import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object DataAnalysis { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("DataAnalysis") .master("local[*]") .getOrCreate() // 假设数据存储在一个文本文件中，每行数据格式为：id, user_id, url, some_value, session_id, access_time val data = spark.read .option("header", false) .option("inferSchema", true) .csv("your_data_file.csv") // 列名重命名 val renamedData = data.toDF("id", "user_id", "url", "some_value", "session_id", "access_time") // （1）过滤出访问次数在50次以上的用户记录并持久化到内存 val filteredData = renamedData.groupBy("user_id").count() .filter($"count" > 50) .join(renamedData, "user_id") .cache() // （2）统计访问50次以上的用户主要访问的前5类网页 val top5Webpages = filteredData.groupBy("url").count() .orderBy(desc("count")) .limit(5) // （3）合并部分网页URL后面带有_1、_2字样的翻页网址，统一为一个网址 val mergedData = filteredData.withColumn("url", regexp_replace($"url", "_[12]", "")) // （4）根据访问时间加入对应时段，统计所有用户各时段访问情况 val dataWithPeriod = mergedData.withColumn("period", when( hour($"access_time") >= 6 && hour($"access_time") < 11, "上午") .when(hour($"access_time") >= 11 && hour($"access_time") < 14, "中午") .when(hour($"access_time") >= 14 && hour($"access_time") < 17, "下午") .when(hour($"access_time") >= 17 && hour($"access_time") < 19, "傍晚") .when(hour($"access_time") >= 19 && hour($"access_time") < 23, "晚上") .otherwise("深夜")) val periodAccessCount = dataWithPeriod.groupBy("user_id", "period").count() // 打印结果 println("过滤出访问次数在50次以上的用户记录:") filteredData.show() println("访问50次以上的用户主要访问的前5类网页:") top5Webpages.show() println("合并翻页网址后的数据:") mergedData.show() println("所有用户各时段访问情况:") periodAccessCount.show() spark.stop() } }，请给出结果图片

很抱歉，作为文字型AI模型，我无法直接生成或提供代码运行的结果图片。但我可以详细为您解析上述Spark程序的功能，并帮助您理解每个步骤的作用以及预期的输出内容。 以下是代码功能的具体解释： --- ### **代码功能分析** #### 1. 创建`SparkSession` ```scala val spark = SparkSession.builder() .appName("DataAnalysis") .master("local[*]") .getOrCreate() ``` - 这段代码创建了一个名为“DataAnalysis”的`SparkSession`实例。 - 使用本地模式(`local[*]`)启动Spark应用程序，适用于单机测试环境。 --- #### 2. 加载CSV数据并重命名列名 ```scala val data = spark.read .option("header", false) // 没有标题行，默认为false .option("inferSchema", true) // 自动推断数据类型 .csv("your_data_file.csv") val renamedData = data.toDF("id", "user_id", "url", "some_value", "session_id", "access_time") ``` - `spark.read.option(...).csv()`读取指定路径下的CSV文件。 - 将默认列名称替换为更具描述性的名称：`id`, `user_id`, `url`, `some_value`, `session_id`, 和 `access_time`。 --- #### 3. 筛选出访问次数超过50次的用户记录 ```scala val filteredData = renamedData.groupBy("user_id").count() .filter($"count" > 50) .join(renamedData, "user_id") .cache() ``` - 首先对`user_id`分组计算其总访问次数 (`groupBy("user_id").count()`). - 再筛选出那些访问次数大于50的用户记录. - 最后将筛选结果与原始DataFrame通过`user_id`连接在一起，并缓存到内存中以便后续操作。 **注意**: 此处可能会返回一个较大的数据集，取决于实际输入数据规模. --- #### 4. 统计这些高频率用户的前五大访问网站类别 ```scala val top5Webpages = filteredData.groupBy("url").count() .orderBy(desc("count")) .limit(5) ``` - 对`filteredData`按`url`字段进行聚合统计访问量。 - 根据访问量降序排序 (`.orderBy(desc("count"))`) 并限制只展示前五个最受欢迎的页面地址。 --- #### 5. 合并带有 `_1/_2` 的翻页网址为统一形式 ```scala val mergedData = filteredData.withColumn("url", regexp_replace($"url", "_[12]", "")) ``` - 如果某些URL包含类似`example.com_page_1` 或者 `example.com_page_2`这样的尾缀，则将其规范化去掉后缀成为通用形式如`example.com_page`. --- #### 6. 添加时间段分类及统计各时段访问分布情况 ```scala val dataWithPeriod = mergedData.withColumn("period", when( hour($"access_time") >= 6 && hour($"access_time") < 11, "上午") .when(hour($"access_time") >= 11 && hour($"access_time") < 14, "中午") .when(hour($"access_time") >= 14 && hour($"access_time") < 17, "下午") .when(hour($"access_time") >= 17 && hour($"access_time") < 19, "傍晚") .when(hour($"access_time") >= 19 && hour($"access_time") < 23, "晚上") .otherwise("深夜")) val periodAccessCount = dataWithPeriod.groupBy("user_id", "period").count() ``` - 新增一列为“period”，表示一天的不同阶段划分标准分别为：“上午”、“中午”、“下午”等共六个区间。 - 计算每位用户各个时间段内的具体访问频数汇总表。 --- ### **最终打印** 四个关键处理环节的数据均显示出来供查看验证： ```scala println("过滤出访问次数在50次以上的用户记录:") filteredData.show() println("访问50次以上的用户主要访问的前5类网页:") top5Webpages.show() println("合并翻页网址后的数据:") mergedData.show() println("所有用户各时段访问情况:") periodAccessCount.show() ``` --- 由于本平台暂时不能上传截图，请自行运行此脚本来获取可视化效果！您可以复制粘贴至支持Scala语言编写的IDE工具内完成调试过程观察成果！ --- ###