scala 编程,过滤实训中访问次数在50次以上的用户并持久化到内存
时间: 2023-05-27 17:07:06 浏览: 60
在 Scala 中,可以使用 filter 和 persist 方法来实现这个需求。假设我们有一个名为 logs 的 RDD,其中每个元素都是一个字符串,表示一条访问日志,包含用户ID和访问次数等信息。那么代码可以如下所示:
```
val filteredLogs = logs
.map(line => (line.split(",")(0), line.split(",")(1).toInt)) // 抽取出用户ID和访问次数
.reduceByKey(_ + _) // 按用户ID聚合访问次数
.filter(_._2 >= 50) // 过滤访问次数不足50次的用户
.keys // 只保留用户ID
.persist() // 持久化到内存
// 使用 filteredLogs 进一步处理,如输出到文本文件或转换为 DataFrame 等
```
上述代码将每条访问日志映射为一个二元组 (用户ID, 访问次数),然后按用户ID进行聚合,得到每个用户的总访问次数。接着使用 filter 方法过滤掉访问次数不足50次的用户,然后只保留用户ID,最后使用 persist 方法将结果 RDD 持久化到内存中,以便后续使用。
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```
val filteredLogs = userLogs.filter { case (userId, accessCount) => accessCount >= 50 }
filteredLogs.persist()
```
其中,filter方法接收一个函数作为参数,该函数定义了过滤条件。过滤条件的实现方式使用了模式匹配,将用户ID和访问次数分别绑定到case语句中的变量中,并进行判断。如果访问次数大于等于50,就返回true,表示该记录需要被保留。否则返回false,表示该记录应该被过滤掉。
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1. 过滤出访问次数大于等于50次的记录:
```scala
val filteredRDD = allRecordsRDD.filter(_._3 >= 50)
```
2. 按照用户和网页分组,并对访问次数求和:
```scala
val groupedRDD = filteredRDD.groupBy(record => (record._1, record._2))
val summedRDD = groupedRDD.mapValues(records => records.map(_._3).sum)
```
3. 按照访问次数降序排序,并取前5个:
```scala
val top5RDD = summedRDD.sortBy(-_._2).take(5)
```
4. 输出结果:
```scala
println("Top 5 webpages visited by users with 50 or more visits:")
top5RDD.foreach { case ((user, webpage), visits) =>
println(s"User $user visited webpage $webpage $visits times.")
}
```