使用SparkStreaming 实时计算景点搜索热度TOP3输出到输出到外部存储系统

使用SparkStreaming实时计算景点搜索热度TOP3的步骤如下：

1. 从外部存储系统中获取搜索数据，例如Kafka、Flume等。
2. 将搜索数据进行清洗和转换，提取出景点名称和搜索次数。
3. 将搜索数据按照时间窗口进行聚合计算，例如每5秒钟计算一次。
4. 对每个时间窗口内的搜索数据按照搜索次数进行降序排序，取前三个景点作为热度TOP3。
5. 将每个时间窗口的热度TOP3数据输出到外部存储系统，例如HBase、MySQL等。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object Top3HotSpots {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Top3HotSpots")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    // 从Kafka中读取搜索数据，格式为"景点名称 搜索次数"
    val searchLogs = ssc.kafkaStream[String, String](kafkaParams, topics)

    // 将搜索数据进行清洗和转换，提取出景点名称和搜索次数
    val hotSpots = searchLogs.map(log => {
      val fields = log.split(" ")
      val hotSpot = fields(0)
      val searchCount = fields(1).toInt
      (hotSpot, searchCount)
    })

    // 将搜索数据按照时间窗口进行聚合计算，例如每5秒钟计算一次
    val hotSpotsCounts = hotSpots.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(20), Seconds(5))

    // 对每个时间窗口内的搜索数据按照搜索次数进行降序排序，取前三个景点作为热度TOP3
    val top3HotSpots = hotSpotsCounts.transform(rdd => {
      val sortedHotSpots = rdd.sortBy(_._2, false)
      val top3 = sortedHotSpots.take(3)
      ssc.sparkContext.parallelize(top3)
    })

    // 将每个时间窗口的热度TOP3数据输出到外部存储系统，例如HBase、MySQL等
    top3HotSpots.foreachRDD(rdd => {
      rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
        // 连接外部存储系统，例如HBase、MySQL等
        // 将热度TOP3数据写入外部存储系统
      })
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}