统计各广告最近 1 小时内的点击量趋势：各广告最近 1 小时内各分钟的点击量
此部分最终想要得到的结果如下：
一. 得到最近1小时广告点击量实时统计
- 1. 新建类LastHourApp
<code>package com.buwenbuhuo.streaming.project.app
import com.buwenbuhuo.streaming.project.bean.AdsInfo
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
/*
* @author 不温卜火
* @create 2020-08-17 11:19
* MyCSDN ： https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
*/
object LastHourApp extends App {
override def doSomething(adsInfoStream: DStream[AdsInfo]): Unit = {
adsInfoStream
// 1. 先把窗口分好
.window(Minutes(60),Seconds(3))
// 2. 按照广告分钟 进行聚合
.map(info => (info.adsId,info.hmString) -> 1)
.reduceByKey(_+_)
// 3. 再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起
.map{
case ((ads,hm),count) => (ads,(hm,count))
}
.groupByKey()
.print(10000)
}
}
/*
统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量，每6秒统计一次
1. 各广告，每分钟 -> 按照(广告，分钟) 分组
2. 最近1小时，每6秒统计一次 -> 窗口: 窗口长度1小时 窗口的滑动步长 5s
----
1. 先把窗口分好
2. 按照广告分钟 进行聚合
3. 再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起
4. 把结果写在redis中
*//<code>- 2. 运行结果
二. 写入到redis中
- 1. 源码(添加)
<code> // 4. 把结果写在redis中
.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(it=>{
if (it.nonEmpty){ // 只是判断是否有下一个元素，指针不会跳过这个元素
// 1. 先建立到redis连接
val client: Jedis = RedisUtil.getClient
// 2. 写元素到redis
// 2.1 一个一个的写(昨天)
// 2.2 批次写入
import org.json4s.JsonDSL._
val key: String = "last:ads:hour:count"
val map: Map[String, String] = it.toMap.map {
case (adsId, it) => (adsId, JsonMethods.compact(JsonMethods.render(it)))
}
// scala集合转换成java集合
import scala.collection.JavaConversions._
println(map)
client.hmset(key,map)
// 3. 关闭redis(用的是连接池，实际是把连接归还给连接池)
client.close()
}
})/<code>- 2. 运行结果
- 3. 在redis中查看
三. 完整代码
<code>package com.buwenbuhuo.streaming.project.app
import com.buwenbuhuo.streaming.project.bean.AdsInfo
import com.buwenbuhuo.streaming.project.util.RedisUtil
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.json4s.jackson.JsonMethods
import redis.clients.jedis.Jedis
/*
* @author 不温卜火
* @create 2020-08-17 11:19
* MyCSDN ： https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
*/
object LastHourApp extends App {
override def doSomething(adsInfoStream: DStream[AdsInfo]): Unit = {
adsInfoStream
// 1. 先把窗口分好
.window(Minutes(60),Seconds(3))
// 2. 按照广告分钟 进行聚合
.map(info => (info.adsId,info.hmString) -> 1)
.reduceByKey(_+_)
// 3. 再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起
.map{
case ((ads,hm),count) => (ads,(hm,count))
}
.groupByKey()
// 4. 把结果写在redis中
.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(it=>{
if (it.nonEmpty){ // 只是判断是否有下一个元素，指针不会跳过这个元素
// 1. 先建立到redis连接
val client: Jedis = RedisUtil.getClient
// 2. 写元素到redis
// 2.1 一个一个的写(昨天)
// 2.2 批次写入
import org.json4s.JsonDSL._
val key: String = "last:ads:hour:count"
val map: Map[String, String] = it.toMap.map {
case (adsId, it) => (adsId, JsonMethods.compact(JsonMethods.render(it)))
}
// scala集合转换成java集合
import scala.collection.JavaConversions._
println(map)
client.hmset(key,map)
// 3. 关闭redis(用的是连接池，实际是把连接归还给连接池)
client.close()
}
})
})
}
}
/*
统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量，每6秒统计一次
1. 各广告，每分钟 -> 按照(广告，分钟) 分组
2. 最近1小时，每6秒统计一次 -> 窗口: 窗口长度1小时 窗口的滑动步长 5s
----
1. 先把窗口分好
2. 按照广告分钟 进行聚合
3. 再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起
4. 把结果写在redis中
----
写到redis的时候的数据的类型
1.
key value
广告id json字符串每分钟的点击量
2.
key value
"last:ads:hour:count" hash
field value
adsId json字符串
"1" {"09:24":100,"09:25":110,...}
*//<code> 分享到:
