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介绍

数据准备

代码实现

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介绍

session：服务器为了保存用户状态而创建的一个特殊的对象。

浏览器第一次访问服务器时，服务器创建一个session对象，该对象有一个唯一的id,一般称之为sessionId，服务器会将sessionId以cookie的方式发送给浏览器。当浏览器再次访问服务器时，会将sessionId发送过来，服务器依据sessionId就可以找到对应的session对象。

sessionID：用来判断是同一次会话。

服务器端的session只要还在同一个生命期内就还是同一次会话。

数据准备

点击链接下载数据（免费下载） 

14万条用户行为数据，搜索、点击、下单、支付-spark文档类资源-CSDN下载

数据说明：

 时间_用户ID_sessionID_页面ID_动作时间_搜索_点击（品类ID、产品ID）_下单（品类ID、产品ID）_支付（品类ID、产品ID）_城市ID

代码实现

 

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TopTwo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO : 热门品类中每个品类的Session  TOP10统计
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("TOP")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    val actionRDD = sc.textFile("datas/action.txt")
    actionRDD.cache()
    val top10Ids: Array[String] = top10Category(actionRDD)

    //过滤原始数据,保留点击和前10品类ID
    val filterActionRDD = actionRDD.filter(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        if ( datas(6) != "-1" ) {
          top10Ids.contains(datas(6))
        } else {
          false
        }
      }
    )

    //根据品类ID和sessionid进行点击量的统计
    val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = filterActionRDD.map(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        ((datas(6), datas(2)), 1)
      }
    ).reduceByKey(_ + _)

    //将统计的结果进行结构的转换
    //  (（ 品类ID，sessionId ）,sum) => ( 品类ID，（sessionId, sum） )
    val mapRDD = reduceRDD.map{
      case ( (cid, sid), sum ) => {
        ( cid, (sid, sum) )
      }
    }

    //相同的品类进行分组
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = mapRDD.groupByKey()

    //将分组后的数据进行点击量的排序，取前10名
    val resultRDD = groupRDD.mapValues(
      iter => {
        iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(10)
      }
    )

    resultRDD.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
  def top10Category(actionRDD:RDD[String]) = {
    val flatRDD: RDD[(String, (Int, Int, Int))] = actionRDD.flatMap(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        if (datas(6) != "-1") {
          // 点击的场合
          List((datas(6), (1, 0, 0)))
        } else if (datas(8) != "null") {
          // 下单的场合
          val ids = datas(8).split(",")
          ids.map(id => (id, (0, 1, 0)))
        } else if (datas(10) != "null") {
          // 支付的场合
          val ids = datas(10).split(",")
          ids.map(id => (id, (0, 0, 1)))
        } else {
          Nil
        }
      }
    )

    val analysisRDD = flatRDD.reduceByKey(
      (t1, t2) => {
        ( t1._1+t2._1, t1._2 + t2._2, t1._3 + t2._3 )
      }
    )

    analysisRDD.sortBy(_._2, false).take(10).map(_._1)
  }
}

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