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详解如何使用Spark和Scala分析Apache访问日志
简介安装首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下：$ sbt/sbt assembly构建时间比较长。构建完成后，通过运行下面命令确证安装成功：$ ./bin/spark-shellsca
安装
首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下：
$ sbt/sbt assembly
构建时间比较长。构建完成后，通过运行下面命令确证安装成功：
$ ./bin/spark-shell
scala> val textFile = sc.textFile("README.md") // 创建一个指向 README.md 引用
scala> textFile.count // 对这个文件内容行数进行计数
scala> textFile.first // 打印出第一行
Apache访问日志分析器
首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成，下载Apache logfile parser code。使用SBT进行编译打包：
sbt compile sbt test sbt package
打包名称假设为AlsApacheLogParser.jar。
然后在Linux命令行启动Spark：
// this works $ MASTER=local[4] SPARK_CLASSPATH=AlsApacheLogParser.jar ./bin/spark-shell
对于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
上传成功后，在Spark REPL创建AccessLogParser 实例：
import com.alvinalexander.accesslogparser._ val p = new AccessLogParser
现在就可以像之前读取readme.cmd一样读取apache访问日志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
我们可以分析Apache日志中404有多少个，创建方法如下：
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
这个统计将返回httpStatusCode是404的行数。
深入挖掘
下面如果我们想知道哪些URL是有问题的，比如URL中有一个空格等导致404错误，显然需要下面步骤：
- 过滤出所有 404 记录
- 从每个404记录得到request字段(分析器请求的URL字符串是否有空格等)
- 不要返回重复的记录
创建下面方法：
// 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
}
}
将这些代码贴入Spark REPL，再运行如下代码：
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)
总结
对于访问日志简单分析当然是要grep比较好，但是更复杂的查询就需要Spark了。很难判断 Spark在单个系统上的性能。这是因为Spark是针对分布式系统大文件。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。