本案例旨在综合使用Spark Core 和Spark Sql完成业务需求，具有一定的参考价值。

案例需求

1. 筛选出符合查询条件的数据
2. 统计出每天搜索uv排名前3的搜索词
3. 按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数，倒序排序
4. 将统计结果输出

案例数据

原始数据存储在hdfs中，数据项之间使用\t进行分割，部分数据项可能会有缺失。

实现思路

1. 读取hdfs上的原始数据并转换为RDD
2. 使用filter算子顾虑有效的数据
3. 从系统日志中获取有用的数据项并封装成Row对象
4. 将RDD<Row>转换为Dataset<Row>
5. 按日期分组统计搜索词的搜索次数
6. 使用窗口函数row_number获取每日top 3热词
7. 将统计结果输出

示例代码

以本地环境为例，生成环境只需把master和文件路径变更一下即可。

Spark API 实现方式

//创建SparkSession对象
SparkSession session =SparkSession.builder()
    .appName("DailyTop3Keyword")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate();
//创建JavaSparkContext对象
JavaSparkContext jsc = JavaSparkContext.fromSparkContext(session.sparkContext());
//过滤条件
List<String> list = Arrays.asList(new String[]{"北京","天津","南京"});
//使用广播变量进行性能优化
final Broadcast<List<String>> cities = jsc.broadcast(list);
//加载系统日志
JavaRDD<Row> rdd = jsc.textFile("D:/keywords.txt")
    //过滤掉无效的日志信息
    .filter(new Function<String, Boolean>() {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        @Override
        public Boolean call(String line) throws Exception {
            boolean flg = false;
            for(String city : cities.value()){
                if(line.contains(city)){
                    flg =true;
                    break;
                }
            }
            return flg;
        }
    }).cache()
    //从每行日志中获取有用信息并封装成Row对象
    .map(new Function<String, Row>() {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
    
        @Override
        public Row call(String line) throws Exception {
            String[] values = line.split("\t");
            return RowFactory.create(values[0],values[1],values[2]);
        }
    }
);

//将JavaRDD<Row>转换成Dataset<Row>
Dataset<Row> rows = session.createDataFrame(rdd, new StructType(new StructField[]{
    DataTypes.createStructField("date", DataTypes.StringType, true),
    DataTypes.createStructField("keyword", DataTypes.StringType, true),
    DataTypes.createStructField("user", DataTypes.StringType, true)
    }));

//按日期统计关键词的搜索次数
Dataset<Row> kv = rows
    .select(new Column("date"),new Column("keyword"),new Column("user"))
    .groupBy("date","keyword")
    .agg(countDistinct("user").alias("kv"))
    .orderBy(new Column("date").asc(),new Column("kv").desc());

//使用窗口函数row_number获取每日排名前三的搜索关键词
kv.select(new Column("date")
    ,new Column("keyword")
    ,new Column("kv")
    ,row_number().over(Window.partitionBy(new Column("date")).orderBy(new Column("kv").desc())).alias("rank"))
    .where("rank <=3")
    .show();

SQL脚本实现方式

最后两步也可以使用SQL脚本的方式进行实现。

//将倒数第三步的结果注册成一个临时表rows
rows.createOrReplaceTempView("rows");

//按日期统计关键词的搜索次数并将统计结果注册成临时表kv
session.sql("select date,keyword,count(distinct user) kv from rows group by date,keyword order by date asc,kv desc")
    .createOrReplaceTempView("kv");

//使用窗口函数row_number获取每日排名前三的搜索关键词
session.sql("select * from (select date,keyword,kv,row_number() over(partition by date order by kv desc) rank from kv) tmp where rank <= 3")
    .show();

示例数据统计结果

示例中需要引入的class

import static org.apache.spark.sql.functions.countDistinct;
import static org.apache.spark.sql.functions.row_number;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
import org.apache.spark.sql.Column;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.expressions.Window;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;