更新时间:2024-06-05 GMT+08:00
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Spark SQL样例程序开发思路

场景说明

假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能:

  • 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。
  • 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”

    log1.txt:周六网民停留日志

    LiuYang,female,20
    YuanJing,male,10
    GuoYijun,male,5
    CaiXuyu,female,50
    Liyuan,male,20
    FangBo,female,50
    LiuYang,female,20
    YuanJing,male,10
    GuoYijun,male,50
    CaiXuyu,female,50
    FangBo,female,60

    log2.txt:周日网民停留日志

    LiuYang,female,20
    YuanJing,male,10
    CaiXuyu,female,50
    FangBo,female,50
    GuoYijun,male,5
    CaiXuyu,female,50
    Liyuan,male,20
    CaiXuyu,female,50
    FangBo,female,50
    LiuYang,female,20
    YuanJing,male,10
    FangBo,female,50
    GuoYijun,male,50
    CaiXuyu,female,50
    FangBo,female,60

数据规划

首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。

  1. 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。
  2. 在HDFS客户端路径下建立一个文件夹,“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下:
    1. 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input(hdfs dfs命令有同样的作用),创建对应目录。
    2. 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录,在Linux系统HDFS客户端使用命令在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_data1.txt /tmp/inputhadoop fs -put input_data2.txt /tmp/input,上传数据文件。

开发思路

统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。

主要分为四个部分:

  • 创建表,将日志文件数据导入到表中。
  • 筛选女性网民,提取上网时间数据信息。
  • 汇总每个女性上网总时间。
  • 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。

打包项目

  1. 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用
  2. 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。

运行任务

进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):

  • 运行ScalaJava样例程序
    • bin/spark-submit --class com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection --master yarn --deploy-mode client /opt/female/SparkSqlScalaExample-1.0.jar <inputPath>
    • 其中,<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。
  • 运行Python样例程序
    • bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client /opt/female/SparkSQLPythonExample/SparkSQLPythonExample.py <inputPath>
    • 其中,<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径

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