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Spark综合使用及电商案例区域内热门商品统计分析实战-Spark商业应用实战

版权声明:本套技术专栏是作者(秦凯新)平时工作的总结和升华,通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容,请持续关注本套博客。QQ邮箱地址:[email protected],如有任何技术交流,可随时联系。

 

1 UDAF 电商业务的实现城市信息累加

 

MutableAggregationBuffer是一个数组,这里我们取 buffer.getString(0)。

 

把传进来的字符串进行追加到buffer.getString(0)中。

class GroupConcatDistinctUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
   输入数据类型
   override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("cityInfo", StringType) :: Nil)
   缓冲数据类型
   override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("bufferCityInfo", StringType) :: Nil)
   输出数据类型
   override def dataType: DataType = StringType
   一致性校验
   override def deterministic: Boolean = true
   override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
      buffer(0)= ""
   }
    /**
      * 更新
      * 可以认为是,一个一个地将组内的字段值传递进来
      * 实现拼接的逻辑
      */
    override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
      // 缓冲中的已经拼接过的城市信息串
      var bufferCityInfo = buffer.getString(0)
      // 刚刚传递进来的某个城市信息
      val cityInfo = input.getString(0)
      // 在这里要实现去重的逻辑
      // 判断:之前没有拼接过某个城市信息,那幺这里才可以接下去拼接新的城市信息
      if(!bufferCityInfo.contains(cityInfo)) {
        if("".equals(bufferCityInfo))
          bufferCityInfo += cityInfo
        else {
          // 比如1:北京
          // 1:北京,2:上海
          bufferCityInfo += "," + cityInfo
        }
        buffer.update(0, bufferCityInfo)
      }
    }
    override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    
      var bufferCityInfo1 = buffer1.getString(0);
      val bufferCityInfo2 = buffer2.getString(0);
      for(cityInfo <- bufferCityInfo2.split(",")) {
        if(!bufferCityInfo1.contains(cityInfo)) {
          if("".equals(bufferCityInfo1)) {
            bufferCityInfo1 += cityInfo;
          } else {
            bufferCityInfo1 += "," + cityInfo;
          }
        }
      }
      buffer1.update(0, bufferCityInfo1);
    }
    override def evaluate(buffer: Row): Any = {
      buffer.getString(0)
    }
  }

 

2 UDAF 无类型的用户自定于聚合函数求平均值

 

分析数据

第一列为user_id,第二列为item_id,第三列为score
  0162381440670851711,4,7.0
  0162381440670851711,11,4.0
  0162381440670851711,32,1.0
  0162381440670851711,176,27.0
  0162381440670851711,183,11.0
  0162381440670851711,184,5.0
  0162381440670851711,207,9.0
  0162381440670851711,256,3.0
  0162381440670851711,258,4.0
  0162381440670851711,259,16.0
  0162381440670851711,260,8.0
  0162381440670851711,261,18.0
  0162381440670851711,301,1.0

 

1、inputSchema

定义输入数据的Schema,要求类型是StructType,它的参数是由StructField类型构成的数组。比如这里要定义score列的Schema,首先使用StructField声明score列的名字score_column,数据类型为DoubleType。这里输入只有score这一列,所以StructField构成的数组只有一个元素。

override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("score_column",DoubleType)::Nil)

 

2、bufferSchema

计算score的平均值时,需要用到score的总和sum以及score的总个数count这样的中间数据,那幺就使用bufferSchema来定义它们。

override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum",DoubleType)::StructField("count",LongType)::Nil)

 

3、dataType

我们需要对自定义聚合函数的最终数据类型进行说明,使用dataType函数。比如计算出的平均score是Double类型。

override def dataType: DataType = DoubleType

 

4、deterministic

deterministic函数用于对输入数据进行一致性检验,是一个布尔值,当为true时,表示对于同样的输入会得到同样的输出。因为对于同样的score输入,肯定要得到相同的score平均值,所以定义为true。

override def deterministic: Boolean = true

 

5、initialize

 

initialize用户初始化缓存数据。比如score的缓存数据有两个:sum和count,需要初始化为sum=0.0和count=0L,第一个初始化为Double类型,第二个初始化为长整型。

 

override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
          //sum=0.0
          buffer(0)=0.0
          //count=0
          buffer(1)=0L
        }

6、update

当有新的输入数据时,update用户更新缓存变量。比如这里当有新的score输入时,需要将它的值更新变量sum中,并将count加1

 

override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
          //输入非空
          if(!input.isNullAt(0)){
            //sum=sum+输入的score
            buffer(0)=buffer.getDouble(0)+input.getDouble(0)
            //count=count+1
            buffer(1)=buffer.getLong(1)+1
          }
        }

 

7、merge

merge将更新的缓存变量存入到缓存中

override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
        buffer1(0)=buffer1.getDouble(0)+buffer2.getDouble(0)
        buffer1(1)=buffer1.getLong(1)+buffer2.getLong(1)
      }

 

8、evaluate

evaluate是一个计算方法,用于计算我们的最终结果。比如这里用于计算平均得分average(score)=sum(score)/count(score)

override def evaluate(buffer: Row): Double = buffer.getDouble(0)/buffer.getLong(1)

 

3 类型安全的用户自定义聚合函数(Type-Safe User-Defined Aggregate Functions)

 

Data用于存储itemdata.data数据,Average用于存储计算score平均值的中间数据,需要注意的是Average的参数sum和count都要声明为变量var。

case class Data(user_id: String, item_id: String, score: Double)
  case class Average(var sum: Double,var count: Long)

 

具体源码

 

聚合函数toColumn.name(“average_score”)

 

使用聚合函数 dataDS.select(averageScore).show()

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
  import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
   
   
  /**
    * 类型安全自定义聚合函数
    */
  object TypeSafeMyAverageTest {
    case class Data(user_id: String, item_id: String, score: Double)
    case class Average(var sum: Double,var count: Long)
   
    object SafeMyAverage extends Aggregator[Data, Average, Double] {
    
        zero相当于1中的initialize初始化函数,初始化存储中间数据的Average
        override def zero: Average = Average(0.0D, 0L)
       
        reduce函数相当于1中的update函数,当有新的数据a时,更新中间数据b
        override def reduce(b: Average, a: Data): Average = {
            b.sum += a.score
            b.count += 1L
            b
          }
       
          override def merge(b1: Average, b2: Average): Average = {
            b1.sum+=b2.sum
            b1.count+= b2.count
            b1
          }
       
          override def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum / reduction.count
       
          缓冲数据编码方式
          override def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
       
          最终数据输出编码方式
          override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
        }
       
        def main(args: Array[String]): Unit = {
          //创建Spark SQL切入点
          val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("My-Average").getOrCreate()
          //读取HDFS文件系统数据itemdata.data生成RDD
          val rdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs://192.168.189.21:8020/input/mahout-demo/itemdata.data")
          //RDD转化成DataSet
          import spark.implicits._
          val dataDS =rdd.map(_.split(",")).map(d => Data(d(0), d(1), d(2).toDouble)).toDS()
          //自定义聚合函数
          val averageScore = SafeMyAverage.toColumn.name("average_score")
          dataDS.select(averageScore).show()
        }
  }

 

4 区域内热门商品项目实战

 

4.1 区域模型


区域内热门商品分析流程

4.2 创建Spark客户端

 

// 任务的执行ID,用户唯一标示运行后的结果,用在MySQL数据库中
val taskUUID = UUID.randomUUID().toString
// 构建Spark上下文
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SessionAnalyzer").setMaster("local[*]")
// 创建Spark客户端
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext

 

4.3 注册UDF函数

 

// 注册自定义函数
    spark.udf.register("concat_long_string", (v1: Long, v2: String, split: String) => v1.toString + split + v2)
    
    spark.udf.register("get_json_object", (json: String, field: String) => {
      val jsonObject = JSONObject.fromObject(json);
      jsonObject.getString(field)
    })
    spark.udf.register("group_concat_distinct", new GroupConcatDistinctUDAF())
    // 获取任务日期参数
    val startDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_START_DATE)
    val endDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_END_DATE)

 

4.4 查询用户指定日期范围内的城市粒度点击行为数据

 

val cityid2clickActionRDD = getcityid2ClickActionRDDByDate(spark, startDate, endDate)
def getcityid2ClickActionRDDByDate(spark: SparkSession, startDate: String, endDate: String): RDD[(Long, Row)] = {
    // 从user_visit_action中,查询用户访问行为数据
    // 第一个限定:click_product_id,限定为不为空的访问行为,那幺就代表着点击行为
    // 第二个限定:在用户指定的日期范围内的数据
    val sql =
      "SELECT " +
          "city_id," +
          "click_product_id " +
        "FROM user_visit_action " +
        "WHERE click_product_id IS NOT NULL and click_product_id != -1L " +
          "AND date>='" + startDate + "' " +
          "AND date<='" + endDate + "'"
    val clickActionDF = spark.sql(sql)
    //(cityid, row)
    clickActionDF.rdd.map(item => (item.getAs[Long]("city_id"), item))
  }

 

4.5 查询城市信息

 

def getcityid2CityInfoRDD(spark: SparkSession): RDD[(Long, Row)] = {
    val cityInfo = Array((0L, "北京", "华北"), (1L, "上海", "华东"), (2L, "南京", "华东"), (3L, "广州", "华南"), (4L, "三亚", "华南"), (5L, "武汉", "华中"), (6L, "长沙", "华中"), (7L, "西安", "西北"), (8L, "成都", "西南"), (9L, "哈尔滨", "东北"))
    import spark.implicits._
    val cityInfoDF = spark.sparkContext.makeRDD(cityInfo).toDF("city_id", "city_name", "area")
    cityInfoDF.rdd.map(item => (item.getAs[Long]("city_id"), item))
  }
// 使用(city_id , 城市信息)
val cityid2cityInfoRDD = getcityid2CityInfoRDD(spark)

 

4.6 生成点击商品基础信息临时表

 

// 将点击行为cityid2clickActionRDD和城市信息cityid2cityInfoRDD进行Join关联
// tmp_click_product_basic
generateTempClickProductBasicTable(spark, cityid2clickActionRDD, cityid2cityInfoRDD)
def generateTempClickProductBasicTable(spark: SparkSession, cityid2clickActionRDD: RDD[(Long, Row)], cityid2cityInfoRDD: RDD[(Long, Row)]) {
    // 执行join操作,进行点击行为数据和城市数据的关联
    val joinedRDD = cityid2clickActionRDD.join(cityid2cityInfoRDD)
    // 将上面的JavaPairRDD,转换成一个JavaRDD<Row>(才能将RDD转换为DataFrame)
    val mappedRDD = joinedRDD.map { case (cityid, (action, cityinfo)) =>
      val productid = action.getLong(1)
      //action.getAs[String]("aera")
      val cityName = cityinfo.getString(1)
      val area = cityinfo.getString(2)
      (cityid, cityName, area, productid)
    }
    // 1 北京
    // 2 上海
    // 1 北京
    // group by area,product_id
    // 1:北京,2:上海
    // 两个函数
    // UDF:concat2(),将两个字段拼接起来,用指定的分隔符
    // UDAF:group_concat_distinct(),将一个分组中的多个字段值,用逗号拼接起来,同时进行去重
    import spark.implicits._
    val df = mappedRDD.toDF("city_id", "city_name", "area", "product_id")
    // 为df创建临时表
    df.createOrReplaceTempView("tmp_click_product_basic")

 

4.7 生成各区域各商品点击次数的临时表

 

generateTempAreaPrdocutClickCountTable(spark)
    
    def generateTempAreaPrdocutClickCountTable(spark: SparkSession) {
        // 按照area和product_id两个字段进行分组
        // 计算出各区域各商品的点击次数
        // 可以获取到每个area下的每个product_id的城市信息拼接起来的串
        val sql = "SELECT " +
            "area," +
            "product_id," +
            "count(*) click_count, " +
            "group_concat_distinct(concat_long_string(city_id,city_name,':')) city_infos " +
          "FROM tmp_click_product_basic " +
          "GROUP BY area,product_id "
    
        val df = spark.sql(sql)
    
        // 各区域各商品的点击次数(以及额外的城市列表),再次将查询出来的数据注册为一个临时表
        df.createOrReplaceTempView("tmp_area_product_click_count")
  }

 

4.8 生成包含完整商品信息的各区域各商品点击次数的临时表

 

generateTempAreaFullProductClickCountTable(spark)
关联tmp_area_product_click_count表与product_info表,在tmp_area_product_click_count基础上引入商品的详细信息
def generateTempAreaFullProductClickCountTable(spark: SparkSession) {
// 将之前得到的各区域各商品点击次数表,product_id
// 去关联商品信息表,product_id,product_name和product_status
// product_status要特殊处理,0,1,分别代表了自营和第三方的商品,放在了一个json串里面
// get_json_object()函数,可以从json串中获取指定的字段的值
// if()函数,判断,如果product_status是0,那幺就是自营商品;如果是1,那幺就是第三方商品
// area, product_id, click_count, city_infos, product_name, product_status
// 你拿到到了某个区域top3热门的商品,那幺其实这个商品是自营的,还是第三方的
// 其实是很重要的一件事
// 技术点:内置if函数的使用
val sql = "SELECT " +
    "tapcc.area," +
    "tapcc.product_id," +
    "tapcc.click_count," +
    "tapcc.city_infos," +
    "pi.product_name," +
    "if(get_json_object(pi.extend_info,'product_status')='0','Self','Third Party') product_status " +
  "FROM tmp_area_product_click_count tapcc " +
    "JOIN product_info pi ON tapcc.product_id=pi.product_id "
val df = spark.sql(sql)
df.createOrReplaceTempView("tmp_area_fullprod_click_count")

 

}

 

4.9 使用开窗函数获取各个区域内点击次数排名前3的热门商品

 

val areaTop3ProductRDD = getAreaTop3ProductRDD(taskUUID, spark)
    def getAreaTop3ProductRDD(taskid: String, spark: SparkSession): DataFrame = {
    // 华北、华东、华南、华中、西北、西南、东北
    // A级:华北、华东
    // B级:华南、华中
    // C级:西北、西南
    // D级:东北
    // case when
    // 根据多个条件,不同的条件对应不同的值
    // case when then ... when then ... else ... end
    val sql = "SELECT " +
        "area," +
        "CASE " +
          "WHEN area='China North' OR area='China East' THEN 'A Level' " +
          "WHEN area='China South' OR area='China Middle' THEN 'B Level' " +
          "WHEN area='West North' OR area='West South' THEN 'C Level' " +
          "ELSE 'D Level' " +
        "END area_level," +
        "product_id," +
        "city_infos," +
        "click_count," +
        "product_name," +
        "product_status " +
      "FROM (" +
        "SELECT " +
          "area," +
          "product_id," +
          "click_count," +
          "city_infos," +
          "product_name," +
          "product_status," +
          "row_number() OVER (PARTITION BY area ORDER BY click_count DESC) rank " +
        "FROM tmp_area_fullprod_click_count " +
        ") t " +
      "WHERE rank<=3"
    spark.sql(sql)
  }

 

4.10 保存到数据库

 

import spark.implicits._
val areaTop3ProductDF = areaTop3ProductRDD.rdd.map(row =>
  AreaTop3Product(taskUUID, row.getAs[String]("area"), row.getAs[String]("area_level"), row.getAs[Long]("product_id"), row.getAs[String]("city_infos"), row.getAs[Long]("click_count"), row.getAs[String]("product_name"), row.getAs[String]("product_status"))
).toDS
areaTop3ProductDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_URL))
  .option("dbtable", "area_top3_product")
  .option("user", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_USER))
  .option("password", ConfigurationManager.config.getString(Constants.JDBC_PASSWORD))
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

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