Spark Core案例实操（六）

Leefs 2021-11-03 PM 2528℃ 0条

[TOC]

### 一、HanLP介绍

**HanLP中文分词**，面向生产环境的自然语言处理工具包，HandLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。

**官方网址**：http://www.hanlp.com/

**添加Maven依赖**

```xml
<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.7.7</version>
</dependency>
```

本次需要在项目中引入HanLP的Maven依赖，进行中文分词。

### 二、需求

> 对SougouSearchLog进行分词并统计如下指标：
>
> + 搜索关键词统计
> + 用户搜索点击统计
> + 搜索时间段统计

### 三、数据准备

#### 3.1 数据下载

数据网址：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php

搜狗实验室提供【用户查询日志(SogouQ)】数据分为三个数据集，大小不一样

迷你版(样例数据, 376KB)：http://download.labs.sogou.com/dl/sogoulabdown/SogouQ/SogouQ.mini.zip

精简版(1天数据，63MB)：http://download.labs.sogou.com/dl/sogoulabdown/SogouQ/SogouQ.reduced.zip

完整版(1.9GB)：http://www.sogou.com/labs/resource/ftp.php?dir=/Data/SogouQ/SogouQ.zip

#### 3.2 数据说明

![16.Spark Core案例实操（六）01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/11/2709655957.jpg)

+ 第一列：访问时间
+ 第二列：用户ID
+ 第三列：查询词
+ 第四列：该URL在返回结果中的排名
+ 第五列：用户点击的顺序号
+ 第六列：用户点击的URL

### 四、实现

#### 4.1 步骤

```
1. 加载数据
2. 处理数据
	- 切割数据
	- 取出搜索词
	- 对搜索词进行分词
3. 统计指标
	- 热门搜索词
	- 用户热门搜索词(带上用户id)
	- 各个时间段搜索热度
4. 输出结果
5. 释放资源
```

#### 4.2 代码

```scala
import com.hankcs.hanlp.HanLP
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable

/**
  * @author lilinchao
  * @date 2021/11/3
  * @description 对SougouSearchLog进行分词并统计如下指标:
  *             1.热门搜索词
  *             2.用户热门搜索词(带上用户id)
  *             3.各个时间段搜索热度
  **/
object SougouSearchLogAnalysis {

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

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SougouSearchLogAnalysis").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //1.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("datas/SogouQ.sample")
    //2.处理数据
    val SogouRecordRDD: RDD[SogouRecord] = lines.map(line => {
      val arr:Array[String] = line.split("\\s+")
      SogouRecord(
        arr(0),
        arr(1),
        arr(2),
        arr(3).toInt,
        arr(4).toInt,
        arr(5)
      )
    })

//2.1 切割数据
    val wordsRDD:RDD[String] = SogouRecordRDD.flatMap(record => {
      //取出搜索词
      val wordsStr: String = record.queryWords.replaceAll("\\[|\\]", "")
      //将Java集合转为scala集合
      import scala.collection.JavaConverters._
      //对搜索词进行分词
      HanLP.segment(wordsStr).asScala.map(_.word)
    })

//3.统计指标
    //3.1 热门搜索词
    val result1: Array[(String, Int)] = wordsRDD
      .filter(word => !word.equals(".") && !word.equals("+"))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2,false)
      .take(10)

//3.2 用户热门搜索词(带上用户id)
    val userIdAndWordRDD: RDD[(String, String)] = SogouRecordRDD.flatMap(record => {
      val wordsStr: String = record.queryWords.replaceAll("\\[|\\]", "")
      import scala.collection.JavaConverters._ //将Java集合转为scala集合
      val words: mutable.Buffer[String] = HanLP.segment(wordsStr).asScala.map(_.word)
      val userId: String = record.userId
      words.map(word => (userId, word))
    })
    val result2: Array[((String, String), Int)] = userIdAndWordRDD
      .filter(t => !t._2.equals(".") && !t._2.equals("+"))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .take(10)
    //3.3 各个时间段搜索热度
    val result3: Array[(String, Int)] = SogouRecordRDD.map(record => {
      val timeStr: String = record.queryTime
      val hourAndMitunesStr: String = timeStr.substring(0, 5)
      (hourAndMitunesStr, 1)
    }).reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .take(10)

//4.输出结果
    result1.foreach(println)
    result2.foreach(println)
    result3.foreach(println)

//5. 释放资源
    sc.stop()
  }
  /**
    * 用户搜索点击网页记录Record
    * @param queryTime  访问时间，格式为：HH:mm:ss
    * @param userId     用户ID
    * @param queryWords 查询词
    * @param resultRank 该URL在返回结果中的排名
    * @param clickRank  用户点击的顺序号
    * @param clickUrl   用户点击的URL
    */
  case class SogouRecord(
                          queryTime: String,
                          userId: String,
                          queryWords: String,
                          resultRank: Int,
                          clickRank: Int,
                          clickUrl: String
                        )
}
```

**运行结果**

```
(地震,599)
(的,476)
(汶川,430)
(原因,360)
(救灾,323)
(哄抢,321)
(物资,321)
(com,278)
(图片,258)
(下载,248)
((1011517038707826,主题),27)
((7230120314300312,全集),21)
((7230120314300312,阅读),20)
((7650543509505572,治疗),19)
((7650543509505572,的),19)
((7650543509505572,孤独症),19)
((2512392400865138,拳皇),19)
((1011517038707826,手机),19)
((7650543509505572,儿童),19)
((9026201537815861,scat),19)
(00:02,1088)
(00:04,1056)
(00:03,1051)
(00:00,1046)
(00:01,1046)
(00:06,1036)
(00:08,1024)
(00:05,1024)
(00:07,999)
(00:09,630)
```

标签: Spark, Spark Core

非特殊说明，本博所有文章均为博主原创。

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