Spark综合使用及用户行为案例广告点击量实时统计分析实战-Spark商业应用实战...

1 广告点击数据模型

1.1 数据格式

    timestamp 	  province 	  city        userid         adid
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1.2 生成动态黑名单

    数据格式
    (timestamp province city userid adid)
    
    统计单用户的统计次数
    (date, userid,adid,clickCount)
    
    阈值统计统计黑名单
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1.3 计算广告点击流量实时统计结果

    输入数据格式
    (userid, timestamp province city userid adid)
    
    计算后数据格式并持久化
    (date,province,city,adid,clickCount)
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1.4 实时统计每天每个省份top3热门广告

    输入数据格式
   （yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount）
    
    计算后数据格式并持久化
    (date,province, adid,clickCount)
    
    注册成表ROW_NUMBER()实现窗聚合
    tmp_daily_ad_click_count_by_prov
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1.5 实时统计每天每个广告在最近1小时的滑动窗口内的点击趋势（每分钟的点击量）

    输入数据格式
    (timestamp province city userid adid)
    
    计算后数据格式并持久化
    (date,hour,minute,adid,clickCount)
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2 具体技术实现

2.1 SparkStreaming 与Kafka对接

构建Spark上下文

  val sparkConf = new SparkConf().setAppName("streamingRecommendingSystem").setMaster("local[*]")

  // 创建Spark客户端
  val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
  val sc = spark.sparkContext
  val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
  
  // 获取Kafka配置
  val broker_list = ConfigurationManager.config.getString("kafka.broker.list")
  val topics = ConfigurationManager.config.getString("kafka.topics")
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kafka消费者配置

 val kafkaParam = Map(
   "bootstrap.servers" -> broker_list,//用于初始化链接到集群的地址
   "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
   "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
   //用于标识这个消费者属于哪个消费团体
   "group.id" -> "commerce-consumer-group",
   //如果没有初始化偏移量或者当前的偏移量不存在任何服务器上，可以使用这个配置属性
   //可以使用这个配置，latest自动重置偏移量为最新的偏移量
   //earilist:提交过分区，从Offset处读取，如果没有提交过offset,从头读取
   //latest:提交过分区，从Offset处读取，没有从最新的数据开始读取
   //None：如果没有提交offset,就会报错，提交过offset,就从offset处读取
   "auto.offset.reset" -> "latest",
   //如果是true，则这个消费者的偏移量会在后台自动提交
   "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
 )
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设置检查点目录

  ssc.checkpoint("./streaming_checkpoint")
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LocationStrategies 分配分区策略

  // 创建DStream，返回接收到的输入数据
  // LocationStrategies：根据给定的主题和集群地址创建consumer
  // LocationStrategies.PreferConsistent：持续的在所有Executor之间匀分配分区 (均匀分配，选中的每一个Executor都会分配 partition)
  // LocationStrategies.PreferBrokers: 如果executor和kafka brokers 在同一台机器上，选择该executor。
  // LocationStrategies.PreferFixed: 如果机器不是均匀的情况下，可以指定特殊的hosts。当然如果不指定，采用 LocationStrategies.PreferConsistent模式
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ConsumerStrategies 消费策略

  // ConsumerStrategies：选择如何在Driver和Executor上创建和配置Kafka Consumer
  // ConsumerStrategies.Subscribe：订阅一系列主题
  val adRealTimeLogDStream=KafkaUtils.createDirectStream[String,String](ssc,
          LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](Array(topics),kafkaParam))
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SparkStreaming开始消费

  var adRealTimeValueDStream = adRealTimeLogDStream.map(consumerRecordRDD => consumerRecordRDD.value())
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2.2 SparkStreaming 开始根据黑名单进行过滤

算法过程如下 (timestamp province city userid adid) -> (userid, timestamp province city userid adid)

根据userId进行过滤

  用于Kafka Stream的线程非安全问题，重新分区切断血统
  adRealTimeValueDStream = adRealTimeValueDStream.repartition(400)
 
  val filteredAdRealTimeLogDStream = filterByBlacklist(spark,adRealTimeValueDStream)
  
  def filterByBlacklist(spark: SparkSession, adRealTimeValueDStream:DStream[String]):DStream[(Long, String)] = {
     
      // 刚刚接受到原始的用户点击行为日志之后
      // 根据mysql中的动态黑名单，进行实时的黑名单过滤（黑名单用户的点击行为，直接过滤掉，不要了）
      // 使用transform算子（将dstream中的每个batch RDD进行处理，转换为任意的其他RDD，功能很强大）
  
      val filteredAdRealTimeLogDStream = adRealTimeValueDStream.transform{ consumerRecordRDD =>
  
        //格式 ：timestamp province city userid adid
        //某个时间点 某个省份 某个城市 某个用户 某个广告
  
        // 首先，从mysql中查询所有黑名单用户，将其转换为一个rdd
        val adBlacklists = AdBlacklistDAO.findAll()
        // (userid, timestamp province city userid adid)
        val blacklistRDD = spark.sparkContext.makeRDD(adBlacklists.map(item => (item.userid, true)))
  
  
        //格式 ：timestamp province city userid adid
        val mappedRDD = consumerRecordRDD.map(consumerRecord => {
          val userid = consumerRecord.split(" ")(3).toLong
          (userid,consumerRecord)
        })
  
        // 将原始日志数据rdd，与黑名单rdd，进行左外连接
        // 如果说原始日志的userid，没有在对应的黑名单中，join不到，左外连接
        // 用inner join，内连接，会导致数据丢失
        val joinedRDD = mappedRDD.leftOuterJoin(blacklistRDD)
  
        val filteredRDD = joinedRDD.filter{ case (userid,(log, black)) =>
          // 如果这个值存在，那么说明原始日志中的userid，join到了某个黑名单用户
          if(black.isDefined && black.get) false else true
        }
  
        filteredRDD.map{ case (userid,(log, black)) => (userid, log)}
      }
  
      filteredAdRealTimeLogDStream
}
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2.3 SparkStreaming 生成动态黑名单

转化为用户粒度进行过滤，抛弃 province city ，格式为：(date, userid,adid,clickCount)

过滤次数大于阈值的userId，持久化到磁盘。

  generateDynamicBlacklist(filteredAdRealTimeLogDStream)
  
  def generateDynamicBlacklist(filteredAdRealTimeLogDStream: DStream[(Long, String)]) {
      
      // (timestamp province city userid adid)
      // 计算出每5个秒内的数据中，每天每个用户每个广告的点击量
      // 通过对原始实时日志的处理
      // 将日志的格式处理成格式
      val dailyUserAdClickDStream = filteredAdRealTimeLogDStream.map{ case (userid,log) =>
  
        // 从tuple中获取到每一条原始的实时日志
        val logSplited = log.split(" ")
  
        // 提取出日期（yyyyMMdd）、userid、adid
        val timestamp = logSplited(0)
        val date = new Date(timestamp.toLong)
        val datekey = DateUtils.formatDateKey(date)
  
        val userid = logSplited(3).toLong
        val adid = logSplited(4)
  
        // 拼接key
        val key = datekey + "_" + userid + "_" + adid
        (key, 1L)
      }
  
      // 针对处理后的日志格式，执行reduceByKey算子即可，（每个batch中）每天每个用户对每个广告的点击量
      val dailyUserAdClickCountDStream = dailyUserAdClickDStream.reduceByKey(_ + _)
  
      // 源源不断的，每个5s的batch中，当天每个用户对每支广告的点击次数
      // 
      dailyUserAdClickCountDStream.foreachRDD{ rdd =>
        rdd.foreachPartition{ items =>
          // 对每个分区的数据就去获取一次连接对象
          // 每次都是从连接池中获取，而不是每次都创建
          // 写数据库操作，性能已经提到最高了
  
          val adUserClickCounts = ArrayBuffer[AdUserClickCount]()
          for(item <- items){
            val keySplited = item._1.split("_")
            val date = DateUtils.formatDate(DateUtils.parseDateKey(keySplited(0)))
            // yyyy-MM-dd
            val userid = keySplited(1).toLong
            val adid = keySplited(2).toLong
            val clickCount = item._2
  
            //批量插入
            adUserClickCounts += AdUserClickCount(date, userid,adid,clickCount)
          }
          AdUserClickCountDAO.updateBatch(adUserClickCounts.toArray)
        }
      }
  
      // 现在我们在mysql里面，已经有了累计的每天各用户对各广告的点击量
      // 遍历每个batch中的所有记录，对每条记录都要去查询一下，这一天这个用户对这个广告的累计点击量是多少
      // 从mysql中查询
      // 查询出来的结果，如果是100，如果你发现某个用户某天对某个广告的点击量已经大于等于100了
      // 那么就判定这个用户就是黑名单用户，就写入mysql的表中，持久化
      val blacklistDStream = dailyUserAdClickCountDStream.filter{ case (key, count) =>
        val keySplited = key.split("_")
  
        // yyyyMMdd -> yyyy-MM-dd
        val date = DateUtils.formatDate(DateUtils.parseDateKey(keySplited(0)))
        val userid = keySplited(1).toLong
        val adid = keySplited(2).toLong
  
        // 从mysql中查询指定日期指定用户对指定广告的点击量
        val clickCount = AdUserClickCountDAO.findClickCountByMultiKey(date, userid, adid)
  
        // 判断，如果点击量大于等于100，ok，那么不好意思，你就是黑名单用户
        // 那么就拉入黑名单，返回true
        if(clickCount >= 100) {
          true
        }else{
          // 反之，如果点击量小于100的，那么就暂时不要管它了
          false
        }
  } 
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2.4 计算广告点击流量实时统计结果（yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount）

转化为省城市粒度进行过滤，抛弃userId，格式为：(yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount)

  val adRealTimeStatDStream = calculateRealTimeStat(filteredAdRealTimeLogDStream)
  
  def calculateRealTimeStat(filteredAdRealTimeLogDStream:DStream[(Long, String)]):DStream[(String, Long)] = {
  
      // 计算每天各省各城市各广告的点击量
      // 设计出来几个维度：日期、省份、城市、广告
      // 2015-12-01，当天，可以看到当天所有的实时数据（动态改变），比如江苏省南京市
      // 广告可以进行选择（广告主、广告名称、广告类型来筛选一个出来）
      // 拿着date、province、city、adid，去mysql中查询最新的数据
      // 等等，基于这几个维度，以及这份动态改变的数据，是可以实现比较灵活的广告点击流量查看的功能的
  
      // date province city userid adid
      // date_province_city_adid，作为key；1作为value
      // 通过spark，直接统计出来全局的点击次数，在spark集群中保留一份；在mysql中，也保留一份
      // 我们要对原始数据进行map，映射成格式
      // 然后呢，对上述格式的数据，执行updateStateByKey算子
      // spark streaming特有的一种算子，在spark集群内存中，维护一份key的全局状态
      //(userid, timestamp province city userid adid)
      val mappedDStream = filteredAdRealTimeLogDStream.map{ case (userid, log) =>
        val logSplited = log.split(" ")
  
        val timestamp = logSplited(0)
        val date = new Date(timestamp.toLong)
        val datekey = DateUtils.formatDateKey(date)
  
        val province = logSplited(1)
        val city = logSplited(2)
        val adid = logSplited(4).toLong
  
        val key = datekey + "_" + province + "_" + city + "_" + adid
  
        (key, 1L)
      }
  
      // 在这个dstream中，就相当于，有每个batch rdd累加的各个key（各天各省份各城市各广告的点击次数）
      // 每次计算出最新的值，就在aggregatedDStream中的每个batch rdd中反应出来
      val aggregatedDStream = mappedDStream.updateStateByKey[Long]{ (values:Seq[Long], old:Option[Long]) =>
        // 举例来说
        // 对于每个key，都会调用一次这个方法
        // 比如key是<20151201_Jiangsu_Nanjing_10001,1>，就会来调用一次这个方法7
        // 10个
  
        // values，(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
  
        // 首先根据optional判断，之前这个key，是否有对应的状态
        var clickCount = 0L
  
        // 如果说，之前是存在这个状态的，那么就以之前的状态作为起点，进行值的累加
        if(old.isDefined) {
          clickCount = old.get
        }
  
        // values，代表了，batch rdd中，每个key对应的所有的值
        for(value <- values) {
          clickCount += value
        }
  
        Some(clickCount)
      }
  
      // 将计算出来的最新结果，同步一份到mysql中，以便于j2ee系统使用
      aggregatedDStream.foreachRDD{ rdd =>
  
        rdd.foreachPartition{ items =>
  
          //批量保存到数据库
          val adStats = ArrayBuffer[AdStat]()
  
          for(item <- items){
            val keySplited = item._1.split("_")
            val date = keySplited(0)
            val province = keySplited(1)
            val city = keySplited(2)
            val adid = keySplited(3).toLong
  
            val clickCount = item._2
            adStats += AdStat(date,province,city,adid,clickCount)
          }
          AdStatDAO.updateBatch(adStats.toArray)
  
        }
  
      }
  
      aggregatedDStream
}
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2.5 实时统计每天每个省份top3热门广告

转化为省粒度进行过滤，抛弃userId ，cityid，格式为：(yyyyMMdd_province_adid,clickCount)

注册成表，基于ROW_NUMBER()实现窗聚合,按照province分区，实现top3排序，

 tmp_daily_ad_click_count_by_prov

 calculateProvinceTop3Ad(spark,adRealTimeStatDStream)
 
 def calculateProvinceTop3Ad(spark:SparkSession, adRealTimeStatDStream:DStream[(String, Long)]) {

 // 每一个batch rdd，都代表了最新的全量的每天各省份各城市各广告的点击量
 //（yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount）
 val rowsDStream = adRealTimeStatDStream.transform{ rdd =>

   // 
   // 

   // 计算出每天各省份各广告的点击量
   val mappedRDD = rdd.map{ case (keyString, count) =>

     val keySplited = keyString.split("_")
     val date = keySplited(0)
     val province = keySplited(1)
     val adid = keySplited(3).toLong
     val clickCount = count

     val key = date + "_" + province + "_" + adid
     (key, clickCount)
   }

   val dailyAdClickCountByProvinceRDD = mappedRDD.reduceByKey( _ + _ )

   // 将dailyAdClickCountByProvinceRDD转换为DataFrame
   // 注册为一张临时表
   // 使用Spark SQL，通过开窗函数，获取到各省份的top3热门广告
   val rowsRDD = dailyAdClickCountByProvinceRDD.map{ case (keyString, count) =>

     val keySplited = keyString.split("_")
     val datekey = keySplited(0)
     val province = keySplited(1)
     val adid = keySplited(2).toLong
     val clickCount = count

     val date = DateUtils.formatDate(DateUtils.parseDateKey(datekey))

     (date, province, adid, clickCount)

   }

   import spark.implicits._
   val dailyAdClickCountByProvinceDF = rowsRDD.toDF("date","province","ad_id","click_count")

   // 将dailyAdClickCountByProvinceDF，注册成一张临时表
   dailyAdClickCountByProvinceDF.createOrReplaceTempView("tmp_daily_ad_click_count_by_prov")

   // 使用Spark SQL执行SQL语句，配合开窗函数，统计出各身份top3热门的广告
   val provinceTop3AdDF = spark.sql(
     "SELECT "
         + "date,"
         + "province,"
         + "ad_id,"
         + "click_count "
       + "FROM ( "
         + "SELECT "
           + "date,"
           + "province,"
           + "ad_id,"
           + "click_count,"
           + "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY click_count DESC) rank "
         + "FROM tmp_daily_ad_click_count_by_prov "
         + ") t "
       + "WHERE rank<=3"
   )

   provinceTop3AdDF.rdd
 }

 // 每次都是刷新出来各个省份最热门的top3广告，将其中的数据批量更新到MySQL中
 rowsDStream.foreachRDD{ rdd =>
   rdd.foreachPartition{ items =>

     // 插入数据库
     val adProvinceTop3s = ArrayBuffer[AdProvinceTop3]()

     for (item <- items){
       val date = item.getString(0)
       val province = item.getString(1)
       val adid = item.getLong(2)
       val clickCount = item.getLong(3)
       adProvinceTop3s += AdProvinceTop3(date,province,adid,clickCount)
     }
     AdProvinceTop3DAO.updateBatch(adProvinceTop3s.toArray)

   }
 }
复制代码

}

2.6 实时统计每天每个广告在最近1小时的滑动窗口内的点击趋势（每分钟的点击量）

版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通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：[email protected]，如有任何技术交流，可随时联系。
转化为时间粒度进行过滤，抛弃province，userId ，cityid，格式为：，基于reduceByKeyAndWindow进行聚合

最终结果展开 (date,hour,minute,adid,clickCount)

  calculateAdClickCountByWindow(adRealTimeValueDStream)
  def calculateAdClickCountByWindow(adRealTimeValueDStream:DStream[String]) {

  // 映射成格式
  //(timestamp province city userid adid)
  val pairDStream = adRealTimeValueDStream.map{ case consumerRecord  =>
    val logSplited = consumerRecord.split(" ")
    val timeMinute = DateUtils.formatTimeMinute(new Date(logSplited(0).toLong))
    val adid = logSplited(4).toLong

    (timeMinute + "_" + adid, 1L)
  }

  // 计算窗口函数，1小时滑动窗口内的广告点击趋势
  val aggrRDD = pairDStream.reduceByKeyAndWindow((a:Long,b:Long) => (a + b),Minutes(60L), Seconds(10L))

  // 最近1小时内，各分钟的点击量，并保存到数据库
  aggrRDD.foreachRDD{ rdd =>
    rdd.foreachPartition{ items =>
      //保存到数据库
      val adClickTrends = ArrayBuffer[AdClickTrend]()
      for (item <- items){
        val keySplited = item._1.split("_")
        // yyyyMMddHHmm
        val dateMinute = keySplited(0)
        val adid = keySplited(1).toLong
        val clickCount = item._2

        val date = DateUtils.formatDate(DateUtils.parseDateKey(dateMinute.substring(0, 8)))
        val hour = dateMinute.substring(8, 10)
        val minute = dateMinute.substring(10)

        adClickTrends += AdClickTrend(date,hour,minute,adid,clickCount)
      }
      AdClickTrendDAO.updateBatch(adClickTrends.toArray)
    }
  }
}
复制代码

3 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

秦凯新于深圳

来源：掘金

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