feat:绘制每小时404响应代码数量的条形图

- 使用 Spark 读取和处理日志数据
- 提取每小时的 404 错误记录
- 使用 matplotlib 绘制条形图
- 展示每小时的 404 响应次数
This commit is contained in:
fly6516 2025-04-14 03:59:55 +08:00
parent d0d58e7d4b
commit 11c1e21778

74
2-9.py
View File

@ -0,0 +1,74 @@
import re
from pyspark import SparkContext
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化 SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate()
# 日志匹配的正则表达式
LOG_PATTERN = re.compile(
r'^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:/]+\s[+-]\d{4})\] "(\S+) (\S+)\s*(\S*)\s?" (\d{3}) (\S+)'
)
# 解析日志的函数
def parse_log_line(line):
match = LOG_PATTERN.match(line)
if not match:
return None
content_size_str = match.group(9)
content_size = int(content_size_str) if content_size_str.isdigit() else 0
return {
'ip': match.group(1),
'user_identity': match.group(2),
'user_id': match.group(3),
'timestamp': match.group(4),
'method': match.group(5),
'endpoint': match.group(6),
'protocol': match.group(7),
'status_code': int(match.group(8)),
'content_size': content_size
}
# 提取小时
def extract_hour(log):
timestamp = log['timestamp']
hour = timestamp.split(":")[1] # 从时间戳中提取小时
return hour
if __name__ == "__main__":
# 加载日志文件
logFile = "hdfs://master:9000/user/root/apache.access.log.PROJECT"
raw_logs = sc.textFile(logFile)
# 解析并过滤有效日志
access_logs = raw_logs.map(parse_log_line).filter(lambda x: x is not None).cache()
# 只保留 404 响应代码的日志
bad_records = access_logs.filter(lambda log: log['status_code'] == 404).cache()
# 提取每小时的 404 错误记录
hourly_404_counts = bad_records.map(lambda log: (extract_hour(log), 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a + b) \
.sortByKey() # 按小时排序
# 将结果转换为列表
hourly_404_counts_list = hourly_404_counts.collect()
# 提取小时和对应的 404 次数
hours = [hour for hour, count in hourly_404_counts_list]
counts = [count for hour, count in hourly_404_counts_list]
# 使用 matplotlib 绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(hours, counts, color='blue')
plt.title('每小时404响应代码数量')
plt.xlabel('小时')
plt.ylabel('404响应次数')
plt.xticks(rotation=45) # 将小时标签旋转 45 度
plt.tight_layout()
plt.show()
# 停止 Spark
sc.stop()