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Spark API编程动手实战-06-对搜狗日志文件深入实战操作

时间:2015-02-05 02:08:01      阅读:441      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

本节中所用到的内容是来自搜狗实验室,网址为:http://www.sogou.com/labs/dl/q.html

我们使用的是迷你版本的tar.gz格式的文件,其大小为87K,下载后如下所示:

bubuko.com,布布扣

上传到服务器后,解压并查看:

bubuko.com,布布扣

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bubuko.com,布布扣

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查看Sogou文件内容:

bubuko.com,布布扣

该文件的格式如下所示:

访问时间 \t 用户ID \t 查询词 \t 该URL在返回结果中的排名 \ t用户点击的顺序号 \t 用户点击的URL

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把解压后的文件上传到hdfs的data目录下:

bubuko.com,布布扣

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查看web控制台:

bubuko.com,布布扣

大功告成,文件上传hdfs成功

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接下来 我们使用Spark获得搜索结果排名第一同时点击结果排名也是第一的数据量,也就是第四列值为1同时第五列的值也为1的总共的记录的个数。

先读取SogouQ.mini文件:

bubuko.com,布布扣


count操作后:

bubuko.com,布布扣

count之后有2000条记录

首先过滤出有效的数据:

bubuko.com,布布扣

可以发现该文件中的数据都是有效数据。

下面使用spark获得搜索结果排名第一同时点击结果排名也是第一的数据量:

bubuko.com,布布扣

可以发现搜索结果排名第一同时点击结果排名也是第一的数据量为794条;

使用toDebugString查看一下其lineage:

bubuko.com,布布扣

HadoopRDD->MappedRDD->MappedRDD->FilteredRDD->FilteredRDD->FilteredRDD

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下面看用户ID查询次数排行榜:

bubuko.com,布布扣

对sortedSogouQRdd进行collect操作:(不要乱collect 会出现OOM的)

bubuko.com,布布扣

结果:

bubuko.com,布布扣

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把结果保存在hdfs上:

bubuko.com,布布扣

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hdfs命令行查询:

part-0000:

bubuko.com,布布扣

part-00001:

bubuko.com,布布扣

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web控制台查询:

bubuko.com,布布扣

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我们通过hadoop命令把上述两个文件的内容合并起来:

bubuko.com,布布扣

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查看一下合并后的本地文件:

bubuko.com,布布扣

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使用head命令查看其具体内容:

bubuko.com,布布扣

Spark API编程动手实战-06-对搜狗日志文件深入实战操作

原文:http://stark-summer.iteye.com/blog/2183239

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