feat: 添加 1-6.py 以计算每日平均请求量并绘图

- 新增 1-6.py 文件，实现以下功能：
  - 从 HDFS读取日志文件
  - 解析日志以获取每日请求数和唯一主机数 - 计算每日平均请求量
  - 使用 Matplotlib 绘制折线图展示结果
- 该脚本为后续的1-7 绘制平均请求量折线图提供了数据准备

1-6.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+import re
+import matplotlib.pyplot as plt
+from pyspark import SparkContext
+
+sc = SparkContext.getOrCreate()
+
+logFile = "hdfs://master:9000/user/root/apache.access.log.PROJECT"
+raw_logs = sc.textFile(logFile)
+
+LOG_PATTERN = re.compile(r'^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:/]+\s[+-]\d{4})\] "(\S+) (\S+)\s*(\S*)\s?" (\d{3}) (\S+)')
+
+# 解析日期和主机
+def parse_day_ip(line):
+    match = LOG_PATTERN.match(line)
+    if not match:
+        return None
+    ip = match.group(1)
+    full_time = match.group(4)
+    day = full_time.split('/')[0]  # "10"
+    return (day, ip)
+
+# 1️⃣ 每天总请求数
+def parse_day(line):
+    match = LOG_PATTERN.match(line)
+    if not match:
+        return None
+    full_time = match.group(4)
+    day = full_time.split('/')[0]
+    return (day, 1)
+
+# 得到每天总请求数
+dailyRequests = raw_logs.map(parse_day).filter(lambda x: x is not None) \
+    .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
+
+# 得到每天不同主机数（如 1.3 中的逻辑）
+day_ip_pairs = raw_logs.map(parse_day_ip).filter(lambda x: x is not None)
+dailyUniqueHosts = day_ip_pairs.distinct() \
+    .map(lambda x: (x[0], 1)) \
+    .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
+
+# 2️⃣ 合并两个 RDD，并计算平均值（用整数除法）
+dailyReqJoinHost = dailyRequests.join(dailyUniqueHosts)
+
+avgDailyReqPerHost = dailyReqJoinHost.map(
+    lambda x: (x[0], x[1][0] // x[1][1])  # (day, total_requests // unique_hosts)
+).sortByKey().cache()  # ⚠️ 缓存结果供后续使用
+
+# 收集数据并准备绘图
+daysWithAvg = []
+avgs = []
+
+for day, avg in avgDailyReqPerHost.collect():
+    daysWithAvg.append(day)
+    avgs.append(avg)
+
+# 绘制折线图
+plt.figure(figsize=(10, 6))
+plt.plot(daysWithAvg, avgs, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Average Requests per Host')
+
+plt.xlabel('Day')
+plt.ylabel('Average Requests per Host')
+plt.title('Average Daily Requests per Host')
+
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.tight_layout()
+plt.legend()
+
+plt.show()
+
+sc.stop()