spark案例分析-搜索引擎日志分析案例-Toy模板网

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1.业务分析

spark案例分析-搜索引擎日志分析案例,spark,c#,大数据

2.数据截图

spark案例分析-搜索引擎日志分析案例,spark,c#,大数据

3.代码实现：

main.py：

#cording:utf8
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
from defs import content_jieba, filter_word, append_word, extract_user_and_word
from operator import add
if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName('test')
    sc = SparkContext(conf=conf)

    # 读取数据
    file_rdd = sc.textFile('hdfs://pyspark01:8020/input/SogouQ.txt')
    # 对数据进行划分
    split_rdd = file_rdd.map(lambda x: x.split('\t'))
    # 因为要做多个需求，split_RDD 作为基础的RDD会被多次使用
    split_rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)

    # TODO: 需求1：用户搜素的关键‘词’分析
    # 主要分析热点词
    # 将所有的搜索内容取出
    # print(split_rdd.takeSample(True, 3))
    context_rdd = split_rdd.map(lambda x: x[2])

    # 对搜索的内容进行分词分析
    word_rdd = context_rdd.flatMap(content_jieba)
    # print(word_rdd.collect())

    # 对数据进行过滤,补全
    # 博学 谷 -> 博学谷
    # 传智播 客 -> 传智播客
    # 院校 帮 -> 院校帮
    filtered_rdd = word_rdd.filter(filter_word)
    # 数据补全
    append_rdd = filtered_rdd.map(append_word)

    # 对单词进行分组 聚合 排序 求出前五名
    result_1 = append_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
        sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).take(5)
    print('需求1结果：', result_1)

    # TODO:需求2：用户和关键词组合分析
    # 1，我喜欢传智播客
    # 1+我 1+喜欢 1+传智播客
    user_content_rdd = split_rdd.map(lambda x: (x[1],x[2]))
    # 对用户的搜索内容进行分词，分词和用户的ID再次组合
    user_word_rdd = user_content_rdd.flatMap(extract_user_and_word)
    # 对单词进行分组 聚合 排序 求出前五名
    result_2 = user_word_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
        sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).take(5)
    print("需求2的结果：", result_2)

    # TODO:需求3：热门搜索时间段分析
    # 取出来所有时间
    time_rdd = split_rdd.map(lambda x: x[0])
    # 对事件进行处理，只保留小时精度即可
    hour_with_one_rdd = time_rdd.map(lambda x: (x.split(":")[0],1))
    # 分组 聚合 排序
    result_3 = hour_with_one_rdd.reduceByKey(add).\
        sortBy(lambda x: x[1],ascending=False,numPartitions=1).collect()
    print("需求3的结果：", result_3)

defs.py：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-721348.html

import jieba
def content_jieba(data):
    '''使用jieba分词库 对数据分词处理'''
    seg = jieba.cut_for_search(data)
    l = list()
    for word in seg:
        l.append(word)
    return l

def filter_word(data):
    return data not in ['谷', "帮", '客']

def append_word(data):
    if data == '院校' : data = '院校帮'
    if data == '博学' : data = '博学谷'
    if data == '传智播' : data = '传智播客'
    return (data, 1)

def extract_user_and_word(data):
    '''传入数据 例（1，我喜欢传智播客）'''
    user_id = data[0]
    content = data[1]
    # 对content进行访问
    words = content_jieba(content)
    return_list = list()
    for word in words:
        # 过滤 谷、帮、客
        if filter_word(word):
            return_list.append((user_id + '_' + append_word(word)[0],1))
    return return_list

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