文章目录
- [1. 实战概述](#1. 实战概述)
- [2. 实战步骤](#2. 实战步骤)
- [3. 实战总结](#3. 实战总结)
1. 实战概述
- 本次实战利用 PySpark RDD 对网站访问日志进行分析，提取每条记录中的访问时间字段，解析出"年-月"作为键，通过
map、reduceByKey统计每月访问量，并按访问量降序排序输出，完整实现了大数据场景下的月度流量统计任务。
2. 实战步骤
3. 实战总结
- 本次实战基于真实网站日志数据（31万余条），使用 PySpark RDD 编程模型高效完成月度访问量统计。程序通过多级
map操作精准提取时间字段，将原始字符串逐步转换为(yyyy-MM, 1)键值对，再利用reduceByKey聚合相同月份的访问次数，最后通过sortBy实现降序排列。整个流程体现了 Spark 在 ETL 和聚合分析中的强大能力。代码结构清晰、可扩展性强，适用于各类日志分析场景。值得注意的是，路径配置需与 HDFS 实际目录一致（如/websitevisits/input），避免因路径错误导致空结果。该方案为后续构建访问趋势图、用户行为分析等高级功能奠定了坚实基础。