六十五、Spark-综合案例(搜狗搜索日志分析)

六十五、Spark-综合案例(搜狗搜索日志分析)

搜狗实验室：搜索引擎查询日志库设计为包括约1个月(2008年6月)Sogou搜索引擎部分网页查询需求及用户点击情况的网页查询日志数据集合。为进行中文搜索引擎用户行为分析的研究者提供基准研究语料

目录

原数据展示

业务需求

业务逻辑

分词工具

Maven依赖

代码实现

效果展现

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搜狗搜索日志官网：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php

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迷你版日志下载链接：http://download.labs.sogou.com/dl/sogoulabdown/SogouQ/SogouQ.mini.zip

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         注：由于进行测试使用，迷你版数据就可以满足需求

原数据展示

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        注：原数据存在10000条 ，字段分别为：访问时间 t 用户ID t [查询词] t 该URL在返回结果中的排名 t 用户点击的顺序号 t  用户点击的URL

业务需求

需求说明： 对SougouSearchLog进行分词并统计如下指标:

热门搜索词用户热门搜索词(带上用户id)各个时间段搜索热度

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业务逻辑

业务逻辑：针对SougoQ用户查询日志数据中不同字段，使用SparkContext读取日志数据，封装到RDD数据集中，调用Transformation函数和Action函数进行处理不同业务统计分析

分词工具

HanLP官网：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php

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         HanLP主要功能：基于HanLP最新技术，使用亿级通用语料库训练，直接API调用，简单高效！

Maven依赖

com.hankcs
hanlp
portable-1.7.7

HanLP入门案例

package org.example.spark

import java.util

import com.hankcs.hanlp.HanLP
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term



object HanLPTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val words = "[HanLP入门案例]"
    val terms: util.List[Term] = HanLP.segment(words) //分段
    println(terms) //直接打印java的list:[[/w, HanLP/nx, 入门/vn, 案例/n, ]/w]
    import scala.collection.JavaConverters._
    println(terms.asScala.map(_.word)) //转为scala的list:ArrayBuffer([, HanLP, 入门, 案例, ])

    val cleanWords1: String = words.replaceAll("\[|\]", "") //将"["或"]"替换为空"" //"HanLP入门案例"
    println(cleanWords1) //HanLP入门案例
    println(HanLP.segment(cleanWords1).asScala.map(_.word)) //ArrayBuffer(HanLP, 入门, 案例)

    val log = """00:00:00 2982199073774412    [360安全卫士]   8 3 download.it.com.cn/softweb/software/firewall/antivirus/20067/17938.html"""
    val cleanWords2 = log.split("\s+")(2) //[360安全卫士]
      .replaceAll("\[|\]", "") //360安全卫士
    println(HanLP.segment(cleanWords2).asScala.map(_.word)) //ArrayBuffer(360, 安全卫士)
  }
}

控制台打印效果

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代码实现

package org.example.spark

import com.hankcs.hanlp.HanLP
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import shapeless.record
import spire.std.tuples

import scala.collection.immutable.StringOps
import scala.collection.mutable


object SougouSearchLogAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //TODO 1.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/SogouQ.sample")

    //TODO 2.处理数据
    //封装数据
    val SogouRecordRDD: RDD[SogouRecord] = lines.map(line => { //map是一个进去一个出去
      val arr: Array[String] = line.split("\s+")
      SogouRecord(
        arr(0),
        arr(1),
        arr(2),
        arr(3).toInt,
        arr(4).toInt,
        arr(5)
      )
    })

    //切割数据
    

    val wordsRDD: RDD[String] = SogouRecordRDD.flatMap(record => { //flatMap是一个进去,多个出去(出去之后会被压扁) //360安全卫士==>[360, 安全卫士]
      val wordsStr: String = record.queryWords.replaceAll("\[|\]", "") //360安全卫士
      import scala.collection.JavaConverters._ //将Java集合转为scala集合
      HanLP.segment(wordsStr).asScala.map(_.word) //ArrayBuffer(360, 安全卫士)
    })

    //TODO 3.统计指标
    //--1.热门搜索词
    val result1: Array[(String, Int)] = wordsRDD
      .filter(word => !word.equals(".") && !word.equals("+"))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .take(10)

    //--2.用户热门搜索词(带上用户id)
    val userIdAndWordRDD: RDD[(String, String)] = SogouRecordRDD.flatMap(record => { //flatMap是一个进去,多个出去(出去之后会被压扁) //360安全卫士==>[360, 安全卫士]
      val wordsStr: String = record.queryWords.replaceAll("\[|\]", "") //360安全卫士
      import scala.collection.JavaConverters._ //将Java集合转为scala集合
      val words: mutable.Buffer[String] = HanLP.segment(wordsStr).asScala.map(_.word) //ArrayBuffer(360, 安全卫士)
      val userId: String = record.userId
      words.map(word => (userId, word))
    })
    val result2: Array[((String, String), Int)] = userIdAndWordRDD
      .filter(t => !t._2.equals(".") && !t._2.equals("+"))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .take(10)

    //--3.各个时间段搜索热度
    val result3: Array[(String, Int)] = SogouRecordRDD.map(record => {
      val timeStr: String = record.queryTime
      val hourAndMitunesStr: String = timeStr.substring(0, 5)
      (hourAndMitunesStr, 1)
    }).reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .take(10)

    //TODO 4.输出结果
    result1.foreach(println)
    result2.foreach(println)
    result3.foreach(println)

    //TODO 5.释放资源
    sc.stop()
  }
  //准备一个样例类用来封装数据

  
  case class SogouRecord(
                          queryTime: String,
                          userId: String,
                          queryWords: String,
                          resultRank: Int,
                          clickRank: Int,
                          clickUrl: String
                        )
}

效果展现

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         注：对SougouSearchLog进行分词并统计出了如下指标，热门搜索词，用户热门搜索词(带上用户id)，各个时间段搜索热度，此效果与预期想法基本一致