分析日志的包

自己编译下：

sbt compile
sbt test
sbt package
ApacheLogParser.jar

对于访问日志简单分析grep等利器比较好，但是更复杂的查询就需要Spark了。

代码：

import com.alvinalexander.accesslogparser._
val p = new AccessLogParser
val log = sc.textFile("log.small")
//log.count
//分析Apache日志中404有多少个
def getStatusCode(line: Option[AccessLogRecord]) = {
  line match {
    case Some(l) => l.httpStatusCode
    case None => "0"
  }
}
log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count
/*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
*/
// 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
  }
}

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)

OK了！简单的例子！主要使用了分析日志的包！地址是：https://github.com/jinhang/ScalaApacheAccessLogParser
下次谢谢如何基于lamda架构来分析日志，kafka和spark streaming进行实时分析，hadoop和spark sql进行离线分析，mysql做分析结果的持久化，Flask可视化Web UI显示出来。睡了！