访问日志分析：Top10 IP 访问统计

"access_log_sample.txt 是一个访问日志文件，包含了用户通过HTTP协议访问Web服务的记录。日志条目以IP地址、时间戳、请求类型、URL、HTTP状态码以及用户代理等信息组成。任务是统计这些日志中不同IP地址的出现次数，并找出访问量排名前10的IP地址。这涉及到日志分析和大数据处理技术，例如Apache Spark。" 在日志分析领域，处理像"access_log_sample.txt"这样的文件是一项常见的任务，主要目的是理解用户行为、服务器性能以及可能的安全问题。这个特定的日志样本包含了一些关键元素： 1. IP地址：如 "190.217.63.59" 和 "76.114.21.96"，这是发出HTTP请求的设备的网络标识。 2. 时间戳：如 "[01/Nov/2017:00:00:15+0000]"，记录了请求发生的具体时间，这对于分析访问模式和服务器负载非常有用。 3. HTTP请求："GET /axis2/services/WebFilteringService/getCategoryByUrl?"，这是用户请求的资源路径，表明用户可能在尝试获取某个Web服务的信息。 4. 请求参数：如 "app=chrome_antiporn&ver=0.19.7.1&url=https%3A//securepubads.g.doubleclick.net/static/3p_cookie.html"，这部分提供了关于请求的详细信息，比如使用的应用程序和请求的URL。 5. HTTP响应状态码："200" 表示请求成功。其他状态码（如404、500）表示错误或异常情况。 6. 传输字节数："133"，表示服务器返回的数据量。 7. 用户代理："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"，揭示了发起请求的浏览器类型和版本。 使用Apache Spark进行日志分析，我们可以采取以下步骤： 1. 数据加载：首先，将日志文件加载到Spark DataFrame，通常通过`SparkSession.read.text()`来实现。 2. 数据预处理：清洗数据，如去除时间戳的方括号，解析IP地址和其他字段。 3. IP计数：使用`groupBy`和`count`函数对IP地址分组并计算每个IP的访问次数。 4. 结果排序：对计数结果进行降序排序，`orderBy`函数可以完成这个任务。 5. 结果限制：只取前10个IP地址，可以使用`limit`函数。 6. 结果展示：最后，将排序后的IP地址及其访问次数输出。 这样的分析有助于识别活跃用户、热点IP或可能的DDoS攻击源。在大数据场景下，Spark的分布式计算能力使得处理大规模日志文件变得高效且可行。