Spark应用——网络服务器日志分析

最新推荐文章于 2024-11-02 22:50:09 发布

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#Spark #大数据

这篇博客展示了如何利用Spark分析网络服务器日志，包括加载日志数据、解析信息、处理异常值、分析HTTP状态码、识别404错误等，强调了Spark在大数据处理中的效率和对用户体验改善的帮助。

这里我们展示如何使用Spark来分析网络服务器日志。

服务器日志是富含信息的通用大数据。Spark提供了能快速简便执行这类数据分析的工具。日志数据可以来自多个源，如网络、文件、计算机服务器、应用日志、用户产生的内容，并可以用于监视服务器、改善商业和客户信息、构建推荐系统、欺诈侦测以及更多的应用。

首先我们需要载入一些会用到的库

import re
import datetime
from databricks_test_helper import Test

载入日志文件并快速浏览一下数据

import sys
import os

log_file_path = “...”

base_df = sqlContext.read.text(log_file_path)

base_df.printSchema()
base_df.show(truncate=False)

尝试性的进行数据分析

网络日志一般含有以下信息：

remotehost rfc931 authuser [date] "request" status bytes

field	meaning
remotehost	Remote hostname (or IP number if DNS hostname is not available).
rfc931	The remote logname of the user. We don't really care about this field.
authuser	The username of the remote user, as authenticated by the HTTP server.
[date]	The date and time of the request.
"request"	The request, exactly as it came from the browser or client.
status	The HTTP status code the server sent back to the client.
bytes	The number of bytes (`Content-Length`) transferred to the client.

接下来，我们要将这些信息解析到单独的栏，我们使用内置的regexp_extract()函数。

from pyspark.sql.functions import split, regexp_extract
split_df = base_df.select(regexp_extract('value', r'^([^\s]+\s)', 1).alias('host'),
                          regexp_extract('value', r'^.*\[(\d\d/\w{3}/\d{4}:\d{2}:\d{2}:\d{2} -\d{4})]', 1).alias('timestamp'),
                          regexp_extract('value', r'^.*"\w+\s+([^\s]+)\s+HTTP.*"', 1).alias('path'),
                          regexp_extract('value', r'^.*"\s+([^\s]+)', 1).cast('integer').alias('status'),
                          regexp_extract('value', r'^.*\s+(\d+)$', 1).cast('integer').alias('content_size'))
split_d