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日志字段格式：

id,ip,url,ref,cookie,time_stamp

把日志文件放到HDFS。仅取了1000行。

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1. hadoop fs -put 1000_log hdfs://localhost:9000/user/root/input  

直接在Scala Shell中读取文件并计算PV。

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1. scala> val textFile = sc.textFile(“hdfs://localhost:9000/user/root/input/1000_log”)  
2. scala> val textRDD = textFile.map(_.split(“\t”)).filter(_.length == 6)  
3. scala> val result = textRDD.map(w => ((new java.net.URL(w(2))).getHost,1)).reduceByKey(_ + _).map(item => item.swap).sortByKey(false).map(item => item.swap)  
4. scala> result.saveAsTextFile(“hdfs://localhost:9000/user/root/out8.txt”)  

从HDFS上取回结果：

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1. hadoop fs -get hdfs://localhost:9000/user/root/out8.txt  

查看结果：
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1. $ more out8.txt/part-00000   
2. (www.j1.com,126)  
3. (tieba.baidu.com,65)  
4. (113.105.174.5,60)  
5. (www.baidu.com,54)  
6. (mp.weixin.qq.com,46)  
7. (119.147.106.188,40)  
8. (bbs.caoav.net,31)  
9. (i.ifeng.com,19)  
10. (www.amazon.de,18)  
11. (m.zhiyoula.com,18)  
12. (www.360doc.com,16)  
13. (br.pps.tv.iqiyi.com,14)  
14. (www.1905.com,14)  
15. (xa.btfs.ftn.qq.com,14)  

如果是生成
.snappy压缩格式的文件，则可以按如下方法重定向到本地文本文件。

hadoop fs -text part-r-00001.snappy > filename.txt

下面对同一日志文件计算UV(Unique View)。

UV一般认为不同cookie的访问则算不同的独立用户。

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1. package org.asiainfo  
2.   
3. import org.apache.spark.SparkConf  
4. import org.apache.spark.SparkContext  
5. import org.apache.spark.SparkContext._  
6.   
7. /**  
8.  * @author:zhaohf@asiainfo.com  
9.  * @date:2015年1月27日 下午5:54:39  
10.  * @Description: TODO  
11.  */  
12. object UniqueViewCount {  
13.   
14.   def main(args: Array[String]): Unit = {  
15.     if(args.length < 4){  
16.       System.err.println(“Usage:<input_file> <url_column_index> <output_file>”)  
17.       System.exit(1)  
18.     }  
19.     val conf = new SparkConf().setAppName(“UniqueViewApp”)  
20.     val sc = new SparkContext(conf)  
21.     val url_index = args(1).toInt  
22.     val cookie_index = args(2).toInt  
23.     val textRDD = sc.textFile(args(0))  
24.         .map(_.split(“\t”))  
25.         .map(line => (new java.net.URL(line(url_index)).getHost) + “\t” + line(cookie_index))  
26.         .distinct()  
27.         .map(line => (line.split(“\t”)(0),1))  
28.         .reduceByKey(_ + _)  
29.         .map(item => item.swap)  
30.         .sortByKey(false)  
31.         .map(item => item.swap)  
32.     textRDD.saveAsTextFile(args(3))  
33.   }  
34.   
35. }  

sbt package 编译打包。

生成jar文件，提交spark应用。

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1. spark-submit –class main.UniqueViewCount target/scala-2.11/spark_2.11-1.0.jar hdfs://localhost:9000/user/root/intput/1000_log 2 4 hdfs://localhost:9000/user/root/output  

结果：

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1. more result.txt  
2. (bbs.caoav.net,31)  
3. (www.baidu.com,28)  
4. (www.amazon.de,15)  
5. (m.zhiyoula.com,15)  
6. (www.360doc.com,14)  
7. (m.sohu.com,11)  
8. (mp.weixin.qq.com,11)  
9. (www.kaixin001.com,10)  
10. (www.zhiyoula.com,7)  
11. (lolbox.duowan.com,7)  

下面用shell来验证正确性：

先用python解析出url中的host:

[python] 
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1. #!/usr/bin/python  
2. from urlparse import urlparse  
3. import sys  
4. with open(sys.argv[1],‘r’) as f:  
5.         for line in f.readlines():  
6.                 splits = line.split(‘\t’)  
7.                 url,cookie = urlparse(splits[2]).netloc,splits[4]  
8.                 print url + ‘\t’ + cookie  

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1. $ python check.py 1000_log > 1000_log_pre  

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1. $ cat 1000_log_pre | sort | uniq | awk -F ‘\t’ ‘{print $1}’ | sort | uniq -c | sort -nr -k1|  head  
2.     31 bbs.caoav.net  
3.     28 www.baidu.com  
4.     15 www.amazon.de  
5.     15 m.zhiyoula.com  
6.     14 www.360doc.com  
7.     11 m.sohu.com  
8.     11 mp.weixin.qq.com  
9.     10 www.kaixin001.com  
10.      7 www.zhiyoula.com  

结果正确！