利用spark分析慕课网千万条日志实战项目流程

今天药忘吃喽~ 2021-11-10 10:10 235阅读 0赞

**利用spark分析慕课网5G日志实战项目**

**课程视频及所有资料和代码以及镜像链接：**

[https://download.csdn.net/download/qq\_41479464/11502023][https_download.csdn.net_download_qq_41479464_11502023]

包括以下六个部分：

*  **用户行为日志概述：**

*  用户行为日志：

用户每次访问网站时所有的行为数据（访问、浏览、搜索、点击...）用户行为轨迹、流量日志。

*  日志数据内容：

1.  访问的系统属性： 操作系统、浏览器等等
2.  访问特征：点击的url、从哪个url跳转过来的(referer)、页面上的停留时间等
3.  访问信息：session\_id、访问ip(访问城市)等

*  日志举例：

格式：访问时间 访问内容网址 从哪个浏览器跳转 session\_id 访问ip

2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker\_u=1624169&type=1      B58W48U4WKZCJ5D1T3Z9ZY88RU7QA7B1        http://hao.360.cn/      1.196.34.243

*  为什么要记录用户访问日志呢？

1.  网站页面访问量统计
2.  网站的粘性的测试
3.  进行个性化推荐

*  用户行为日志的生成渠道有哪些？

1.  Ngix
2.  Ajax

*  用户行为日志包括哪些内容：
 *  ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

*  用户行为日志分析的意义：

1.  网站的眼睛：可以看到用户的行为信息。
2.  网站的神经：对于网站的布局给用户的体验性。
3.  网站的大脑：如何进行分析目标

*  **离线数据处理架构：**
 *  ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

**数据处理流程：**

1）数据采集

Flume（把数据从一个地方搬运到另一个地方）： web日志写入到HDFS

2）数据清洗

脏数据

Spark、Hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架

清洗完之后的数据可以存放在

HDFS(Hive/Spark SQL)

3）数据处理

按照我们的需要进行相应业务的统计和分析

Spark、Hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架

4）处理结果入库

结果可以存放到RDBMS、NoSQL

5）数据的可视化

通过图形化展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图

ECharts、HUE、Zeppelin

*  **项目需求：**

1.  需求一：统计imooc的主站最受欢迎的课程/或手记的TopN访问次数

首先对数据进行读取，然后对其中相应的数据格式进行转换：

链接及教程：

[https://blog.csdn.net/qq\_41479464/article/details/98212216][https_blog.csdn.net_qq_41479464_article_details_98212216]

2.需求二：按照地理位置（跟据IP地址提取出城市信息）（地市）（窗口函数在SparkSql中的使用）统计imooc的主站最受欢迎的课程/或手记的TopN访问次数

[https://blog.csdn.net/qq\_41479464/article/details/98258958][https_blog.csdn.net_qq_41479464_article_details_98258958]

3.需求三：按照流量统计imooc的主站最受欢迎的课程/或手记的TopN访问次数

*  **功能实现：**

Imooc网主站日志介绍：

1.  访问时间
2.  访问url
3.  访问过程耗费的流量
4.  访问ip地址

**第一步是数据清洗：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

一般的日志处理方式，我们是需要进行分区的，

按照日志中的访问时间进行相应的分区，比如：d,h,m5(每5分钟一个分区)

输入：访问时间、访问URL、耗费的流量、访问IP地址信息

输出：URL、cmsType(video/article)、cmsId(编号)、流量、ip、城市信息、访问时间、天

数据可视化：一副图片最伟大的价值莫过于它能够使得我们实际看到的比我们期望看到的内容更加丰富

常见的可视化框架  
1）echarts  
2）highcharts  
3）D3.js  
4）HUE   
5）Zeppelin

在Spark中，支持4种运行模式：  
1）Local：开发时使用  
2）Standalone： 是Spark自带的，如果一个集群是Standalone的话，那么就需要在多台机器上同时部署Spark环境  
3）YARN：建议大家在生产上使用该模式，统一使用YARN进行整个集群作业(MR、Spark)的资源调度  
4）Mesos

不管使用什么模式，Spark应用程序的代码是一模一样的，只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可

Client  
    Driver运行在Client端(提交Spark作业的机器)  
    Client会和请求到的Container进行通信来完成作业的调度和执行，Client是不能退出的  
    日志信息会在控制台输出：便于我们测试

Cluster  
    Driver运行在ApplicationMaster中  
    Client只要提交完作业之后就可以关掉，因为作业已经在YARN上运行了  
    日志是在终端看不到的，因为日志是在Driver上，只能通过yarn logs -applicationIdapplication\_id

./bin/spark-submit \\  
\--class org.apache.spark.examples.SparkPi \\  
\--master yarn \\  
\--executor-memory 1G \\  
\--num-executors 1 \\  
/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/jars/spark-examples\_2.11-2.1.0.jar \\  
4

此处的yarn就是我们的yarn client模式  
如果是yarn cluster模式的话，yarn-cluster

Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with master 'yarn' either HADOOP\_CONF\_DIR or YARN\_CONF\_DIR must be set in the environment.

如果想运行在YARN之上，那么就必须要设置HADOOP\_CONF\_DIR或者是YARN\_CONF\_DIR

1） export HADOOP\_CONF\_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop  
2) $SPARK\_HOME/conf/spark-env.sh

./bin/spark-submit \\  
\--class org.apache.spark.examples.SparkPi \\  
\--master yarn-cluster \\  
\--executor-memory 1G \\  
\--num-executors 1 \\  
/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/jars/spark-examples\_2.11-2.1.0.jar \\  
4

yarn logs -applicationId application\_1495632775836\_0002

打包时要注意，pom.xml中需要添加如下plugin  
<plugin>  
    <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>  
    <configuration>  
        <archive>  
            <manifest>  
                <mainClass></mainClass>  
            </manifest>  
        </archive>  
        <descriptorRefs>  
            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>  
        </descriptorRefs>  
    </configuration>  
</plugin>

mvn assembly:assembly

./bin/spark-submit \\  
\--class com.imooc.log.SparkStatCleanJobYARN \\  
\--name SparkStatCleanJobYARN \\  
\--master yarn \\  
\--executor-memory 1G \\  
\--num-executors 1 \\  
\--files /home/hadoop/lib/ipDatabase.csv,/home/hadoop/lib/ipRegion.xlsx \\  
/home/hadoop/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \\  
hdfs://hadoop001:8020/imooc/input/\* hdfs://hadoop001:8020/imooc/clean

注意：--files在spark中的使用

spark.read.format("parquet").load("/imooc/clean/day=20170511/part-00000-71d465d1-7338-4016-8d1a-729504a9f95e.snappy.parquet").show(false)

./bin/spark-submit \\  
\--class com.imooc.log.TopNStatJobYARN \\  
\--name TopNStatJobYARN \\  
\--master yarn \\  
\--executor-memory 1G \\  
\--num-executors 1 \\  
/home/hadoop/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \\  
hdfs://hadoop001:8020/imooc/clean 20170511

存储格式的选择：http://www.infoq.com/cn/articles/bigdata-store-choose/  
压缩格式的选择：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-compression-analysis/

调整并行度  
./bin/spark-submit \\  
\--class com.imooc.log.TopNStatJobYARN \\  
\--name TopNStatJobYARN \\  
\--master yarn \\  
\--executor-memory 1G \\  
\--num-executors 1 \\  
\--conf spark.sql.shuffle.partitions=100 \\  
/home/hadoop/lib/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar \\  
hdfs://hadoop001:8020/imooc/clean 20170511

*  **Spark On Yarn:**
 *  **性能调优：**

[https_download.csdn.net_download_qq_41479464_11502023]: https://download.csdn.net/download/qq_41479464/11502023
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211109/641dd0c450c741989c775ecba0caef7f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211109/75209ddf6eb444888b44bf5427335abe.png
[https_blog.csdn.net_qq_41479464_article_details_98212216]: https://blog.csdn.net/qq_41479464/article/details/98212216
[https_blog.csdn.net_qq_41479464_article_details_98258958]: https://blog.csdn.net/qq_41479464/article/details/98258958
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNDc5NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211109/7d35af94c3cc4d18b9833793451f8c61.png