Spark之根據日誌對IP位置統計

根據ip計算訪問者歸屬地，按照省計算訪問次數，將計算好的結果寫入mysql中

日誌檔案型別：20090121000133586141000|117.101.219.241|12.zgwow.com|/launcher/index.htm|mozilla/4.0 (compatible; msie 7.0; windows nt 5.1)||

ip規則：1.15.128.0|1.15.159.255|17793024|17801215|亞洲|中國|北京|北京||方正寬頻|110100|china|cn|116.405285|39.904989

1.整理資料切分出ip欄位，ip位址轉換成十進位制

2.載入規則，整理規則取出有用的字段快取到記憶體中（executor）

3.將訪問log與ip規則匹配（如何更快？因為ip有序，二分法查詢）

4.取出對應身份名稱，將其和1組合在一起

5.按省份名進行聚合

6.將聚合後的資料寫入到mysql 

package com.thy.day3

import scala.io.
object myutils 
ipnum
}  //讀ip規則,返回（起始ip，結束ip，省份）
def readrules(path:string): array[(long, long, string)]  =).toarray
rules
}  //二分查詢，將ip求出long後與對應ip規則中查詢
def binarysearch(lines: array[(long, long, string)], ip: long) : int = }-1
}  /**
def main(args: array[string]): unit = 
*/}

package com.thy.day3

import org.apache.spark.broadcast.broadcast
import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object iplocation 
(province,1)
}//將日誌檔案傳入func函式整理
val provinceandone: rdd[(string, int)] = accesslines.map(func)
val reduced: rdd[(string, int)] = provinceandone.reducebykey(_+_)
val r = reduced.collect()
println(r.tobuffer)
sc.stop()
}}

package com.thy.day3

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
/**  * 從hdfs中讀取ip規則。如果規則很大也會分片儲存，直接拿到executor中可能只能拿到部分，所以先收集到driver端，在廣播到executor
*/object iplocation2 )
//將分散多個executor中的部分ip規則收集到driver
val rulesindriver: array[(long, long, string)] = rules.collect()
//將driver端的ip規則廣播到executor
val refbroadcast = sc.broadcast(rulesindriver)
//建立rdd，讀取訪問日誌資料
val accesslog: rdd[string] = sc.textfile("e:\\hdfsdemo\\access.log")
//對日誌資料進行整理,（與1區別不是傳入函式了，相當於匿名內部類）
val provinceandone: rdd[(string, int)] = accesslog.map(log => 
(province, 1)
})val reduced: rdd[(string, int)] = provinceandone.reducebykey(_+_)
println(reduced.collect().tobuffer)
}}

/**

寫入大量資料時存在問題，寫一次拿一次連線，資源消耗大
*/reduced.foreach(tp => )

/**

一次拿出乙個分割槽(乙個分割槽用乙個連線，可以將乙個分割槽中的多條資料寫完在釋放jdbc連線，這樣更節省資源)
*/reduced.foreachpartition(it => )
pstm.close()
conn.close()
})

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