场景说明

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hadoop fs -put input_data1.txt /tmp/input和hadoop 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。具体操作请参考编包并运行程序。
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Scala和Java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