scala 统计访问50次以上的用户主要访问的前5类网页
时间: 2023-05-28 17:01:44 浏览: 90
假设我们有一个包含用户ID、网页类别和访问次数的数据集,可以使用以下代码来实现这个功能:
```scala
// 导入 Spark 相关的包
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建 Spark 配置和上下文对象
val conf = new SparkConf().setAppName("page-type-analysis").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取数据文件,每行格式为:userID,pageType,visitCount
val data = sc.textFile("data.txt")
// 对数据进行预处理,将每一行转换成 (userID, (pageType, visitCount)) 的键值对
val preprocessedData = data.map(line => {
val tokens = line.split(",")
(tokens(0), (tokens(1), tokens(2).toInt))
})
// 对每个用户进行分组并计算每个类别的访问总次数
val pageTypeCounts = preprocessedData.groupByKey().flatMapValues(values => {
val pageTypeCounts = values.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2).sum)
pageTypeCounts.filter(_._2 > 50).toList.sortBy(-_._2).take(5) // 只保留访问次数超过 50 的类别并按访问次数降序排序取前 5
})
// 输出结果
pageTypeCounts.foreach(println)
// 关闭 Spark 上下文
sc.stop()
}
}
```
需要注意的是,上述代码中使用了 `flatMapValues` 方法来对每个用户的数据进行处理,这是因为 `groupByKey` 方法返回的是 (userID, Iterable[(pageType, visitCount)]) 的键值对,但我们需要对每个用户的数据进行分组统计后再输出,因此需要使用 `flatMapValues` 方法将每个用户的统计结果展开到键值对中。
另外,需要注意在筛选出访问次数超过 50 的类别后再进行排序取前 5,这是因为如果不进行筛选的话可能会出现一些访问次数很少的类别也被排在前面的情况。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)