怎样用spfile启动数据库

时间: 2023-11-18 22:05:58 浏览: 35
要求:使用Flink语言实现一个热门页面统计程序,统计最近1小时内访问量最大的10个页面。 解决方案: 1. 数据源选择:从Kafka中读取网站访问日志数据。 2. 数据清洗:对读取的数据进行清洗,过滤掉无效数据,如请求资源不存在、请求参数错误等。 3. 数据转换:将清洗后的数据转换为页面访问次数的形式,即将每个页面的访问次数累加起来。 4. 窗口统计:使用滑动窗口对数据进行统计,窗口大小为1小时,滑动步长为5分钟。在每个窗口内,计算每个页面的访问量,并按照访问量从大到小排序。 5. TopN筛选:对每个窗口内的数据按照访问量排序后,只保留前10个页面。 6. 数据输出:将统计结果输出到Kafka中,供后续处理使用。 代码实现: ```java public class HotPageJob { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1000L); // 读取Kafka数据源 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "hot-page-group"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("page-views", new SimpleStringSchema(), props); kafkaSource.assignTimestampsAndWatermarks(new PageViewTimestampExtractor()); // 数据清洗 DataStream<PageView> pageViews = env.addSource(kafkaSource) .map(new PageViewParser()) .filter(pageView -> pageView != null); // 数据转换 DataStream<Tuple2<String, Long>> pageViewCounts = pageViews .keyBy(PageView::getPage) .timeWindow(Time.hours(1), Time.minutes(5)) .aggregate(new PageViewCounter(), new PageViewAggregator()) .keyBy(0) .process(new TopNFilter(10)); // 数据输出 FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>("hot-pages", new SimpleStringSchema(), props); pageViewCounts.map(new PageViewFormatter()).addSink(kafkaSink); // 执行任务 env.execute("Hot Page Job"); } // 自定义时间戳提取器,从日志数据中解析出事件时间 public static class PageViewTimestampExtractor extends BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String> { public PageViewTimestampExtractor() { super(Time.seconds(10)); } @Override public long extractTimestamp(String logEntry) { return PageViewParser.parseTimestamp(logEntry); } } // 自定义解析器,从日志数据中解析出页面访问信息 public static class PageViewParser implements MapFunction<String, PageView> { private static final Pattern LOG_ENTRY_PATTERN = Pattern.compile("(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+\\[(.+?)\\]\\s+\"(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)\"\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+\"(.*?)\"\\s+\"(.*?)\""); @Override public PageView map(String logEntry) throws Exception { Matcher matcher = LOG_ENTRY_PATTERN.matcher(logEntry); if (matcher.matches()) { String page = matcher.group(6); long timestamp = parseTimestamp(logEntry); return new PageView(page, timestamp); } return null; } public static long parseTimestamp(String logEntry) { Matcher matcher = LOG_ENTRY_PATTERN.matcher(logEntry); if (matcher.matches()) { String timestampStr = matcher.group(3); SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z", Locale.ENGLISH); try { Date date = format.parse(timestampStr); return date.getTime(); } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } } return -1; } } // 自定义累加器,将每个页面的访问次数累加起来 public static class PageViewCounter implements AggregateFunction<PageView, Long, Long> { @Override public Long createAccumulator() { return 0L; } @Override public Long add(PageView pageView, Long count) { return count + 1; } @Override public Long getResult(Long count) { return count; } @Override public Long merge(Long a, Long b) { return a + b; } } // 自定义聚合器,将每个页面的访问次数累加起来 public static class PageViewAggregator implements WindowFunction<Long, Tuple2<String, Long>, String, TimeWindow> { @Override public void apply(String page, TimeWindow window, Iterable<Long> counts, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception { long count = counts.iterator().next(); out.collect(new Tuple2<>(page, count)); } } // 自定义过滤器,对每个窗口内的数据按照访问量排序后,只保留前N个页面 public static class TopNFilter extends KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Long>> { private final int n; private final PriorityQueue<Tuple2<String, Long>> queue; public TopNFilter(int n) { this.n = n; this.queue = new PriorityQueue<>(n, Comparator.comparingLong(Tuple2::f1)); } @Override public void processElement(Tuple2<String, Long> pageViewCount, Context context, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception { queue.offer(pageViewCount); if (queue.size() > n) { queue.poll(); } } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext context, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception { while (!queue.isEmpty()) { out.collect(queue.poll()); } } @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // 注册定时器,每隔5分钟触发一次 long interval = 5 * 60 * 1000L; long now = System.currentTimeMillis(); long next = now - (now % interval) + interval; context().timerService().registerProcessingTimeTimer(next); } } // 自定义格式化器,将统计结果转换为字符串形式 public static class PageViewFormatter implements MapFunction<Tuple2<String, Long>, String> { @Override public String map(Tuple2<String, Long> pageViewCount) throws Exception { return String.format("%s,%d", pageViewCount.f0, pageViewCount.f1); } } // 页面访问信息类 public static class PageView { private final String page; private final long timestamp; public PageView(String page, long timestamp) { this.page = page; this.timestamp = timestamp; } public String getPage() { return page; } public long getTimestamp() { return timestamp; } } } ```

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