大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(三)

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Spark+Kudu的广告业务项目实战系列：

这章的主要目标是对前两个需求的代码进行重构。

1.重构思路

2.trait

Scala Trait(特征) 相当于 Java 的接口，实际上它比接口还功能强大。

与接口不同的是，它还可以定义属性和方法的实现。

一般情况下Scala的类只能够继承单一父类，但是如果是 Trait(特征) 的话就可以继承多个，从结果来看就是实现了多重继承。

package com.imooc.bigdata.cp08.`trait`

import org.apache.spark.sql.SparkSession

//顶层数据处理接口
trait DataProcess {

  def process(spark:SparkSession)

}

3.Processor

3.1 需求一：ETL的Processor

package com.imooc.bigdata.cp08.business

import com.imooc.bigdata.cp08.`trait`.DataProcess
import com.imooc.bigdata.cp08.utils.{IPUtils, KuduUtils, SQLUtils, SchemaUtils}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object LogETLProcessor extends DataProcess{
  override def process(spark: SparkSession): Unit = {

    //使用DataSourceAPI直接加载json数据
    var jsonDF = spark.read.json("D:\\Hadoop基础与电商行为日志分析\\spark\\coding385\\sparksql-train\\data\\data-test.json")
    //jsonDF.printSchema()
    //jsonDF.show(false)

    //导入隐式转换
    import spark.implicits._
    //加载IP库,建议将RDD转成DF
    val ipRowRDD = spark.sparkContext.textFile("D:\\Hadoop基础与电商行为日志分析\\spark\\coding385\\sparksql-train\\data\\ip.txt")
    val ipRuleDF = ipRowRDD.map(x => {
      val splits = x.split("\\|")
      val startIP = splits(2).toLong
      val endIP = splits(3).toLong
      val province = splits(6)
      val city = splits(7)
      val isp = splits(9)

      (startIP, endIP, province, city, isp)
    }).toDF("start_ip", "end_ip", "province", "city", "isp")
    //ipRuleDF.show(false)

    //利用Spark SQL UDF转换json中的ip
    import org.apache.spark.sql.functions._
    def getLongIp() = udf((ip:String)=>{
      IPUtils.ip2Long(ip)
    })

    //添加字段传入十进制IP
    jsonDF = jsonDF.withColumn("ip_long",
      getLongIp()($"ip"))

    //将日志每一行的ip对应省份、城市、运行商进行解析
    //两个DF进行join，条件是：json中的ip在规则ip中的范围内
    //    val result = jsonDF.join(ipRuleDF, jsonDF("ip_long")
    //      .between(ipRuleDF("start_ip"), ipRuleDF("end_ip")))
    //      //.show(false)

    //用SQL的方式完成
    jsonDF.createOrReplaceTempView("logs")
    ipRuleDF.createOrReplaceTempView("ips")
    val sql = SQLUtils.SQL
    val result = spark.sql(sql)
    //.show(false)

    //Kudu
    val masterAddresses = "hadoop000"
    val tableName = "ods"
    val partitionId = "ip"
    val schema = SchemaUtils.ODSSchema

    KuduUtils.sink(result,tableName,masterAddresses,schema,partitionId)
    spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu")
      .option("kudu.master",masterAddresses)
      .option("kudu.table",tableName)
      .load().show()

  }

}

3.2 需求二：ProvinceCityStatProcessor

package com.imooc.bigdata.cp08.business

import com.imooc.bigdata.cp08.`trait`.DataProcess
import com.imooc.bigdata.cp08.utils.{KuduUtils, SQLUtils, SchemaUtils}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ProvinceCityStatProcessor extends DataProcess{
  override def process(spark: SparkSession): Unit = {

    //从Kudu的ods表中读取数据，然后按照省份和城市分组即可
    val sourceTableName = "ods"
    val masterAddress = "hadoop000"

    val odsDF = spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu")
      .option("kudu.table", sourceTableName)
      .option("kudu.master", masterAddress)
      .load()
    //odsDF.show(false)

    odsDF.createOrReplaceTempView("ods")
    val result = spark.sql(SQLUtils.PROVINCE_CITY_SQL)
    //result.show(false)

    //Kudu
    val sinkTableName = "province_city_stat"
    val partitionId = "provincename"
    val schema = SchemaUtils.ProvinceCitySchema


    KuduUtils.sink(result,sinkTableName,masterAddress,schema,partitionId)
    spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu")
      .option("kudu.master",masterAddress)
      .option("kudu.table",sinkTableName)
      .load().show()
  }
}

4.项目入口

package com.imooc.bigdata.cp08

import com.imooc.bigdata.cp08.business.{LogETLProcessor, ProvinceCityStatProcessor}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

//整个项目的入口
object SparkApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("SparkApp")
      .getOrCreate()

    //ETL
    LogETLProcessor.process(spark)
    //省份
    ProvinceCityStatProcessor.process(spark)

    spark.stop()
  }

}

版权声明：

本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。

本文编辑：冷眼丶

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