转换算子小案例

1) 数据准备 agent.log：时间戳，省份，城市，用户，广告，中间字段使用空格分隔。

2) 需求描述 统计出每一个省份每个广告被点击数量排行的 Top3

3) 需求分析

4) 功能实现

整体思路

代码实现

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

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

object Spark024_RDD_Req {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

      //准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //1.获取原始数据：时间戳，省份，城市，用户，广告
    val dataRDD = sc.textFile("data/agent.log")

    //2. 将原始数据进行转换
    //时间戳，省份，城市，用户，广告=> ((省份,广告),1)
    val mapRDD = dataRDD.map(
      line => {
        val datas = line.split(" ")
        ((datas(1), datas(4)), 1)
      }
    )

    //3.将转换后的数据分组聚合
    // ((省份,广告),1)=>((省份,广告),sum)
    val reduceRDD = mapRDD.reduceByKey(_ + _)

    //4.将聚合的结果进行结构转换
    //((省份,广告),sum)=>(省份,(广告,sum))
    val newMapRDD = reduceRDD.map {
      case ((province, ad), sum) => {
        (province, (ad, sum))
      }
    }

    //5.将最终结果根据省份进行分组
    //(省份,[(广告A,sumA),(广告B,sumB),(广告C,sumC)])
    val groupRDD = newMapRDD.groupByKey()

    //6.将分组后的结果进行组内排序（降序），取前三名
    val resultRDD = groupRDD.mapValues(
      iter => {
        iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)
      }
    )

    //7.采集数据
    resultRDD.foreach(println)
    sc.stop()

  }
}

 结果