JFreeChart与AJAX+JSON+ECharts两种处理方式生成热词统计可视化图表

本篇的思想：对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式。第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看。第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表，并呈现于浏览器上。

　　　　　   对此，给出代码示例，通过网络爬虫技术，将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能，通过图表的柱状图来显示出来。

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目录：

1、JFreeChart可视化处理（生成本地图片）

　　【1】HDFS文件读取

　　【2】JDFreeChart库应用

2、AJAX+JSON+EChart生成可视化图表（网页呈现图表）

　　【1】EChart基本方法

　　【2】JSON数据格式

　　【3】AJAX技术

　　【4】热词统计示例

3、总结

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1、JFreeChart可视化处理

【1】HDFS文件读取

保存时，我们数据使用了两种方式保存：

1） 纯文本方式：适合整体读取数据，并按行将内容读取出来处理。

2） MapFileFormat的方式：适合按key来查找value

这里可以使用FSDataInputStream来直接读入文本方式的数据。

代码呈现：

 public class TestReadData {

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         Configuration conf = new Configuration();
         FileSystem fs = null;
         Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/output/part-00000");
         fs = path.getFileSystem(conf);
         FSDataInputStream is = fs.open(path);
         // 使用一个缓冲流或者内存流来整体读入数据
         BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
         String line = null;
         while ((line = br.readLine()) != null) {
             String[] strs = line.split("\t");
             System.out.println(strs[0] + " --> " + strs[1]);
         }
     }
 }

下面我们想从这些词里提取出出现频率最高的10个词。

这里就需要使用插入排序的方法来完成。

因此我们这里编写一个工具类，来帮助我们完成排序功能。

同时，为了方便进行对象的保存和传递，建议编写一个vo类来保存关键字和出现次数。

代码呈现：

 public class MyKeyValue {

     private String key;
     private Integer value;

     public MyKeyValue() {
     }

     public MyKeyValue(String key, Integer value) {
         this.key = key;
         this.value = value;
     }

     public String getKey() {
         return key;
     }

     public void setKey(String key) {
         this.key = key;
     }

     public Integer getValue() {
         return value;
     }

     public void setValue(Integer value) {
         this.value = value;
     }

     public int compare(MyKeyValue other) {
         if (this.value >= other.value) {
             return 1;
         } else {
             return -1;
         }
     }
 }

此时需要修改TestReadData类，添加vo对象，以及排除一些热词：

 public class TestReadData {

     private static Set<String> allNoKeyword = new HashSet<>();

     static {
         allNoKeyword.add("新闻");
         allNoKeyword.add("新浪网");
         allNoKeyword.add("新浪");
         allNoKeyword.add("聚合");
         allNoKeyword.add("中国");
         allNoKeyword.add("视频");
         allNoKeyword.add("图片");
         allNoKeyword.add("图集");
         allNoKeyword.add("最新");
         allNoKeyword.add("阅读");
     }

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         Configuration conf = new Configuration();
         FileSystem fs = null;
         Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/output/part-00000");
         fs = path.getFileSystem(conf);
         FSDataInputStream is = fs.open(path);
         // 使用一个缓冲流或者内存流来整体读入数据
         BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
         String line = null;
         // 建立工具类
         ValueSortList list = new ValueSortList();
         while ((line = br.readLine()) != null) {
             String[] strs = line.split("\t");
             // 建立vo对象
             if (!allNoKeyword.contains(strs[0]) && strs[0].length() > 1) {
                 MyKeyValue keyValue = new MyKeyValue(strs[0],
                         Integer.parseInt(strs[1]));
                 list.add(keyValue);
             }
         }

         System.out.println(list);
     }
 }

【2】JFreeChart库应用

JFreeChart是由Java提供的免费不开源的数据可视化的库。

首先将支持包加入到项目中。

之后可以通过以下固定的步骤，来根据数据，生成图表。

1） 创建数据集合

2） 向集合中添加数据

3） 建立图表对象（根据需要选择不同的图表）

4） 设置图表的参数

5） 将图表输出

饼状图（这里还支持环状和3D效果）：

 public class PieDemo {

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         // 数据集
         DefaultPieDataset dataset = new DefaultPieDataset();

         // 添加数据
         ValueSortList list = TestReadData.getValues();

         for (MyKeyValue keyValue : list.getList()) {
             dataset.setValue(keyValue.getKey(), keyValue.getValue());
         }

         // 创建对象
         JFreeChart chart = ChartFactory.createPieChart("新浪新闻热词分析", dataset,
                 true, true, false);

         // 设置属性

         // 输出
         ChartUtilities.saveChartAsPNG(new File("E:/pie.png"), chart, 500, 500);

     }

 }

柱状图和线型图：（还支持线、3D柱、3D线、区域）

 public class BarDemo {

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         DefaultCategoryDataset dataset = new DefaultCategoryDataset();

         ValueSortList list = TestReadData.getValues();

         for (MyKeyValue keyValue : list.getList()) {
             dataset.addValue(keyValue.getValue(), keyValue.getKey(), "");
         }

         JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart("热词分析", "词", "次数",
                 dataset, PlotOrientation.VERTICAL, true, true, false);

         ChartUtilities.saveChartAsPNG(new File("E:/bar.png"), chart, 1000, 500);

     }
 }

2、AJAX+JSON+ECharts生成可视化图表

【1】ECharts基本使用

ECharts最早是有一些开源的工程师来开发的免费使用的图表工具，在 1 和 2版本时都是放在github上。之后ECharts被百度投资收购，加入了百度的开源产品中。

如果想使用ECharts这种的开源工具，必须先去其官网下载开发包。

下载时，建议将完整版和开发版都下载下来，开发版用于开发时进行调试，完整版用于上线提升性能。

下面就需要了解怎样完成一个简单的ECharts图表（此也为官网给出的代码示例）。

 <!DOCTYPE html>
 <html lang="en">
 <head>
     <meta charset="UTF-8">
     <title>Document</title>
     <script type="text/javascript" src="echarts.js"></script>
     <script type="text/javascript">
         function initChart() {
             // 初始化要显示的图标div
             var myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));
             var option = {
                 title: {
                     text: 'ECharts 入门示例'
                 },
                 tooltip: {
                     trigger:"axis",
                     label:"销量"
                 },
                 legend: {
                     data:['销量','价格']
                 },
                 xAxis: {
                     data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
                 },
                 yAxis: {},
                 series: [{
                     name: '销量',
                     type: 'bar',
                     data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
                 },{
                     name: '价格',
                     type: 'line',
                     data: [30, 40, 32, 15, 80, 30]
                 }]
             };

             myChart.setOption(option);
         }

     </script>
 </head>
 <body onload="initChart();">

     <div id="my_chart" style="width:600px;height:400px;"></div>

 </body>
 </html>

【2】JSON数据格式

JSON：JavaScript Object Notation，是ECMAScript的标准语法

这个语法是现在所有AJAX或者说数据传输的最常用的语法格式。

使用该语法的原因是语法格式简单，没有关键字来干扰或者占用内存。

解析时各种语言都有很容易的解析方法。

特别是JavaScript，可以直接通过自带的eval()方法来完成字符串转换对象或数组的操作。

JSON语法很简单：

1） 对象：{}

　　a) 属性： 属性名:属性值，多个属性之间逗号分隔

　　b) 方法： 方法名:function(){}

2） 数组：[]

　　a) 每个元素使用逗号分隔。

【3】AJAX技术

AJAX：Asynchronous JavaScript And Xml，异步的JavaScript和XML，不是新技术，是基于JS和XML技术的应用，但是现在XML一般都被JSON替代了，所以实际上AJAX已经变成了纯JS的技术了。

通过AJAX技术，可以在页面不刷新的情况下，让前端沟通后台来获取数据，数据通过JSON格式来返回进行处理。

这样前后台分离就更彻底了，后台只需要专注于后台接口的开发即可，通过接口返回JSON数据。

前台则是接收了返回的数据后，根据数据完成各种页面效果的展示。

AJAX技术已经很成熟了，通过固定的4个步骤就可以沟通后台接收结果。

1、 建立核心配置对象XMLHttpRequest

2、 建立与后台的连接

3、 设置返回时的回调函数

当后台执行完结果返回数据时，前台必须有个方法可以接收这个数据，并进行处理，这个方法就是回调函数（Callback）

【4】热词统计生成可视化图表

基于ECharts，我们来把热词统计功能，通过这个ECharts图表的柱状图来显示出来。

         var xmlHttp ;

         function createXMLHttp() {
             if (window.XMLHttpRequest != null) {
                 xmlHttp = new XMLHttpRequest();
             } else {
                 xmlHttp = new ActiveXObject("Microsoft.xmlhttp");
             }
         }

         function initChart() {
             // 初始化要显示的图标div
             var myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));

             // 这里就需要通过AJAX技术，来调用后台数据操作，接收返回的JSON格式数据
             //
             createXMLHttp();
             //
             xmlHttp.open("get","<%=basePath%>ajax.do");
             //
             xmlHttp.onreadystatechange = chartCallback;
             //
             xmlHttp.send();
         }

         function chartCallback() {

         }

之后，需要在后台的ajax.do中进行HDFS的操作，将需要的数据取得，并通过JSON的格式来返回页面。

    @RequestMapping(value = "/ajax.do")
    public void ajax(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws Exception {
        // 读取HDFS中的文本数据
        ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

        StringBuilder builder = new StringBuilder(
                "{ title: {text: '新浪新闻热词分析'},tooltip: {trigger:'axis'},");
        builder.append("legend: {data:['词频']},xAxis: {data: [");
        StringBuilder tempSeries = new StringBuilder();
        tempSeries.append("series: [{name:'词频',type:'bar',data:[");
        for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
            builder.append("'");
            builder.append(kv.getKey());
            builder.append("',");
            tempSeries.append(kv.getValue());
            tempSeries.append(",");
        }
        // 需要把最后一段截取掉
        String resultStr = builder.substring(0, builder.length() - 1)
                + "]}, yAxis: {},";
        resultStr += tempSeries.substring(0, tempSeries.length() - 1) + "]}]}";

        // 结果返回需要通过PrintWriter来输出
        // 需要先处理返回乱码
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html");
        PrintWriter writer = response.getWriter();
        writer.print(resultStr);
        writer.close();
    }

之后编写页面回调函数就可以显示图表了。

         function chartCallback() {
             // 判断结果是否真正返回
             if (xmlHttp.readyState == 4 && xmlHttp.status == 200) {
                 var resultStr = xmlHttp.responseText;
                 // 转换为对象
                 var option = eval("("+resultStr+")");
                 myChart.setOption(option);
             }
         }

但是我们会发现，拼写JSON字符串太麻烦了，因此实际开发中会有很多java用的json数据处理的库，可以帮助我们简单的拼写出json字符串。

例如：org.json

     @RequestMapping(value = "/ajax.do")
     public void ajax(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
             throws Exception {
         // 读取HDFS中的文本数据
         ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

         JSONObject obj = new JSONObject();

         JSONObject titleObj = new JSONObject();
         titleObj.put("text", "新浪新闻热词分析");
         obj.put("title", titleObj);

         JSONObject tooltipsObj = new JSONObject();
         tooltipsObj.put("trigger", "axis");
         obj.put("tooltip", tooltipsObj);

         JSONObject legendObj = new JSONObject();
         legendObj.put("data", "词频");
         obj.put("legend", legendObj);

         obj.put("yAxis", new JSONObject());

         JSONObject xObj = new JSONObject();
         JSONArray seArr = new JSONArray();
         JSONObject seObj = new JSONObject();
         seObj.put("name", "词频");
         seObj.put("type", "bar");
         JSONArray xDataArr = new JSONArray();
         JSONArray seDataArr = new JSONArray();

         for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
             xDataArr.put(kv.getKey());
             seDataArr.put(kv.getValue());
         }

         xObj.put("data", xDataArr);
         seObj.put("data", seDataArr);
         seArr.put(seObj);

         obj.put("xAxis", xObj);
         obj.put("series", seArr);

         // 结果返回需要通过PrintWriter来输出
         // 需要先处理返回乱码
         response.setCharacterEncoding("UTF-8");
         response.setContentType("text/html");
         PrintWriter writer = response.getWriter();
         writer.print(obj.toString());
         writer.close();
     }

对于这种热词分析，前台最好的展示方式应该是文字云，因此我们这里直接使用文字云的插件来完成。

首先也要导入js文件。

 <script type="text/javascript" src="echarts/echarts.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="echarts/echarts-wordcloud.js"></script>
 <script type="text/javascript">
         var xmlHttp ;

         var myChart ;

         var option ;

         function createXMLHttp() {
             if (window.XMLHttpRequest != null) {
                 xmlHttp = new XMLHttpRequest();
             } else {
                 xmlHttp = new ActiveXObject("Microsoft.xmlhttp");
             }
         }

         function initChart() {
             // 初始化要显示的图标div
             myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));

             option = {
                     tooltip: {},
                     series: [{
                         type: 'wordCloud',
                         gridSize: 2,
                         sizeRange: [12, 50],
                         rotationRange: [-90, 90],
                         shape: 'pentagon',
                         width: 600,
                         height: 400,
                         drawOutOfBound: true,
                         textStyle: {
                             normal: {
                                 color: function () {
                                     return 'rgb(' + [
                                         Math.round(Math.random() * 160),
                                         Math.round(Math.random() * 160),
                                         Math.round(Math.random() * 160)
                                     ].join(',') + ')';
                                 }
                             },
                             emphasis: {
                                 shadowBlur: 10,
                                 shadowColor: '#333'
                             }
                         }
                     }]
             };

             // 这里就需要通过AJAX技术，来调用后台数据操作，接收返回的JSON格式数据
             //
             createXMLHttp();
             //
             xmlHttp.open("get","<%=basePath%>ajax_cloud.do");
             //
             xmlHttp.onreadystatechange = chartCallback;
             //
             xmlHttp.send();
         }
 这里为了简化后台拼写JSON，将固定的内容提前设置到option对象中。

之后在后台完成数据的拼写。

     @RequestMapping(value="/ajax_cloud.do")
     public void ajaxCloud(HttpServletRequest request,
             HttpServletResponse response) throws Exception {
         ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

         JSONArray array = new JSONArray();
         for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
             JSONObject obj = new JSONObject();
             obj.put("name", kv.getKey());
             obj.put("value", kv.getValue());
             array.put(obj);
         }

         response.setCharacterEncoding("UTF-8");
         response.setContentType("text/html");
         PrintWriter writer = response.getWriter();
         writer.print(array.toString());
         writer.close();
     }

最后在回调函数中进行设置处理。

         function chartCallback() {
             // 判断结果是否真正返回
             if (xmlHttp.readyState == 4 && xmlHttp.status == 200) {
                 var resultStr = xmlHttp.responseText;
                 // 转换为对象
                 option.series[0].data = eval("("+resultStr+")");
                 myChart.setOption(option);
             }
         }

结果呈现（柱状图）：

总结：

　　从前面阐述的网络爬虫、HDFS数据读取、MR数据分析、Lucene垂直搜索引擎，到现在的可视化图表呈现，一个简单的大数据处理框架也渐浮水面。

　　　 　1、数据获取数据记录

　　　　 2、提取清洁数据标注

　　　　 3、整合聚集数据表达

 　　　　4、建立模型数据分析

　　　　 5、合理解释可视化

 　　虽然并不如真正的大数据处理的数据量之大、之复杂，可视化的程度也仅限于热词统计，不过既然授之以渔，而且也算是对此有了一个基本的了解了。

　　关于本篇给出的两种可视化处理方法，其实还有很多方式。我只阐述了EFreeChart和ECharts两种方式，一种生成本地图片文件类型，一种结合AJAX+JSON可以在网页上呈现可视化图表。不过见解很浅薄，仅借本文能够让未知的读者实现一个简单的图表展现方式，给内功深厚的高手淡然一笑，我也就心满意足了。