首页 > 其他分享 >基于Spark的大规模日志分析

基于Spark的大规模日志分析

时间:2023-06-15 11:07:37浏览次数:48  
标签:10 基于 val matches tokens && Spark 数据 日志

摘要:本篇文章将从一个实际项目出发,分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析,并通过代码演示加深读者的理解。

本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》,作者:上进小菜猪。

随着互联网的普及和应用范围的扩大,越来越多的应用场景需要对海量数据进行高效地处理和分析,这就要求我们必须具备大数据技术方面的知识和技能。本篇文章将从一个实际项目出发,分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析,并通过代码演示加深读者的理解。

1.数据来源

我们的项目是针对某购物网站的访问日志进行分析,其中主要包含以下几个字段:

  • IP:访问的客户端 IP 地址
  • Time:访问时间
  • Url:访问的 URL 地址
  • User-Agent:浏览器标识符

原始数据规模约为 100GB,我们需要对其进行清洗、统计和分析,以得到有用的信息和价值。

2. 数据清洗

由于原始数据存在缺失值、异常值、重复值等问题,因此我们需要进行数据清洗,主要包括以下步骤:

  1. 将原始数据进行格式转换,方便后续处理
  2. 对 IP、Time、Url 和 User-Agent 字段进行解析和提取
  3. 去除不合法的记录和重复的记录

具体代码实现如下:

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Locale

object DataCleaning {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataCleaning")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val data = sc.textFile("hdfs://master:9000/log/access.log")

 // 定义时间格式及地区信息
    val dateFormat = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z", Locale.ENGLISH)

 // 数据清洗
    val cleanData = data.map(line => {
      val arr = line.split(" ")
 if (arr.length >= 9) {
 // 解析 IP
        val ip = arr(0)

 // 解析时间,转换为 Unix 时间戳
        val time = dateFormat.parse(arr(3) + " " + arr(4)).getTime / 1000

 // 解析 URL
        val url = urlDecode(arr(6))

 // 解析 UserAgent
        val ua = arr(8)

 (ip, time, url, ua)
 }
 }).filter(x => x != null).distinct()

 // 结果输出
    cleanData.saveAsTextFile("hdfs://master:9000/cleanData")

    sc.stop()
 }

 // URL 解码
  def urlDecode(url: String): String = {
    java.net.URLDecoder.decode(url, "utf-8")
 }
}

3. 数据统计

对于大规模数据的处理,我们可以使用 Spark 提供的强大的分布式计算能力,以提高处理效率和减少计算时间。

我们这里使用 Spark SQL 统计每个 URL 的访问量,并输出前 10 个访问量最高的 URL,代码如下:

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SQLContext

case class LogRecord(ip: String, time: Long, url: String, ua: String)

object DataAnalysis {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataAnalysis")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

 // 读取清洗后的数据
    val cleanData = sc.textFile("hdfs://master:9000/cleanData").filter(x => x != null)

 // 将数据转换为 DataFrame
 import sqlContext.implicits._
    val logDF = cleanData.map(_.split(",")).map(p => LogRecord(p(0), p(1).toLong, p(2), p(3))).toDF()

 // 统计每个 URL 的访问量,并按访问量降序排序
    val topUrls = logDF.groupBy("url").count().sort($"count".desc)

 // 输出前 10 个访问量最高的 URL
    topUrls.take(10).foreach(println)

    sc.stop()
 }
}

4. 数据可视化

数据可视化是将处理和分析后的数据以图表或图像的方式展示出来,有利于我们直观地观察数据的规律和趋势。

我们这里采用 Python 的 Matplotlib 库将前 10 个访问量最高的 URL 可视化,代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
with open('topUrls.txt', 'r') as f:
    line = f.readline()
    urls = []
    counts = []
 while line and len(urls) < 10:
        url, count = line.strip().split(',')
        urls.append(url)
        counts.append(int(count))
        line = f.readline()
# 绘制直方图
plt.bar(range(10), counts, align='center')
plt.xticks(range(10), urls, rotation=90)
plt.xlabel('Url')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Top 10 Url')
plt.show()

在进行数据清洗前,需要先对原始日志数据进行筛选,选取需要分析的字段。然后进行数据清洗,去掉不必要的空格、特殊字符等,使数据更加规整,并增加可读性。

下面是数据清洗的代码示例:

val originalRdd = spark.sparkContext.textFile("path/to/logfile")

val filteredRdd = originalRdd.filter(line => {
  val tokens = line.split("\t")
  tokens.length >= 10 &&
 tokens(0).matches("\d{4}-\d{2}-\d{2}") &&
 tokens(1).matches("\d{2}:\d{2}:\d{2}") &&
 tokens(2).matches("\d+") &&
 tokens(3).matches("\d+") &&
 tokens(4).matches("\d+") &&
 tokens(5).matches("\d+") &&
 tokens(6).matches(".+") &&
 tokens(7).matches(".+") &&
 tokens(8).matches(".+") &&
 tokens(9).matches(".+")
})

val cleanedRdd = filteredRdd.map(line => {
  val tokens = line.split("\t")
  val timestamp = s"${tokens(0)} ${tokens(1)}"
  val request = tokens(6).replaceAll(""", "")
  val responseCode = tokens(8).toInt
 (timestamp, request, responseCode)
})

在上述代码中,我们首先读取原始日志数据,并使用filter函数过滤掉不符合条件的行;然后使用map函数将数据转换为元组的形式,并进行清洗。其中,元组的三个元素分别是时间戳、请求内容和响应状态码。

接下来,让我们来介绍一下如何使用Spark进行数据统计。

数据统计是大规模数据分析中非常重要的一个环节。Spark提供了丰富的聚合函数,可用于对数据进行各种统计分析。

下面是对清洗后的数据进行统计分析的代码示例:

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.createDataFrame(cleanedRdd).toDF("timestamp", "request", "responseCode")
val totalCount = df.count()
val errorsCount = df.filter(col("responseCode") >= 400).count()
val successCount = totalCount - errorsCount
val topEndpoints = df.groupBy("request").count().orderBy(desc("count")).limit(10)
topEndpoints.show()

在上面的代码中,我们首先将清洗后的数据转换为DataFrame,然后使用count函数计算总记录数和错误记录数,并计算成功记录数。最后使用groupBy和orderBy函数按照请求内容,对数据进行分组统计,并打印出请求次数最多的前10个端点。

通过可视化,我们可以清楚地看到前 10 个访问量最高的 URL 地址及其访问量,这对于进一步分析和优化网站的性能和用户体验具有重要的意义。

总结起来,这就是我们的一个大数据实战项目,我们使用 Spark 统计了购物网站的访问量,并通过 Python 的 Matplotlib 库将结果可视化。这个过程中,我们运用了数据清洗、Spark SQL 统计和可视化等技术,为大规模数据的处理和分析提供了有效的解决方案。


点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

标签:10,基于,val,matches,tokens,&&,Spark,数据,日志
From: https://blog.51cto.com/u_15214399/6485300

相关文章

  • 深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN
    深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN1.SimpleNeuralAttentiveLearner(SNAIL)元学习可以被定义为一种序列到序列的问题,在现存的方法中,元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。注意力机制可以允许在历史中精准摘取某段具体的信息。SimpleN......
  • vue-cli-演示如何基于vue-cli创建vue项目
    1.安装和使用vue-cli是npm上的一个全局包,使用npminstall命令,即可方便的把它安装到自己的电脑上:npminstall-g@vue/cli基于vue-cli快速生成工程化的Vue项目:vuecreate项目的名称......
  • m基于PID控制器的电动车充放电系统的simulink建模与仿真
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:      2.算法涉及理论知识概要      随着全球经济的增长、人口的增多,能源消耗速率越来越快。而化石类能源总量有限,难以满足未来人类日益庞大的能源需求。此外,环境污染、能源危机和能源安全等因素将电动汽车推上了......
  • m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要MPC(ModelPredictiveControl)模型预测控制算法是一种先进的控制算法,能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机,广泛应用于机器人、医疗设备、工业......
  • m基于PID控制器的电动车充放电系统的simulink建模与仿真
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要随着全球经济的增长、人口的增多,能源消耗速率越来越快。而化石类能源总量有限,难以满足未来人类日益庞大的能源需求。此外,环境污染、能源危机和能源安全等因素将电动汽车推上了历史的舞台,成为了全世界研究和关注的......
  • m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:  2.算法涉及理论知识概要      MPC(ModelPredictiveControl)模型预测控制算法是一种先进的控制算法,能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机,广泛应用于机......
  • 深度学习用于疾病预后-第二课第二周第1-5节-基于树的模型用于医学预后
    本周,我们将使用决策树(DecisionTrees)构建我们的第一个机器学习模型。树(trees)在医学应用中非常有用的的原因是:1️⃣它们处理连续和分类数据的能力,2️⃣它们的可解释性以及训练速度。我们将使用树来模拟在医学数据中观察到的非线性(non-linear)关系。当然,我们将构建我们的第一个基于机......
  • GUI编程--基于PyQt5(2)
    这部分简单介绍GUI编程应该学什么,大致的一个知识范围1.了解PyQt5的库结构下一章节进入实战。。。 ......
  • 基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路(部分1)
    填充模块设计及代码编写填充模块的功能对卷积层的输入数据进行填充操作,即在数据的四周加上一圈0,以保持特征图的尺寸不变或增大例如,将\(416*416\)的数据填充为\(418*418\)的数据填充模块的设计思路以第一层卷积层(layer0)的输入数据为例,图像尺寸为\(416*416\),通道数......
  • SpringBoot使用自定义的logback日志
    1.介绍描述:主要由三个模块构成logback-core:核心代码块(不介绍)logback-classic:实现了slf4j的api,加入该依赖可以实现log4j的api。logback-access:访问模块与servlet容器集成提供通过http来访问日志的功能(也就是说不需要访问服务器,直接在网页上就可以访问日志文件,实现HTTP访问......