目录

介绍

数据准备

 代码实现

品类是指产品的分类，大型电商网站品类分多级，一般为三级分类，此次项目中品类只有一级。

不同的公司对热门的定义不一样。此次按照每个品类的  点击---->下单---->支付  的量来统计热门品类。先按照点击数排名，数量决定排名；点击数相同，比较下单数；下单数相同，比较支付数。

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

分别统计每个品类点击的次数，下单的次数和支付的次数：

（品类，点击总数）（品类，下单总数）（品类，支付总数）

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object TopOne {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 创建环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("TOP")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    //TODO TOP热门商品
    //读取日志文件
    val rdd = sc.textFile("datas/action.txt")
    rdd.cache()
    //统计品类点击数量
    //数据清洗
    val clickRDD = rdd.filter(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        datas(6) != "-1"
      }
    )
    //提取点击品类和数量并统计数量
    val clickCountRDD = clickRDD.map(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        //（品类，数量）
        (datas(6),1)
      }
    ).reduceByKey(_+_)
//    println(">>>>>>>>>")
//    clickCountRDD.collect().foreach(println)
    //统计品类下单数量
    //数据清洗
    val orderRDD = rdd.filter(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        datas(8) != "null"
      }
    )
    //提取下单品类和数量并统计数量
    val ordercountRDD = orderRDD.flatMap(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        val cid = datas(8)
        //（品类，数量）
        val cids = cid.split(",")
        cids.map(id => (id, 1))
      }
    ).reduceByKey(_ + _)
//    println(">>>>>>>>")
//    ordercountRDD.collect().foreach(println)
    //统计品类支付数量
    //清洗数据
    val payRDD = rdd.filter(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        datas(10) != "null"
      }
    )
    //提取支付品类和数量并统计数量
    val paycountRDD = payRDD.flatMap(
      action => {
        val datas = action.split("_")
        val cid = datas(10)
        //（品类，数量）
        val cids = cid.split(",")
        cids.map(id => (id, 1))
      }
    ).reduceByKey(_ + _)
//    println(">>>>>>>>>>>>")
//    paycountRDD.collect().foreach(println)
    //排序————排序顺序：先点击-->再下单-->后支付
    val cogroupRDD = clickCountRDD.cogroup(ordercountRDD, paycountRDD)
    val cogroupRDD2 = cogroupRDD.mapValues {
      case (clickIter, orderIter, payIter) => {
        var clickCnt = 0
        val iter1 = clickIter.iterator
        if (iter1.hasNext) {
          clickCnt = iter1.next()
        }
        var orderCnt = 0
        val iter2 = orderIter.iterator
        if (iter2.hasNext) {
          orderCnt = iter2.next()
        }
        var payCnt = 0
        val iter3 = payIter.iterator
        if (iter3.hasNext) {
          payCnt = iter3.next()
        }
        (clickCnt, orderCnt, payCnt)
      }
    }
    val resultRDD = cogroupRDD2.sortBy(_._2, false).take(10)
    //打印
    resultRDD.foreach(println)
    //TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}