), (1, 0, 0)))
        } else if (datas(8) != "null") {
    
    
          //下单的场合
          val ids: Array[String] = datas(8).split(",")
          ids.map(id => (id, (0, 1, 0)))

        } else if (datas(10) != "null") {
    
    
          //支付的场合
          val ids = datas(10).split(",")
          ids.map(id => (id, (0, 0, 1)))
        } else {
    
    
          Nil
        }
      }
    )



    val analysisRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = flatRDD.reduceByKey(
      (t1, t2) => {
    
    
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2, t1._3 + t2._3)
      }
    )


    analysisRDD.sortBy(_._2, false).take(10).map(_._1)
  }

}

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