基于Spark+Springboot的电商用户行为分析系统设计和实现

由于原始代码较为复杂且涉及商业敏感信息，我们将提供一个简化版的核心函数示例，展示如何使用Spring Boot和Apache Spark进行电商用户行为分析系统的设计和实现。

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
 
@Service
public class UserBehaviorAnalysisService {
 
    public UserBehaviorAggModel analyzeUserBehavior(String inputPath) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("UserBehaviorAnalysis");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
 
        // 读取数据
        JavaRDD<String> inputData = jsc.textFile(inputPath);
 
        // 对数据进行处理和分析，例如计算PV、UV等
        long pageViewCount = inputData.count();
        long uniqueUserCount = inputData.map(record -> record.split(",")[0]).distinct().count();
 
        // 封装结果
        UserBehaviorAggModel model = new UserBehaviorAggModel();
        model.setPageViewCount(pageViewCount);
        model.setUniqueUserCount(uniqueUserCount);
 
        // 关闭SparkContext
        jsc.stop();
 
        return model;
    }
}
 
class UserBehaviorAggModel {
    private long pageViewCount;
    private long uniqueUserCount;
 
    // 省略getter和setter方法
}

在这个示例中，我们创建了一个名为UserBehaviorAnalysisService的服务类，它有一个方法analyzeUserBehavior用于处理用户行为数据。这个方法初始化一个Spark任务，读取输入数据，进行简单的转换操作（例如计算PV和UV），封装结果，并在完成后关闭Spark上下文。这个过程展示了如何在实际应用中结合Spring Boot和Spark进行大数据处理。