详解如何使用Spark和Scala分析Apache访问日志

详解如何使用Spark和Scala分析Apache访问日志

• 来源:网络
• 更新日期:2020-09-10

摘要：服务器 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： $ s

服务器

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亿速云。