8.现有一网站记录了每一个广告被点击情况，记录的数据格式包括时间戳、用户、广告三个字段（字段之间使用空格分割）。 数据样本如下： 1516609143867 64 16 1516609143869 75 18 1516609143869 87 12 现因业务应用需要，需要统计出每一个广告被点击次数。请结合MapReduce编程模型给出设计思路和核心代码（给出map函数和reduce函数的核心代码即可）。

设计思路：

1. Map阶段：将每一条记录的广告ID作为key，出现一次计数为1作为value，发往Reduce节点。

2. Reduce阶段：对每个广告ID的value做累加操作，得到该广告被点击的总次数。

Map函数核心代码：

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String[] fields = value.toString().split(" ");
    String adId = fields[2];
    context.write(new Text(adId), new IntWritable(1));
}

Reduce函数核心代码：

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable value : values) {
        sum += value.get();
    }
    context.write(key, new IntWritable(sum));
}

相关问题

11.使用Spark SQL统计出每一个省份广告被点击次数的 TOP3，并简要说明原理。 数据在access.log文件中，数据结构：时间戳，省份，城市，用户，广告 字段使用空格分割。 样本如下： 1516609143867 6 7 64 16 1516609143869 9 4 75 18 1516609143869 1 7 87 12

实现这个需求的关键在于如何使用Spark SQL进行统计操作。以下是实现的基本步骤：

1. 将数据读入Spark RDD中。
2. 将RDD转换为DataFrame，按照时间戳、省份、广告字段生成对应的Schema。
3. 使用Spark SQL的API进行分组操作，统计每个省份广告被点击的次数。
4. 对每个省份的统计结果进行排序，取出前三名。
5. 输出结果。

具体实现如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

object AdClickTop3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("AdClickTop3")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 1. 读取数据
    val data = spark.sparkContext.textFile("access.log")

    // 2. 将RDD转换为DataFrame
    val df = data.map(line => {
      val fields = line.split(" ")
      (fields(0).toLong, fields(1).toInt, fields(4).toInt)
    }).toDF("timestamp", "province", "ad")

    // 3. 使用Spark SQL进行分组统计
    val result = df.groupBy("province", "ad")
      .agg(count("*").as("count"))
      .orderBy(col("province"), col("count").desc)

    // 4. 对每个省份的统计结果取前三名
    val top3 = result.rdd.groupBy(row => row.getAs[Int]("province")).flatMap {
      case (province, rows) =>
        rows.take(3).map(row => (province, row.getAs[Int]("ad"), row.getAs[Long]("count")))
    }

    // 5. 输出结果
    top3.foreach(println)

    spark.stop()
  }
}

在这个实现中，我们首先读取access.log文件中的数据，并将其转换为DataFrame。然后使用Spark SQL的API对每个省份和广告进行分组统计，并按照省份和点击次数进行排序。接着，我们使用rdd的groupBy方法对每个省份的统计结果进行分组，然后对每个省份的结果取前三名，并输出结果。

将检验时间、处理时间、接收时间字段列字符串转换为一个时间戳，然后才能进行减法运算。

可以使用Python的datetime库中的函数来将字符串转换为时间戳，并进行减法运算。以下是一个示例代码：

from datetime import datetime

# 检验时间字符串
check_time_str = '2022-01-01 12:00:00'
# 处理时间字符串
process_time_str = '2022-01-01 12:30:00'
# 接收时间字符串
receive_time_str = '2022-01-01 13:00:00'

# 将字符串转换为时间戳
check_time = datetime.strptime(check_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
process_time = datetime.strptime(process_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
receive_time = datetime.strptime(receive_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 计算时间差
process_duration = (process_time - check_time).total_seconds()
receive_duration = (receive_time - process_time).total_seconds()

# 打印结果
print(f"处理时间与检验时间间隔：{process_duration}秒")
print(f"接收时间与处理时间间隔：{receive_duration}秒")

在这个示例代码中，我们使用datetime.strptime()函数将三个时间字符串分别转换为datetime对象。然后，我们可以使用这些对象来计算时间差，并将结果打印出来。请注意，total_seconds()函数用于将时间差转换为秒数。