内容：
1.案例分析
2.案例实战
一、案例分析
项目：以京东找出搜索平台排名的产品，The hottest
元数据：date，userID,item,city,device
总体思路：混合使用Spark SQL和Spark Core的内容
第一步：原始的ETL，过滤数据后产生目标数据，实际企业中可能过滤条件非常复杂（进行广播），使用RDD的filter等进行操作；
第二步：过滤后的目标数据进行指定条件的查询，查询条件也可能非常复杂（进行广播），使用RDD的filter算子；
第三步：由于商品是分为种类的，我们在得出最终的结果之前，首先会基于商品进行UV（当然也可以对用户的商品的访问PV），此时要对商品镜像UV=计算的话，必须构建K-V的 RDD，例如构建过程为为(dateItem,UserID)以方便进行groupByKey，在调用了的groupByKey之后对user进行去重，并计算出每一天每一种商品的UV，最终计算出来的的结果的数据类型（）；
第四步：使用开窗函数row_number统计出每日商品UV前五名的内容，row_number（）OVER (PARTITION BY date ORDER BY UV DESC) rank,此时会产生以date为日期、item、uv为Row的dataframe
第五步：Dataframe转换成RDD，根据日期进行分组并分析出弥天排名为前5的热搜item；
第六步：进行Key-Values交换，然后调用sortByKey进行点击热度排名；
第七步：再次进行Key-Value交换，得出目标数据为（data#item，UV）的格式；
第八步：通过RDD直接操作MYSQL等把结果放入生成系统中的DB中，通过Java EE等Server技术进行可视化以提供市场营销人员、仓库调度系统、快递系统、仓库决策人员吃用数据创造价值；
当然也可以放在Hive中，Java EE等技术通过JDBC等链接访问Hive；
当然也可以放在Spark SQL中，通过Thrift技术通过Java EE使用等；
当然，如果像双十一等时候，一般首选放在Redis中，这样可以实现类似秒杀系统的响应速度
二、代码案例
1.生成日志的代码示例
2.日志案例