网站日志分析实例

日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。
另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析

日志过滤

对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的信息，我们通过scala语言来实现，清洗代码如下，代码要通过别的软件打包为jar包，此次实验所用需要用到的代码都被打好jar包，放到了/root/jar-files文件夹下：

package com.imooc.log

import com.imooc.log.SparkStatFormatJob.SetLogger
import com.imooc.log.util.AccessConvertUtil
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
/*
数据清洗部分
*/
object SparkStatCleanJob {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    SetLogger

    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[2]")
      .appName("SparkStatCleanJob").getOrCreate()

    val accessRDD = spark.sparkContext.textFile("/root/resources/access.log")
    accessRDD.take(4).foreach(println)
    val accessDF = spark.createDataFrame(accessRDD.map(x => AccessConvertUtil.parseLog(x)),AccessConvertUtil.struct)

    accessDF.printSchema()
    //-----------------数据清洗存储到目标地址------------------------
    // coalesce(1)输出指定分区数的小文件
    accessDF.coalesce(1).write.format("parquet").partitionBy("day").mode(SaveMode.Overwrite).save("/root/clean")//mode(SaveMode.Overwrite)覆盖已经存在的文件  存储为parquet格式，按day分区
      //存储为parquet格式，按day分区
    /**
      * 调优点：
      *     1) 控制文件输出的大小： coalesce
      *     2) 分区字段的数据类型调整：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled
      *     3) 批量插入数据库数据，提交使用batch操作
      */
    spark.stop()
  }
}

过滤好的数据将被存放在/root/clean文件夹中，这部分已被执行好，后面直接使用就可以，其中代码开始的SetLogger功能在自定义类com.imooc.log.SparkStatFormatJob中,它关闭了大部分log日志输出，这样可以使界面变得简洁，代码如下：

def SetLogger() = {
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("com").setLevel(Level.OFF)
    System.setProperty("spark.ui.showConsoleProgress", "false")
    Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF);
  }

过滤中的AccessConvertUtil类内容如下所示：

object AccessConvertUtil {

  //定义的输出字段
  val struct = StructType(            //过滤日志结构
    Array(
      StructField("url", StringType), //课程URL
      StructField("cmsType", StringType), //课程类型：video / article
      StructField("cmsId", LongType), //课程编号
      StructField("traffic", LongType), //耗费流量
      StructField("ip", StringType), //ip信息
      StructField("city", StringType), //所在城市
      StructField("time", StringType), //访问时间
      StructField("day", StringType) //分区字段，天
    )
  )
  /**
    * 根据输入的每一行信息转换成输出的样式
    * 日志样例：2017-05-11 14:09:14     http://www.imooc.com/video/4500    304    218.75.35.226
    */
  def parseLog(log: String) = {

    try {
      val splits = log.split("\t")

      val url = splits(1)
      //http://www.imooc.com/video/4500
      val traffic = splits(2).toLong
      val ip = splits(3)

      val domain = "http://www.imooc.com/"
      //主域名
      val cms = url.substring(url.indexOf(domain) + domain.length)    //建立一个url的子字符串，它将从domain出现时的位置加domain的长度的位置开始计起
      val cmsTypeId = cms.split("/") 
      var cmsType = ""
      var cmsId = 0L
      if (cmsTypeId.length > 1) {
        cmsType = cmsTypeId(0)
        cmsId = cmsTypeId(1).toLong
      }      //以"/"分隔开后，就相当于分开了课程格式和id，以http://www.imooc.com/video/4500为例，此时cmsType=video，cmsId=4500

      val city = IpUtils.getCity(ip)         //从ip表中可以知道ip对应哪个城市
      val time = splits(0)
      //2017-05-11 14:09:14
      val day = time.split(" ")(0).replace("-", "")    //day=20170511

      //Row中的字段要和Struct中的字段对应
      Row(url, cmsType, cmsId, traffic, ip, city, time, day)
    } catch {
      case e: Exception => Row(0)
    }

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //示例程序：
    val url = "http://www.imooc.com/video/4500"

    val domain = "http://www.imooc.com/" //主域名

    val index_0 = url.indexOf(domain)
    val index_1 = index_0 + domain.length

    val cms = url.substring(index_1)

    val cmsTypeId = cms.split("/")
    var cmsType = ""
    var cmsId = 0L
    if (cmsTypeId.length > 1) {
      cmsType = cmsTypeId(0)
      cmsId = cmsTypeId(1).toLong
    }
    println(cmsType + "   " + cmsId)

    val time = "2017-05-11 14:09:14"
    val day = time.split(" ")(0).replace("-", "")
    println(day)
  }
}

执行完毕后clean文件夹下内容如图1所示：

日志分析

现在我们已经拥有了过滤好的日志文件，可以开始编写分析代码，例如实现一个按地市统计主站最受欢迎的TopN课程

package com.imooc.log

import com.imooc.log.SparkStatFormatJob.SetLogger
import com.imooc.log.dao.StatDAO
import com.imooc.log.entity.{DayCityVideoAccessStat, DayVideoAccessStat, DayVideoTrafficsStat}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

import scala.collection.mutable.ListBuffer

object TopNStatJob2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    SetLogger

    val spark = SparkSession.builder()
      .config("spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled", "false") //分区字段的数据类型调整【禁用】
      .master("local[2]")
      .config("spark.sql.parquet.compression.codec","gzip")   //修改parquet压缩格式
      .appName("SparkStatCleanJob").getOrCreate()

    //读取清洗过后的数据
    val cleanDF = spark.read.format("parquet").load("/root/clean")


    //执行业务前先清空当天表中的数据
    val day = "20170511"

    import spark.implicits._
    val commonDF = cleanDF.filter($"day" === day && $"cmsType" === "video")
    commonDF.cache()

    StatDAO.delete(day)

    cityAccessTopSata(spark, commonDF)     //按地市统计主站最受欢迎的TopN课程功能

    commonDF.unpersist(true)     //RDD去持久化，优化内存空间

    spark.stop()
  }


/*
 * 按地市统计主站最受欢迎的TopN课程
*/

def cityAccessTopSata(spark: SparkSession, commonDF: DataFrame): Unit = {
    //------------------使用DataFrame API完成统计操作--------------------------------------------
    import spark.implicits._

    val cityAccessTopNDF = commonDF
      .groupBy("day", "city", "cmsId").agg(count("cmsId").as("times")).orderBy($"times".desc)     //聚合

        cityAccessTopNDF.printSchema()

        cityAccessTopNDF.show(false)
     //-----------Window函数在Spark SQL中的使用--------------------
    val cityTop3DF = cityAccessTopNDF.select(       //Top3中涉及到的列
      cityAccessTopNDF("day"),
      cityAccessTopNDF("city"),
      cityAccessTopNDF("cmsId"),
      cityAccessTopNDF("times"),
      row_number().over(Window.partitionBy(cityAccessTopNDF("city"))
        .orderBy(cityAccessTopNDF("times").desc)).as("times_rank")
    ).filter("times_rank <= 3").orderBy($"city".desc, $"times_rank".asc)         //以city为一个partition，聚合times为times_rank，过滤出前三，降序聚合city，升序聚合times_rank

    cityTop3DF.show(false) //展示每个地市的Top3
     //-------------------将统计结果写入数据库-------------------
    try {
      cityTop3DF.foreachPartition(partitionOfRecords => {
        val list = new ListBuffer[DayCityVideoAccessStat]

        partitionOfRecords.foreach(info => {        
          val day = info.getAs[String]("day")
          val cmsId = info.getAs[Long]("cmsId")
          val city = info.getAs[String]("city")
          val times = info.getAs[Long]("times")
          val timesRank = info.getAs[Int]("times_rank")

          list.append(DayCityVideoAccessStat(day, cmsId, city, times, timesRank))
        })
        StatDAO.insertDayCityVideoAccessTopN(list)
      })
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    }
    }

其中保存统计时用到了StatDAO类的insertDayCityVideoAccessTopN()方法，这部分的说明如下：

def insertDayVideoTrafficsTopN(list: ListBuffer[DayVideoTrafficsStat]): Unit = {
    var connection: Connection = null
    var pstmt: PreparedStatement = null
    try {
      connection = MySQLUtils.getConnection()      //JDBC连接MySQL

      connection.setAutoCommit(false) //设置手动提交
        //向day_video_traffics_topn_stat表中插入数据
      val sql = "insert into day_video_traffics_topn_stat(day,cms_id,traffics) values(?,?,?)"         
      pstmt = connection.prepareStatement(sql)
      for (ele <- list) {
        pstmt.setString(1, ele.day)
        pstmt.setLong(2, ele.cmsId)
        pstmt.setLong(3, ele.traffics)

        pstmt.addBatch() //优化点：批量插入数据库数据，提交使用batch操作
      }

      pstmt.executeBatch() //执行批量处理

      connection.commit() //手工提交
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      MySQLUtils.release(connection, pstmt)          //释放连接
    }
  }

JDBC连接MySQL和释放连接用到了MySQLUtils中的方法

此外我们还需要在MySQL中插入表，用来写入统计数据，MySQL表已经设置好。
下面将程序和所有依赖打包，用spark-submit提交：
./spark-submit --class com.imooc.log.TopNStatJob2 --master spark://localhost:9000 /root/jar-files/sql-1.0-jar-with-dependencies.jar

执行结果：

Schema信息

TopN课程信息

各地区Top3课程信息

MySQL表中数据：