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- 新增2-6.py 文件，实现日志解析和统计功能 - 使用 Spark 集群处理大规模日志数据 - 提取每日404 错误次数并使用 Matplotlib 绘制折线图 - 通过正则表达式解析日志，过滤出404 状态码的日志 - 按日期统计404 错误次数，并排序 - 最后展示折线图，直观显示每日 404 错误的变化趋势
80 lines
2.2 KiB
Python
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Python
import re
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import matplotlib.pyplot as plt
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from pyspark import SparkContext
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# 初始化 SparkContext
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sc = SparkContext.getOrCreate()
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# 日志匹配的正则表达式
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LOG_PATTERN = re.compile(
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r'^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:/]+\s[+-]\d{4})\] "(\S+) (\S+)\s*(\S*)\s?" (\d{3}) (\S+)'
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)
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# 解析日志的函数
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def parse_log_line(line):
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match = LOG_PATTERN.match(line)
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if not match:
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return None
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content_size_str = match.group(9)
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content_size = int(content_size_str) if content_size_str.isdigit() else 0
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return {
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'ip': match.group(1),
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'user_identity': match.group(2),
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'user_id': match.group(3),
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'timestamp': match.group(4),
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'method': match.group(5),
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'endpoint': match.group(6),
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'protocol': match.group(7),
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'status_code': int(match.group(8)),
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'content_size': content_size
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}
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def extract_day(log):
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# 时间格式为：10/Oct/2000:13:55:36 -0700
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full_date = log['timestamp']
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day = full_date.split('/')[0] # 只提取日
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return day
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if __name__ == "__main__":
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# 加载日志文件
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logFile = "hdfs://master:9000/user/root/apache.access.log.PROJECT"
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raw_logs = sc.textFile(logFile)
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# 解析并过滤有效日志
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access_logs = raw_logs.map(parse_log_line).filter(lambda x: x is not None).cache()
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# 过滤 404 状态码的日志
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error_404_logs = access_logs.filter(lambda log: log['status_code'] == 404).cache()
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# 每日 404 次数统计
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errDateSorted = (
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error_404_logs
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.map(lambda log: (extract_day(log), 1))
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.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
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.sortByKey(True)
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.cache()
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)
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# 收集结果
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daily_404_stats = errDateSorted.collect()
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# 提取日期和404次数
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days = [day for day, _ in daily_404_stats]
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counts = [count for _, count in daily_404_stats]
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# 使用 matplotlib 绘制折线图
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plt.figure(figsize=(10, 6))
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plt.plot(days, counts, marker='o', color='b', linestyle='-', linewidth=2, markersize=6)
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plt.title("每日 404 响应代码记录")
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plt.xlabel("日期")
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plt.ylabel("404 错误次数")
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plt.xticks(rotation=45)
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plt.grid(True)
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plt.tight_layout()
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plt.show()
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# 停止 Spark
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sc.stop()
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