安裝
首先需要安裝好Java和Scala，然后下載Spark安裝，確保PATH 和JAVA_HOME 已經(jīng)設(shè)置，然后需要使用Scala的SBT 構(gòu)建Spark如下：
構(gòu)建時間比較長。構(gòu)建完成后，通過運(yùn)行下面命令確證安裝成功：
scala> val textFile = sc.textFile("README.md") // 創(chuàng)建一個指向 README.md 引用
scala> textFile.count // 對這個文件內(nèi)容行數(shù)進(jìn)行計數(shù)
scala> textFile.first // 打印出第一行
Apache訪問日志分析器
首先我們需要使用Scala編寫一個對Apache訪問日志的分析器，所幸已經(jīng)有人編寫完成，下載Apache logfile parser code。使用SBT進(jìn)行編譯打包：
sbt compile
sbt test
sbt package
打包名稱假設(shè)為AlsApacheLogParser.jar。
然后在Linux命令行啟動Spark：
// this works
$ MASTER=local[4] SPARK_CLASSPATH=AlsApacheLogParser.jar ./bin/spark-shell
對于Spark 0.9，有些方式并不起效：
// does not work
$ MASTER=local[4] ADD_JARS=AlsApacheLogParser.jar ./bin/spark-shell
// does not work
spark> :cp AlsApacheLogParser.jar
上傳成功后，在Spark REPL創(chuàng)建AccessLogParser 實(shí)例：
import com.alvinalexander.accesslogparser._
val p = new AccessLogParser
現(xiàn)在就可以像之前讀取readme.cmd一樣讀取apache訪問日志accesslog.small：
scala> val log = sc.textFile("accesslog.small")
14/03/09 11:25:23 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(32856) called with curMem=0, maxMem=309225062
14/03/09 11:25:23 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values to memory (estimated size 32.1 KB, free 294.9 MB)
log: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[1] at textFile at <console>:15
scala> log.count
(a lot of output here)
res0: Long = 100000
分析Apache日志
我們可以分析Apache日志中404有多少個，創(chuàng)建方法如下：
def getStatusCode(line: Option[AccessLogRecord]) = {
line match {
case Some(l) => l.httpStatusCode
case None => "0"
}
}
其中Option[AccessLogRecord]是分析器的返回值。
然后在Spark命令行使用如下：
log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count
這個統(tǒng)計將返回httpStatusCode是404的行數(shù)。
深入挖掘
下面如果我們想知道哪些URL是有問題的，比如URL中有一個空格等導(dǎo)致404錯誤，顯然需要下面步驟：
- 過濾出所有 404 記錄
- 從每個404記錄得到request字段(分析器請求的URL字符串是否有空格等)
- 不要返回重復(fù)的記錄
創(chuàng)建下面方法：
// get the `request` field from an access log record
def getRequest(rawAccessLogString: String): Option[String] = {
val accessLogRecordOption = p.parseRecord(rawAccessLogString)
accessLogRecordOption match {
case Some(rec) => Some(rec.request)
case None => None
}
}
將這些代碼貼入Spark REPL，再運(yùn)行如下代碼：
log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").map(getRequest(_)).count
val recs = log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").map(getRequest(_))
val distinctRecs = log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").map(getRequest(_)).distinct
distinctRecs.foreach(println)
總結(jié)
對于訪問日志簡單分析當(dāng)然是要grep比較好，但是更復(fù)雜的查詢就需要Spark了。很難判斷 Spark在單個系統(tǒng)上的性能。這是因?yàn)镾park是針對分布式系統(tǒng)大文件。
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