0 数据准备

本实战项目的数据是采集自电商的用户行为数据。具体的数据可点此链接下载（提取码：44ax）
用户行为数据主要包含用户的 4 种行为: 搜索, 点击, 下单和支付.
数据格式如下, 不同的字段使用下划线分割开_:
在这里插入图片描述
数据说明:

  1. 数据采用_分割字段
  2. 每一行表示用户的一个行为, 所以每一行只能是四种行为中的一种.
  3. 如果搜索关键字是 null, 表示这次不是搜索
  4. 如果点击的品类 id 和产品 id 是 -1 表示这次不是点击
  5. 下单行为来说一次可以下单多个产品, 所以品类 id 和产品 id 都是多个, id 之间使用逗号,分割. 如果本次不是下单行为, 则他们相关数据用null来表示
  6. 支付行为和下单行为类似.

1 需求1

按照每个品类的 点击、下单、支付 的量来统计热门品类的top10.

1.1思路：

最好的办法应该是遍历一次能够计算出来上述的 3 个指标.
1)使用累加器可以达成我们的需求.
2)遍历全部日志数据, 根据品类 id 和操作类型分别累加. 需要用到累加器
3)定义累加器
4)当碰到订单和支付业务的时候注意拆分字段才能得到品类 id
5)遍历完成之后就得到每个每个品类 id 和操作类型的数量.
6)按照点击下单支付的顺序来排序
7)取出 Top10
在这里插入图片描述

1.2 具体实现

1.2.1 封装用户行为的bean类

/**
 * 用户访问动作表
 *
 * @param date               用户点击行为的日期
 * @param user_id            用户的ID
 * @param session_id         Session的ID
 * @param page_id            某个页面的ID
 * @param action_time        动作的时间点
 * @param search_keyword     用户搜索的关键词
 * @param click_category_id  某一个商品品类的ID
 * @param click_product_id   某一个商品的ID
 * @param order_category_ids 一次订单中所有品类的ID集合
 * @param order_product_ids  一次订单中所有商品的ID集合
 * @param pay_category_ids   一次支付中所有品类的ID集合
 * @param pay_product_ids    一次支付中所有商品的ID集合
 * @param city_id            城市 id
 */
case class UserVisitAction(date: String,
                           user_id: Long,
                           session_id: String,
                           page_id: Long,
                           action_time: String,
                           search_keyword: String,
                           click_category_id: Long,
                           click_product_id: Long,
                           order_category_ids: String,
                           order_product_ids: String,
                           pay_category_ids: String,
                           pay_product_ids: String,
                           city_id: Long)


case class CategoryCountInfo(categoryId: String,
                             clickCount: Long,
                             orderCount: Long,
                             payCount: Long)

1.2.2 定义累加器

import org.apache.spark.util.AccumulatorV2

import scala.collection.mutable

class MyAccumulator extends  AccumulatorV2[(String, String), mutable.Map[(String, String), Long]]{
  //定义返回的map类型
  val map: mutable.Map[(String, String), Long] = mutable.Map[(String, String), Long]()

  //当前累加器是否为初始状态，如果map是空的则为初始状态
  override def isZero: Boolean = map.isEmpty

  override def copy(): AccumulatorV2[(String, String), mutable.Map[(String, String), Long]] = {
    val accumulator = new MyAccumulator
    map.synchronized(
      accumulator.map ++= map
    )
    accumulator
  }
  //重置累加器
  override def reset(): Unit = map.clear()

  //为累加器添加元素
  override def add(v: (String, String)): Unit = {
    map(v) = map.getOrElse(v, 0L) + 1
  }

  //合并累加器，因为累加器的副本要发给集群的每个Executor，所以最后要在Driver合并
  override def merge(other: AccumulatorV2[(String, String), mutable.Map[(String, String), Long]]): Unit = {
    val map1: mutable.Map[(String, String), Long] = other.value
    map1.map(kv => map.put(kv._1,map.getOrElse(kv._1,0L)+kv._2))
  }

  //返回累加器的值，就是map
  override def value: mutable.Map[(String, String), Long] = map
}

1.2.3 程序入口

import com.chen.spark.core.UserVisitAction
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object DriverApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DriverApp").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //获取rdd
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("F:\\workplace_test\\spark-core\\user_visit_action.txt")
    //处理数据
    val userVisitActionRdd: RDD[UserVisitAction] = lines.map {
      line =>
        val splits: Array[String] = line.split("_")
        UserVisitAction(
          splits(0),
          splits(1).toLong,
          splits(2),
          splits(3).toLong,
          splits(4),
          splits(5),
          splits(6).toLong,
          splits(7).toLong,
          splits(8),
          splits(9),
          splits(10),
          splits(11),
          splits(12).toLong
        )
    }

    //需求1：求每个商品类的热门top10
    val countInfoes = CategoryTop10App.statCategoryTop10(sc, userVisitActionRdd)
    countInfoes.foreach(println)

    //关闭sc
    sc.stop()
  }

}

1.2.4 需求1方法实现

import com.chen.spark.core.{CategoryCountInfo, UserVisitAction}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD

import scala.collection.mutable

object CategoryTop10App {
  def statCategoryTop10(sc: SparkContext, userVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction]): List[CategoryCountInfo] = {
    //1 获取累加器并完成注册
    val acc: MyAccumulator = new MyAccumulator
    sc.register(acc)

    //2 根据userVisitActionRDD算子进行分类
    userVisitActionRDD.foreach{
      uva => {
        if(uva.click_category_id != -1){
          acc.add(uva.click_category_id.toString,"click")
        }else if(uva.order_category_ids != "null"){
          uva.order_category_ids.split(",").foreach{
            order => acc.add(order.toString,"order")
          }
        }else if(uva.pay_category_ids != "null"){
          uva.pay_category_ids.split(",").foreach{
            pay => acc.add(pay.toString,"pay")
          }
        }
      }
    }

    //3 遍历完成之后就得到每个品类 id 和操作类型的数量. 然后按照 CategoryId 进行进行分组
    val accCountByCategoryIdMap: Map[String, mutable.Map[(String, String), Long]] = acc.value.groupBy(_._1._1)

    //4 转换到CategoryCountInfo类并转换为list(方便排序)
    val result: List[CategoryCountInfo] = accCountByCategoryIdMap.map {
      case (cid, acc) => {
        CategoryCountInfo(
          cid,
          acc.getOrElse((cid, "click"), 0L),
          acc.getOrElse((cid, "order"), 0L),
          acc.getOrElse((cid, "pay"), 0L)
        )
      }
    }.toList

    //5 排序并取前10条结果
    val top10: List[CategoryCountInfo] = result.sortBy(x => (-x.clickCount, -x.orderCount, -x.payCount)).take(10)

    //6 返回结果
    top10
  }

}

1.2.5 输出结果：热门的top10商品类

在这里插入图片描述

2 需求2：

对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数)
这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。
这个功能，可以让我们看到，对某个用户群体最感兴趣的品类，各个品类最感兴趣最典型的用户的 session 的行为。

2.1思路

  1. 过滤出来 category Top10的日志
  2. 需要用到需求1的结果, 然后只需要得到categoryId就可以了
  3. 转换结果为 RDD[(categoryId, sessionId), 1] 然后统计数量 => RDD[(categoryId, sessionId), count]
  4. 统计每个品类 top10. => RDD[categoryId, (sessionId, count)] => RDD[categoryId, Iterable[(sessionId, count)]]
  5. 对每个 Iterable[(sessionId, count)]进行排序, 并取每个Iterable的前10
  6. 把数据封装到 CategorySession 中
    在这里插入图片描述

2.2代码实现

2.2.1bean类

case class CategorySession(categoryId: String,
                           sessionId: String,
                           clickCount: Long)

2.2.2 具体实现

import com.chen.spark.core.{CategoryCountInfo, CategorySession, UserVisitAction}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD


object CategorySessionAPP {
  def statCategoryTop10Session(sc: SparkContext, userVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction], categoryTop10: List[CategoryCountInfo]) = {
    //1 根据categoryTop10获取热门top10的品类id

    val categoryIdTop10: List[String] = categoryTop10.map(_.categoryId)
    //2 过滤userVisitActionRDD其他不符合要求的clickid

    val  filteredUserVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction] = userVisitActionRDD.filter(uva => categoryIdTop10.contains(uva.click_category_id.toString))

    //3 根据top10的品类id得到对应的sessionid并计数((cid,sid),1)
    val categorySessionOne: RDD[((Long, String), Int)] = filteredUserVisitActionRDD.map {
      uva => {
        ((uva.click_category_id, uva.session_id), 1)
      }
    }

    //4 转换输出结果((cid,sid),1)=>((cid,sid),count)=>(cid,(sid,count))
    val categorySessionCount: RDD[(Long, (String, Int))] = categorySessionOne.reduceByKey(_ + _).map {
      x => (x._1._1.toLong, (x._1._2, x._2))
    }

    //5 按cid分组
    val categorySessionGroup: RDD[(Long, Iterable[(String, Int)])] = categorySessionCount.groupByKey

    //6 排序取前10条记录并封装到CategorySession类中
    val categorySessionRDD: RDD[CategorySession] = categorySessionGroup.flatMap{
      case (cid,it) => {
        //转换成list集合进行排序
        val list: Seq[(String, Int)] = it.toList.sortBy(x => -x._2).take(10)
        //封装
        val result: Seq[CategorySession] = list.map {
          case (sid, count) => CategorySession(cid.toString, sid, count)
        }
        result
        }
    }

    //7 获取结果
    categorySessionRDD.foreach(println)
  }
}

2.2.3 特别说明：

上面的操作中, 有一个操作是把迭代器中的数据转换成List之后再进行排序, 这里存在内存溢出的可能. 如果迭代器的数据足够大, 当转变成 List 的时候, 会把这个迭代器的所有数据都加载到内存中, 所以有可能造成内存的溢出。
前面的排序是使用的 Scala 的排序操作, 由于 scala 排序的时候需要把数据全部加载到内存中才能完成排序, 所以理论上都存在内存溢出的风险.
如果使用 RDD 提供的排序功能, 可以避免内存溢出的风险, 因为 RDD 的排序需要 shuffle, 是采用了内存+磁盘来完成的排序.

2.2.4 解决方案一：

使用 RDD 的排序功能, 但是由于 RDD 排序是对所有的数据整体排序, 所以一次只能针对一个 CategoryId 进行排序操作.
代码如下：

import com.chen.spark.core.{CategoryCountInfo, CategorySession, UserVisitAction}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD

object CategorySessionAPP2 {
  def statCategoryTop10Session(sc: SparkContext, userVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction], categoryTop10: List[CategoryCountInfo]) = {
    //1 根据categoryTop10得到cid
    val categoryIdTop10: List[String] = categoryTop10.map(_.categoryId)

    //2 过滤userVisitActionRDD其他不符合要求的clickid
    val filteredUserVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction] = userVisitActionRDD.filter(uva => categoryIdTop10.contains(uva.click_category_id.toString))

    //3 根据top10的品类id得到对应的sessionid并计数((cid,sid),1)
    val categorySessionOne: RDD[((Long, String), Int)] = filteredUserVisitActionRDD.map {
      uva => {
        ((uva.click_category_id, uva.session_id), 1)
      }
    }

    //4 转换输出结果((cid,sid),1)=>((cid,sid),count)=>(cid,(sid,count))
    val categorySessionCount: RDD[(Long, (String, Int))] = categorySessionOne.reduceByKey(_ + _).map {
      (x => (x._1._1, (x._1._2, x._2)))
    }

    //5 每次过滤cid进行排序
    categoryIdTop10.foreach{
      cid => {
        // 针对某个具体的 CategoryId, 过滤出来只包含这个CategoryId的RDD, 然后整体降序排列
        val top10: Array[CategorySession] = categorySessionCount.filter(_._1 == cid.toLong).sortBy(x => x._2._2,false).take(10).map{
          case(cid,(sid,count)) => CategorySession(cid.toString,sid,count)
        }
        top10.foreach(println)
      }
    }
  }

}

2.2.5 解决方案二

方案 1 解决了内存溢出的问题, 但是也有另外的问题: 提交的 job 比较多, 有一个品类 id 就有一个 job, 在本案例中就有了 10 个 job.
有没有更加好的方案呢?
可以把同一个品类的数据都进入到同一个分区内, 然后对每个分区的数据进行排序!
需要用到自定义分区器.

2.2.6 自定义分区器

import org.apache.spark.Partitioner

class Mypartitions(categoryIdTop10: List[String]) extends Partitioner{
  // 给每个 cid 配一个分区号(使用他们的索引就行了)
  private val cidAndIndex: Map[String, Int] = categoryIdTop10.zipWithIndex.toMap

  override def numPartitions: Int = cidAndIndex.size

  override def getPartition(key: Any): Int = {
     key match {
       case (cid,_) => cidAndIndex(cid.toString)
    }
  }
}

2.2.7 bean类修改

ase class CategorySession2(categoryId: String,
                           sessionId: String,
                           clickCount: Long)extends Ordered[CategorySession2]{
  override def compare(that: CategorySession2): Int = {
    if(this.clickCount <= that.clickCount) 1
    else -1
  }
}

2.2.8 代码

import com.chen.spark.core.{CategoryCountInfo, CategorySession, CategorySession2, UserVisitAction}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD

import scala.collection.mutable

object CategorySessionAPP3 {
  def statCategoryTop10Session(sc: SparkContext, userVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction], categoryTop10: List[CategoryCountInfo]) = {
    //1 根据categoryTop10得到cid
    val categoryIdTop10: List[String] = categoryTop10.map(_.categoryId)

    //2 过滤userVisitActionRDD其他不符合要求的clickid
    val filteredUserVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction] = userVisitActionRDD.filter(uva => categoryIdTop10.contains(uva.click_category_id.toString))

    //3 根据top10的品类id得到对应的sessionid并计数((cid,sid),1)
    val categorySessionOne: RDD[((Long, String), Int)] = filteredUserVisitActionRDD.map {
      uva => {
        ((uva.click_category_id, uva.session_id), 1)
      }
    }

    //4 转换输出结果((cid,sid),1)=>((cid,sid),count)
    val categorySessionCount: RDD[CategorySession2] = categorySessionOne.reduceByKey(new Mypartitions(categoryIdTop10), _ + _).map{
      case((cid,sid),count) => CategorySession2(cid.toString,sid,count)
    }

    //6 排序取前10条记录并封装到CategorySession类中
    val categorySessionRDD: RDD[CategorySession2] = categorySessionCount.mapPartitions(it => {
      // 这个时候也不要把 it 变化 list 之后再排序, 否则仍然会有可能出现内存溢出.
      // 我们可以把数据存储到能够自动排序的集合中 比如 TreeSet 或者 TreeMap 中, 并且永远保持这个集合的长度为 10
      // 让TreeSet默认按照 count 的降序排列, 需要让CategorySession实现 Ordered 接口(Comparator)
      var top10: mutable.TreeSet[CategorySession2] = mutable.TreeSet[CategorySession2]()
      it.foreach(cs => {
        // 把 CategorySession 添加到 TreeSet 中
        top10 += cs
        if (top10.size > 10) {
          // 如果 TreeSet 的长度超过 10, 则移除最后一个
          top10 = top10.take(10)
        }
      })
      top10.toIterator

    })

    //7 取结果
    categorySessionRDD.foreach(println)
  }

}

执行结果：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3 需求3

3.1 页面单跳转化率统计

计算页面单跳转化率，什么是页面单跳转换率，比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21，那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳，7-9 也叫一次单跳，那么单跳转化率就是要统计页面点击的概率
比如：计算 3-5 的单跳转化率，先获取符合条件的 Session 对于页面 3 的访问次数（PV）为 A，然后获取符合条件的 Session 中访问了页面 3 又紧接着访问了页面 5 的次数为 B，那么 B/A 就是 3-5 的页面单跳转化率.
在这里插入图片描述

3.2 思路

  1. 读取到规定的页面
  2. 过滤出来规定页面的日志记录, 并统计出来每个页面的访问次数 countByKey 是行动算子 reduceByKey 是转换算子
  3. 明确哪些页面需要计算跳转次数 1-2, 2-3, 3-4 …
  4. 按照 session 统计所有页面的跳转次数, 并且需要按照时间升序来排序
  5. 按照 session 分组, 然后并对每组内的 UserVisitAction 进行排序
  6. 转换访问流水
  7. 过滤出来和统计目标一致的跳转
  8. 统计跳转次数
  9. 计算跳转率

在这里插入图片描述

3.3具体实现

import java.text.DecimalFormat

import com.chen.spark.core.UserVisitAction
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD

object PageConversionApp {
  def calcPageConversion(sc: SparkContext, userVisitActionRDD: RDD[UserVisitAction], targetPageFlow: String) = {

    //1 根据传入的targetPageFlow获取需要访问的page
    val pageFlowArr: Array[String] = targetPageFlow.split(",")
    val prePageArr: Array[String] = pageFlowArr.slice(0, pageFlowArr.length - 1)
    val postPageArr: Array[String] = pageFlowArr.slice(1, pageFlowArr.length)

    //2 过滤userVisitActionRDD中只包含pageFlowArr的内容,并求出count(n)
    val targetPageCount: collection.Map[Long, Long] = userVisitActionRDD.filter(uva => pageFlowArr.contains(uva.page_id.toString)).map(x => (x.page_id, 1)).countByKey()

    //3 得到要求的跳转页面
    val targetPage: Array[String] = prePageArr.zip(postPageArr).map(x => (x._1 + "-" + x._2))

    //4 按照session_id分组并按action_time时间排序，并过滤只包含targetPage的页面
    // 4.1 按照 session 分组, 然后并对每组内的 UserVisitAction 进行排序
    val pageJumpRDD: RDD[String] = userVisitActionRDD.groupBy(_.session_id).flatMap {
      case (sid, it) => {
        // 4.2 转换访问流水
        val pages: List[UserVisitAction] = it.toList.sortBy(_.action_time)
        val prepages: List[UserVisitAction] = pages.slice(0, pages.length - 1)
        val postpages: List[UserVisitAction] = pages.slice(1, pages.length)
        // 4.3 过滤出来和统计目标一致的跳转
        prepages.zip(postpages).map(x=>(x._1.page_id+"-"+x._2.page_id)).filter(targetPage.contains(_))
      }
    }

    //5 统计出count(n-m)
    val pageJumpCount: Array[(String, Int)] = pageJumpRDD.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_+_).collect()

    //6 设置格式
    val formatter = new DecimalFormat(".00%")

    //7 计算
    val result: Array[(String, String)] = pageJumpCount.map{
      case (p2p,jumpcount) => {

        val countn: Long = targetPageCount.getOrElse(p2p.split("-").head.toLong, 0L)
        val rate: String = formatter.format(jumpcount.toDouble / countn)
        (p2p,rate)
      }
    }

    //8 遍历结果
    result.foreach(println)
  }

}

3.4执行

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# spark # 大数据 # 数据分析
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魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。

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