大数据Spark“蘑菇云”行动代码学习之AdClickedStreamingStats模块分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据Spark“蘑菇云”行动代码学习之AdClickedStreamingStats模块分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
2016年大数据Spark“蘑菇云”行动代码学习之AdClickedStreamingStats模块分析
系统背景：用户使用终端设备（IPAD、手机、浏览器）等登录系统，系统采用js脚本发送用户信息和广告点击信息到后台日志，进入flume监控，通过kafka消息中间件传输数据，由Spark Streaming消费后将信息存储到后台。本模块主要就是实现将kafka发送的信息进行过滤，动态更新黑名单，生成有效的广告点击数据，形成广告点击趋势，将相关信息通过数据库连接池写入数据库mysql。
实现思路：由于kafka传输的广告点击数据中有一些是无效数据，需要根据一定的规则进行过滤（本方案采取简单的黑名单过滤的方式进行过滤，还可以采用机器学习的方式进行过滤——可以做一个大课题研究、大数据黄金岗位、下一步重点方向）。
在形成有效的广告点击数据后，按照天为单位，对广告点击次数进行累计，同时按照一天点击次数超过？次形成新的黑名单，持久化到后台。
对广告按照时间、省份、城市进行点击次数更新，然后插入或更新到MySql数据库。
由DataFrame的GroupBy，计算出每天每个省份的Top5排名的广告。
采用窗口函数reduceByKeyAndWindow计算过去半个小时内广告点击的趋势。
具体的流程如下：
AdClickedStreamingStats模块流程图
初始化Spark的运行环境，加载必要的JAR包
设置kafka的参数（broker地址列表、Topics）
从kafka获取数据（time+IP+UserID+AdID+province+city)
从数据库获取黑名单信息（UserID），生成黑名单RDD，格式为map(UserID,true）
将广告点击数据按（UserID,字串流）形成广告点击RDD
广告点击RDD和黑名单RDD左外连接，形成UserID,(字串流,true或者为空)的RDD
从新的RDD过滤出用户名不在黑名单上的广告点击RDD（UserID,字串流)
累加有效的广告点击次数RDD
（"time_IP_userID_adID_province_city"，long）
根据一天内的点击次数，来过滤出有效的广告点击数
（代码中一天内大于1次就过滤掉了？）
形成用户广告点击ListBuffer
插入或者更新用户广告点击数据
（当天已有记录则将广告点击数累加后更新，否则插入）
根据当天、用户、广告，获得总的点击数，
如果大于81次，形成新的黑名单
根据用户ID，进行黑名单去重操作并写入
按照日期+广告ID+省+市，形成新的广告点击RDD
updateStateByKey，更新状态？
写入或更新广告点击数据（日期+广告+省+市+点击数）
按省进行Group by，然后查询出点击排名前5的广告
将当天+广告的TOP5数据库清空，然后插入新的数据
计算过去半小时广告点击的趋势
形成（广告ID+Time)的DStream
根据滑动窗口（半小时、5分钟），计算出广告点击趋势
写入广告点击趋势数据
以上是关于大数据Spark“蘑菇云”行动代码学习之AdClickedStreamingStats模块分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章