详解如何使用Spark和Scala分析Apache访问日志

// 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易采站长站。