摸鱼大数据——Spark Core——RDD综合案例——搜狗搜索流

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摸鱼大数据——Spark Core——RDD综合案例——搜狗搜索流

2024-12-25 12:28

2.1 数据源介绍

访问时间用户id []里面是用户输入搜索内容 url结果排名用户点击页面排序用户点击URL

字段与字段之间的分隔符号为和空格 (制表符号)

2.2 需求分析

需求一: 统计每个 关键词 出现了多少次,最终展示top10数据
    关键词示例: ['.','+','的',360', '安全卫士', '哄抢', '救灾物资', '75810', '部队' ...]
    注意:'.','+','的'都需要过滤 

需求二: 统计每个用户每个 搜索内容 点击的次数,最终展示top5数据

需求三: 统计每个分钟页面点击次数,最终展示top5数据（课后作业）

2.3jieba分词器

说明：
发现在数据中，并没有直接的关键词，关键词数据是包含在搜索词中，而且一个搜索词中包含了多个关键词，所有如何想基于关键词进行统计, 首先需求先拆分搜索词，获取关键词，思考：如何做呢？

借助第三方的分词工具实现中文分词
    Java语言：IK分词器
    Python语言：jieba(结巴)分词器

如何使用jieba分词器呢？
1- 需要在系统中安装jieba分词库: local模式只需要安装在node1即可 如果集群模式运行 需要各个节点都要安装
    安装命令:  pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba

安装成功的截图：

测试

# 导包
import jieba

# main程序的入口
if __name__ == '__main__':
    # 精确模式
    r1 = list(jieba.cut('我要去黑马找斌哥学习大数据技术'))
    print(r1)
    # 全模式
    r2 = list(jieba.cut('我要去黑马找斌哥学习大数据技术',cut_all=True))
    print(r2)
    # 搜索引擎模式
    r3 = list(jieba.cut_for_search('我要去黑马找斌哥学习大数据技术'))
    print(r3)

2.4 代码实现

2.3.1 数据准备

1- 将数据文件拷贝到data目录下:
2- 数据清洗_分析

# 导包
import os

import jieba
from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 绑定指定的python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'


def get_topN_keyword(etlRDD, n):
    r1 = etlRDD.flatMap(lambda line_list: list(jieba.cut(line_list[2]))) 
        .filter(lambda word: word not in ('.', '+', '的')) 
        .map(lambda word: (word, 1)) 
        .reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr) 
        .top(n, lambda t: t[1])
    print(r1)


def get_topN_search(etlRDD,n):
    r2 = etlRDD.map(lambda line_list: ((line_list[1], line_list[2]),1) ) 
        .reduceByKey(lambda agg, curr: agg + curr) 
        .top(n, lambda t: t[1])
    print(r2)


# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    conf = SparkConf().setAppName('pyspark_demo').setMaster('local[*]')
    sc = SparkContext(conf=conf)

    # 2.数据输入
    textRDD = sc.textFile('file:///export/data/spark_project/spark_core/data/SogouQ.sample')
    print(textRDD.count())  # 测试原始数据量10000
    # 3.数据处理(切分,转换,分组聚合)
    etlRDD = textRDD.filter(lambda line: line.strip() != '').map(lambda line: line.split()).filter(
        lambda line_list: len(line_list) >= 6)
    # 去除搜索内容两端的 [ ]
    etlRDD = etlRDD.map(lambda line_list:
                        [
                            line_list[0],
                            line_list[1],
                            line_list[2][1:-1],
                            line_list[3],
                            line_list[4],
                            line_list[5]
                        ])
    # 4.数据输出
    # 需求一: 统计每个 关键词 出现了多少次, 最终展示top10数据 注意:'.', '+', '的'  都需要过滤
    # 伪SQL:select 关键词 ,count(*)  from  搜狗表 group by 关键词
    get_topN_keyword(etlRDD, 10)
    # 需求二: 统计每个用户 每个 搜索内容 点击的次数, 最终展示top5数据
    # 伪SQL:select 用户,搜索内容,count(*)  from  搜狗表 group by 用户,搜索内容
    get_topN_search(etlRDD,5)
    # 5.关闭资源
    sc.stop()

可能遇到的错误：

原因: reduceByKey只能接收元组中有2个元素的情况

3、数据核对

大数据开发人员/数据分析人员，必须要对自己统计的指标结果负责！！！

结果数据的核对方式：
1- （不常用）在离线文件中直接ctrl+F搜索关键内容核对
2- （常用）一般原始数据会存放在MySQL/Hive中一份，可以编写和代码逻辑完全一样的SQL来进行核对。可以通过如下方式来提高核对效率：
    2.1- 如果是分区表，挑选几个分区进行核对即可
    2.2- 如果是分桶表, 可以抽样查询几个桶核对
    2.3- 也可以使用tablesample函数对抽样查询
    2.4- 可以在SQL的where语句中，添加数据过滤条件，例如：时间范围过滤条件、用户编号过滤条件等，将核对的数据量缩小，提高核对效率
3- （不常用，难度比较大）可以对重点指标的同比、环比进行监控。还可以结合算法的方式对指标统计结果进行检测。
4-  个人经验或者同事互相帮忙查看测试