Spark实现销量统计
package com.mengyao.examples.spark.core; import java.io.Serializable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; /**
* 国内乘用车4月、1-4月销量数据统计
* @author mengyao
*
*/
@SuppressWarnings("all")
public class CarSaleStatistics { static class Sale implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -5393067134730174480L;
//排名
private int no;
//车型
private String model;
//车企
private String brand;
//4月销量
private int fourSale;
//1-4月累计销量
private int totalSale;
public Sale(int no, String model, String brand, int fourSale, int totalSale) {
this.no = no;
this.model = model;
this.brand = brand;
this.fourSale = fourSale;
this.totalSale = totalSale;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getModel() {
return model;
}
public void setModel(String model) {
this.model = model;
}
public String getBrand() {
return brand;
}
public void setBrand(String brand) {
this.brand = brand;
}
public int getFourSale() {
return fourSale;
}
public void setFourSale(int fourSale) {
this.fourSale = fourSale;
}
public int getTotalSale() {
return totalSale;
}
public void setTotalSale(int totalSale) {
this.totalSale = totalSale;
}
@Override
public String toString() {
return no + "\t" + model + "\t" + brand + "\t" + fourSale + "\t" + totalSale;
}
} /**
* 集群模式:spark-submit --class com.mengyao.examples.spark.core.CarSaleStatistics --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 2048m --executor-memory 1024m --executor-cores 1 --queue default examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar /data/carsales_data/2018.4-china-car-sales_volume.txt /data/carsales_data/statistics/
* 本地模式:Run As > Java Application
* @param args [in,out]
*/
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName(CarSaleStatistics.class.getName());
if (null==args||args.length==0) {
args = new String[]{"./src/main/resources/data/2018.4-china-car-sales_volume.txt", "D:/"};
System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:/softs/dev/apache/hadoop-2.7.5");
conf.setMaster("local");
}
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//中国市场合资、国产乘用车4月分销量数据
JavaRDD<String> linesRDD = sc.textFile(args[0]);
//按品牌分组
JavaPairRDD<String, Sale> brandSalesRDD = linesRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Sale>() {
private static final long serialVersionUID = -3023653638555855696L;
@Override
public Tuple2<String, Sale> call(String line) throws Exception {
String[] fields = line.split("\t");
Sale sale = new Sale(Integer.parseInt(fields[0]), fields[1], fields[2], Integer.parseInt(fields[3]), Integer.parseInt(fields[4]));
return new Tuple2<String, Sale>(sale.getBrand(), sale);
}
});
//同品牌4月总销量、1-4月总销量
JavaPairRDD<String, Sale> brandTotalSalesRDD = brandSalesRDD.reduceByKey(new Function2<Sale, Sale, Sale>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Sale call(Sale item1, Sale item2) throws Exception {
item2.setFourSale(item1.getFourSale()+item2.getFourSale());
item2.setTotalSale(item1.getTotalSale()+item2.getTotalSale());
item2.setModel(item1.getModel()+","+item2.getModel());
return item2;
}
});
//4月份销量排名,转换key为4月销量
JavaPairRDD<Integer, Sale> fourSaleRankRDD = brandTotalSalesRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Sale>, Integer, Sale>() {
private static final long serialVersionUID = 2012736852338064223L;
@Override
public Tuple2<Integer, Sale> call(Tuple2<String, Sale> t) throws Exception {
return new Tuple2<Integer, Sale>(t._2.getFourSale(), t._2);
}
});
//4月份销量排名降序
JavaPairRDD<Integer, Sale> fourSaleRankDescRDD = fourSaleRankRDD.sortByKey(false);
fourSaleRankDescRDD.foreach(new VoidFunction<Tuple2<Integer,Sale>>() {
private static final long serialVersionUID = -8110929872210046547L;
@Override
public void call(Tuple2<Integer, Sale> t) throws Exception {
Sale sale = t._2;
System.out.println("==== 4月份销量排名:"+sale.getBrand()+" = "+sale.getFourSale());
}
});
fourSaleRankDescRDD.saveAsNewAPIHadoopFile(args[1]+"fourSaleRank", NullWritable.class, Text.class, TextOutputFormat.class); //1-4月份累计销量排名,转换key为1-4月销量
JavaPairRDD<Integer, Sale> totalSaleRankRDD = brandTotalSalesRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Sale>, Integer, Sale>() {
private static final long serialVersionUID = 2012736852338064223L;
@Override
public Tuple2<Integer, Sale> call(Tuple2<String, Sale> t) throws Exception {
return new Tuple2<Integer, Sale>(t._2.getTotalSale(), t._2);
}
});
//1-4月份累计销量排名降序
JavaPairRDD<Integer, Sale> totalSaleRankDescRDD = totalSaleRankRDD.sortByKey(false);
totalSaleRankDescRDD.foreach(new VoidFunction<Tuple2<Integer,Sale>>() {
private static final long serialVersionUID = -8110929872210046547L;
@Override
public void call(Tuple2<Integer, Sale> t) throws Exception {
Sale sale = t._2;
System.out.println("==== 1-4月份累计销量排名:"+sale.getBrand()+" = "+sale.getTotalSale());
}
});
fourSaleRankDescRDD.saveAsNewAPIHadoopFile(args[1]+"oneTofourSaleRank", NullWritable.class, Text.class, TextOutputFormat.class);
//关闭
sc.close();
} }
查看HDP Spark的HistoryServer(IP,18081),如下图表示成功:

Spark实现销量统计的更多相关文章
- Spark MLib 基本统计汇总 2
4. 假设检验 基础回顾: 假设检验,用于判断一个结果是否在统计上是显著的.这个结果是否有机会发生. 显著性检验 原假设与备择假设 常把一个要检验的假设记作 H0,称为原假设(或零假设) (null ...
- Spark MLib 基本统计汇总 1
1. 概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 ...
- Spark Streaming 002 统计单词的例子
1.准备 事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://a ...
- [Spark Core] Spark 实现气温统计
0. 说明 聚合气温数据,聚合出 MAX . MIN . AVG 1. Spark Shell 实现 1.1 MAX 分步实现 # 加载文档 val rdd1 = sc.textFile(" ...
- spark 累加历史 + 统计全部 + 行转列
spark 累加历史主要用到了窗口函数,而进行全部统计,则需要用到rollup函数 1 应用场景: 1.我们需要统计用户的总使用时长(累加历史) 2.前台展现页面需要对多个维度进行查询,如:产品.地 ...
- spark 省份次数统计实例
//统计access.log文件里面IP地址对应的省份,并把结果存入到mysql package access1 import java.sql.DriverManager import org.ap ...
- spark复习笔记(3):使用spark实现单词统计
wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a. ...
- spark jdk8 单词统计示例
在github上有spark-java8 实例地址: https://github.com/ypriverol/spark-java8 https://github.com/ihr/java8-spa ...
- Spark入门案例 - 统计单词个数 / wordcount
Scala版 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountScala { def main(args: Arra ...
随机推荐
- [C/C++] 结构体存储问题
64位操作系统,不同类型变量对应的字节数为: char : 1个字节 char*(即指针变量) : 8个字节 //32位占4个字节 short int : 2个字节 int : 4个字节 unsign ...
- 窗口中各模块的切换效果,使用jquery实现
用到了两个js库,请自行下载,用到的背景图片可任意图片都可以,主要是看效果 <!DOCTYPE html> <html> <head> <script src ...
- 2011 Multi-University Training Contest 8 - Host by HUST
Rank:56/147. 开场看B,是个线段树区间合并,花了2hour敲完代码...再花了30min查错..发现push_down有问题.改了就AC了. 然后发现A过了很多人.推了个公式,发现是个分段 ...
- Android命名格式化详解
严格换行 一般情况下一个“:”一换行 建议函数的“{}”分别占一行 例:public void ooSomething() { …… } 不要用: 例:public void doSomething ...
- linux虚拟机磁盘扩展与分区大小调整
有段时间觉得linux虚拟机上的磁盘不太够用,研究了下其磁盘扩展 1.linux虚拟机磁盘扩展 step1. 先关机在编辑虚拟机中,找到硬盘选项增加空间,进行扩展step2. 进入root fdisk ...
- hdu 1851(A Simple Game)(sg博弈)
A Simple Game Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/65535 K (Java/Others)Tot ...
- Dom选择器以及内容文本操作
1. DOM:文档对象模型.把整个HTML当做大的对象.每一个标签认为是一个对象.(每一个个体就是一个对象) 2. 查找: 直接查找 var obj=document.getElementById(& ...
- 参考《Java疯狂讲义》
参考<Java疯狂讲义>Lambda表达式支持将代码块作为方法参数,Lambda表达式允许使用更简洁的代码来创建只有一个抽象方法的接口(这种接口被称为函数式接口)的实例 1. Lambda ...
- Android 内核--Context对象
Context(在Android中翻译为场景):一个Activity就是一个Context,一个Service也是一个Context,应用程序中有多少个Activity或者Service,就会有多少个 ...
- BZOJ2555:SubString——题解
https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2555 (1):在当前字符串的后面插入一个字符串 (2):询问字符串s在当前字符串中出现了几次?(作 ...