scala 操作RDD的代码分析实例

Scala 操作 RDD 的代码分析实例 本文档对 Scala 语言中操作 RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的代码进行了详细的解析。在了解 Scala 基础和 RDD 的基础上，本文档将对 Scala 代码进行逐行分析，并对其中涉及到的知识点进行详细的解释。 1. IPv 的 PV 统计 在对日志数据进行处理时，首先需要对 IPv 的 PV（Page View，页面浏览量）进行统计。代码中使用了 `lines.map` 和 `reduceByKey` 两种操作来实现该功能。 `lines.map(line => {(line.split(" ")(0),1)}`：这里使用 `map` 操作将每一行日志数据转换为 `(IP, 1)` 的格式，即每个 IP 地址对应一个页面浏览量为 1 的记录。 `reduceByKey(_ + _)`：然后使用 `reduceByKey` 操作将相同的 IP 地址的页面浏览量进行累加，得到最终的 PV 统计结果。 2. Scala 中的下划线（_）用法 在 Scala 语言中，下划线（_）是一种特殊的符号，具有多种用法： * 作为占位符：在集合中的每一个元素，可以使用下划线作为占位符，例如 `val list=List(1,2,3,4) val list1=list.map(_ * 10)` * 获取元组中的元素：在元组中，可以使用下划线来获取具体的元素，例如 `val t=("hadoop",3.14,100) t._1 t._2 t._3` * 模式匹配：在模式匹配中，可以使用下划线作为默认值，例如 `val word="hadoop" val result =word match{ case "hadoop" => 1 case "spark" => 2 case _ => 0 }` * 导包引入：在导包时，可以使用下划线来引入整个包，例如 `import scala.collection.mutable._` * 初始化变量：在初始化变量时，可以使用下划线作为默认值，例如 `var name:String=_` 3. transform 操作 在代码中，使用 `transform` 操作来实现对 RDD 的转换。`transform` 操作可以将一个 RDD 转换为另一个 RDD。 `transform(rdd => { rdd.map(ip_pv => (ip_pv._2, ip_pv._1)).sortByKey(false). map(ip_pv => (ip_pv._2, ip_pv._1)) })`：这里使用 `transform` 操作将原始的 RDD 转换为一个新的 RDD，其中包含了 IP 地址和对应的 PV 统计结果。 4. 搜索引擎 PV 统计 在代码中，还实现了对搜索引擎 PV 的统计。使用 `lines.map(_.split("\"")(3))` 将日志数据转换为搜索引擎和查询关键词的格式，然后使用 `map` 操作将其转换为 `(host, query_keys)` 的格式。 `val searchEnginInfo = refer.map(r => { val f = r.split('/') val searchEngines = Map( "www.google.cn" -> "q", "www.yahoo.com" -> "p", "cn.bing.com" -> "q", "www.baidu.com" -> "wd", "www.sogou.com" -> "query" ) if (f.length > 2) { val host = f(2) if (searchEngines.contains(host)) { val query = r.split('?')(1) if (query.length > 0) { val arr_search_q =query.split('&').filter(_.indexOf(searchEngines(host)+"=") == 0) ... } } } ...` 在这里，我们使用 `Map` 来存储搜索引擎和对应的查询关键词，然后使用 `map` 操作将日志数据转换为 `(host, query_keys)` 的格式，最后使用 `filter` 操作来过滤出搜索关键词。 本文档对 Scala 语言中操作 RDD 的代码进行了详细的分析，并对其中涉及到的知识点进行了详细的解释。