Spark从入门到精通20：Spark实战案例之网站日志按页面分区存放

本节来介绍Spark实战案例：将某网站的访问日志，按照页面名称来分区存放。

本节用到的Windows版的Hadoop（需要用到其中的winutils.exe文件）：

hadoop-2.4.1.zip 提取码：80c4
winutils.exe 提取码：npmm
access_log.txt 提取码：xxjc

本节用到的日志文件格式如下所示：

192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:54:52 +0800] "GET /MyDemoWeb/hadoop.jsp HTTP/1.1" 200 242
192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:54:53 +0800] "GET /MyDemoWeb/oracle.jsp HTTP/1.1" 200 242
192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:54:54 +0800] "GET /MyDemoWeb/mysql.jsp HTTP/1.1" 200 241

1.下载Spark安装目录下的所有Jar包

使用WinSCP工具将$SPARK_HOME/jars目录下的所有Jar包下载到本地目录如E:/sparklib中。

2.使用IDEA搭建Spark程序开发环境

1. 打开IDEA开发工具，选择“Create New Project”，选择Scala下面的sbt工程，Next
2. 工程名字：WebLogPartitioner，选择一个保存位置，比如：E:/WebLogPartitioner，Java版本和Scala版本需要和Spark集群环境中的保持一致，sbt版本保持默认，Finish
3. 在WebLogPartitioner工程上右键单击，New，Directory，输入目录名：lib，OK
4. 将刚才下载好的所有Jar包，复制粘贴到lib文件夹，在弹出的确认对话框中单击OK
5. 选中lib目录下的所有的Jar包，右键，选中“Add as Libirary”，在弹出的对话框中输入库的名字，比如：spark_jars，OK

注意：IDEA构建工程的过程比较慢，请耐心等待。只有等工程构建完成后，工程的结构才会完整，写代码时才会有智能提示。可以通过更改sbt源的方式来提高构建速度，这里不作介绍。

3.编写WebLogPartitioner程序

1. 在WebLogPartitioner工程下的src/main/scala目录上右键，New，Package：demo，OK
2. 在demo下面New，Scala Class：WebLogPartitioner.scala，种类选择：Object，OK
3. 编写WebLogPartitioner代码如下：

package demo
import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable
object WebLogPartitioner {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //指定Hadoop家目录：在Windows下执行需要用到其中的winutils.exe文件
        System.setProperty("hadoop.home.dir","E:\\hadoop-2.4.1\\hadoop-2.4.1")

        //创建SparkConf对象
        val conf = new SparkConf().setAppName("WebLogPartitioner").setMaster("local")

        //创建SparkContext对象
        val sc = new SparkContext(conf)

       //读入日志数据，如：192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:54:41 +0800] 
       //"GET /MyDemoWeb/hadoop.jsp HTTP/1.1" 200 242
       val rdd1 = sc.textFile("d:\\temp\\access_log.txt").map(
       line => {
           //解析字符串，返回结果Map(JSP名字,日志信息)，如：(hadoop.jsp, 192.168.88.1 - - 
           //[30/Jul/2017:12:54:41 +0800] "GET /MyDemoWeb/hadoop.jsp HTTP/1.1" 200 242)

           //解析命令字符串，如：GET /MyDemoWeb/hadoop.jsp HTTP/1.1
           val index1 = line.indexOf("\"") //找到左双引号的位置
           val index2 = line.lastIndexOf("\"") //找到右双引号的位置
           val command = line.substring(index1+1,index2)

           //解析jps文件路径字符串，如：/MyDemoWeb/hadoop.jsp
           val index3 = command.indexOf(" ") //第一个空格
           val index4 = command.lastIndexOf(" ") //最后一个空格
           val path = command.substring(index3+1,index4)

          //解析jsp文件名，如：hadoop.jsp
          val jspName = path.substring(path.lastIndexOf("/")+1)

          // 返回Map(JSP名字,日志信息)
          (jspName,line)
        }
        )

        //得到jsp文件名的数据集，去掉重复的记录
        val rdd2 = rdd1.map(_._1).distinct().collect()

        //创建分区规则对象
        val myPartioner = new WebLogPartitionerRule(rdd2)

        //根据分区规则开始建立分区
        val rdd3 = rdd1.partitionBy(myPartioner)

        //将完整的日志文件按照分区输出到指定目录
        rdd3.saveAsTextFile("d:\\temp\\out1")

        //停止SparkContext对象
        sc.stop()
    }
}

//定义分区规则的类
class WebLogPartitionerRule(allJSPName:Array[String]) extends Partitioner {
    //定义一个Map，将jsp文件名映射到一个整数
    val partitionMap = new mutable.HashMap[String,Int]()
    var partID = 0 //分区号从0开始
    for(name <- allJSPName){
        //为每个jsp文件名建立一个分区号
        partitionMap.put(name,partID)

        //分区号自增
        partID += 1
    }

    //重写变量numPartitions：分区总数
    override def numPartitions = partitionMap.size

    //重写方法getPartition：根据jsp名字，查询对应的分区号
    override def getPartition(key: Any) = {
        partitionMap.getOrElse(key.toString,0)
    }
}

3.运行结果

按Ctrl + Shift + F10或者在代码上右键，选择Run “WebLogPartitioner”运行，结果如下：

image

从输出的结果中可以看出，将原来的日志按照页面分为8个分区，相同页面的日志划分到同一个分区中。就像下面这样：

image

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