---

一，提出任务

已知有以下用户访问历史数据，第一列为用户访问网站的日期，第二列为用户名。

2023-05-01,mike
2023-05-01,alice
2023-05-01,brown
2023-05-02,mike
2023-05-02,alice
2023-05-02,green
2023-05-03,alice
2023-05-03,smith
2023-05-03,brian

- -	- -	- -	- -
2023-05-01	mike	alice	brown
2023-05-02	mike	alice	green
2023-05-03	alice	smith	brian

现需要根据上述数据统计每日新增的用户数量，期望统计结果。

2023-05-01新增用户数：3
2023-05-02新增用户数：1
2023-05-03新增用户数：2

即2023-05-01新增了3个用户（分别为mike、alice、brown），2023-05-02新增了1个用户（green），2023-05-03新增了两个用户（分别为smith、brian）。

二，实现思路

使用倒排索引法，若将用户名看作关键词，访问日期看作文档ID，则用户名与访问日期的映射关系如下图所示。

-	2023-05-01	2023-05-02	2023-05-3
mike	√	√
alice	√	√	√
brown	√
green		√
smith			√
brian			√

若同一个用户对应多个访问日期，则最小的日期为该用户的注册日期，即新增日期，其他日期为重复访问日期，不应统计在内。因此每个用户应该只计算用户访问的最小日期即可。如下图所示，将每个用户访问的最小日期都移到第一列，第一列为有效数据，只统计第一列中每个日期的出现次数，即为对应日期的新增用户数。

-	列一	列二	列三
mike	2023-05-01	2023-05-02
alice	2023-05-01	2022-01-02	2022-01-03
brown	2023-05-01
green	2023-05-02
smith	2023-05-03
brian	2023-05-03

三，准备工作

1、在本地创建用户文件

在/home目录里创建users.txt文件

2、将用户文件上传到HDFS指定位置

先在HDFS中创建/users/input目录，再将用户文件上传到该目录

四，完成任务

1、在Spark Shell里完成任务

（1）读取文件，得到RDD

执行命令：val rdd1 = sc.textFile("hdfs://master:9000/users/input/users.txt")

（2）倒排，互换RDD中元组的元素顺序

val rdd2 = rdd1.map(
   line => {
       val fields = line.split(",")
       (fields(1), fields(0))
   }
)
rdd2.collect.foreach(println)

执行上述语句

（3）倒排后的RDD按键分组

执行命令：val rdd3 = rdd2.groupByKey()

（4）取分组后的日期集合最小值，计数为1

执行命令：val rdd4 = rdd3.map(line => (line._2.min, 1))

（5）按键计数，得到每日新增用户数

执行命令：val result = rdd4.countByKey()

执行命令：result.keys.foreach(key => println(key + "新增用户：" + result(key)))

（6）让输出结果按日期升序

映射不能直接排序，只能让键集转成列表之后先排序，再遍历键集输出映射

执行命令：val keys = result.keys.toList.sorted，让键集升序排列
按日期降序

2、在IntelliJ IDEA里完成任务

（1）打开RDD项目

SparkRDDDemo

（2）创建统计新增用户对象

在net.army.day07包里创建CountNewUsers对象

package net.army.rdd.day07

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 作者：梁辰兴
 * 日期：2023/6/6
 * 功能：统计新增用户
 */
object CountNewUsers {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("CountNewUsers") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置（本地调试）
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 读取文件，得到RDD
    val rdd1 = sc.textFile("hdfs://master:9000/users/input/users.txt")
    // 倒排，互换RDD中元组的元素顺序
    val rdd2 = rdd1.map(
      line => {
        val fields = line.split(",")
        (fields(1), fields(0))
      }
    )
    // 倒排后的RDD按键分组
    val rdd3 = rdd2.groupByKey()
    // 取分组后的日期集合最小值，计数为1
    val rdd4 = rdd3.map(line => (line._2.min, 1))
    // 按键计数，得到每日新增用户数
    val result = rdd4.countByKey()
    // 让统计结果按日期升序
    val keys = result.keys.toList.sorted
    keys.foreach(key => println(key + "新增用户：" + result(key)))
    // 停止Spark容器
    sc.stop()
  }
}

（3）运行程序，查看结果

运行程序CountNewUsers，控制台结果