Spark- 根据IP获取城市(java)
开源 IP 地址定位库 ip2region 1.4
ip2region 是准确率 99.9% 的 IP 地址定位库,0.0x毫秒级查询,数据库文件大小只有 2.7M,提供了 Java、PHP、C、Python、Node.js、Golang 的查询绑定和 Binary、B树、内存三种查询算法,妈妈再也不同担心我的 IP 地址定位!
ip2region 1.4 更新如下:
数据升级至 2018/01/12 的版本,包括 ip.merge.txt 和 ip2region.db。
升级的数据增加了 ipip 的缺失验证,主数据源缺失的数据使用 ipip 补充。
升级提醒:因为每次更新都有可能会更改 ip2region.db 的生成配置,请保持使用最新版本的 binding。
下载地址:
码云:https://gitee.com/lionsoul/ip2region/tree/v1.4-release
github:https://github.com/lionsoul2014/ip2region/releases/tag/v1.4-release
一.Java - 使用Ip2Region(ip地址定位库)转换IP和地区
创建Maven工程(略)
如果使用IDEA,可先创建普通工程,然后右键点击工程,执行“Add Frameowrk support”,选择Maven,即可快速转换为Maven工程。
引入Maven依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.lionsoul</groupId>
<artifactId>ip2region</artifactId>
<version>1.4</version>
</dependency>
</dependencies>
import org.lionsoul.ip2region.*; /**
* Ip2Region测试类
* @author Zebe
*/
public class Ip2RegionTest { /**
* 程序入口
* @param args 运行参数
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
String ip = "47.95.196.158";
// 判断是否为IP地址
boolean isIpAddress = Util.isIpAddress("12123.34"); // false
isIpAddress = Util.isIpAddress(ip); // true // IP地址与long互转
long ipLong = Util.ip2long(ip); //
String strIp = Util.long2ip(ipLong); // 47.95.196.158 // 根据IP搜索地址信息
DbConfig config = new DbConfig();
String dbfile = "D:\\data\\ip2region.db"; // 这个文件若没有请到以下地址下载:
// https://gitee.com/lionsoul/ip2region/tree/master/data
DbSearcher searcher = new DbSearcher(config, dbfile); // 二分搜索
long start = System.currentTimeMillis();
DataBlock block1 = searcher.binarySearch(ip);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(block1.getRegion()); // 中国|华东|浙江省|杭州市|阿里巴巴
System.out.println("使用二分搜索,耗时:" + (end - start) + " ms"); // 1ms // B树搜索(更快)
start = System.currentTimeMillis();
DataBlock block2 = searcher.btreeSearch(ip);
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("使用B树搜索,耗时:" + (end - start) + " ms"); // 0ms
}
}
其中需要下载ip2region.db:
二.使用Ip2Region(ip地址定位库)转换IP和地区
public static void DownLoadDbFile(String path) { FileSystem fs,local;
try {
fs = FileSystem.get(new URI(path.substring(0, path.indexOf('/', path.indexOf(':') + 3))), new Configuration());
local = FileSystem.getLocal(new Configuration());
local.delete(new Path("/tmp/ip2region.db"), true);
fs.copyToLocalFile(false, new Path(path), new Path("/tmp/ip2region.db"));
} catch (IOException e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
SparkLog.error(e);
} catch (URISyntaxException e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
SparkLog.error(e);
}
} public static void Ip2RegionTest() {
FileSystem fs,local;
String path="hdfs://10.8.18.74:8020/user/lyy/data/ip2region.db";//先将db文件上传到环境中的hdfs上
try {
fs = FileSystem.get(new URI(path.substring(0, path.indexOf('/', path.indexOf(':') + 3))), new Configuration());
local = FileSystem.getLocal(new Configuration());
local.delete(new Path("/tmp/ip2region.db"), true);
fs.copyToLocalFile(false, new Path(path), new Path("/tmp/ip2region.db"));//下载db文件到相应的driver和excutor节点本地的/tmp的目录下
} catch (Throwable e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
e.printStackTrace();
} String ip =""; DbConfig config;
try {
JavaSparkContext sc = SparkCommon.getJavaSparkContext(); JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("91.235.133.117","62.87.232.88")); config = new DbConfig();
DbSearcher searcher = new DbSearcher(config, "/tmp/ip2region.db");
SparkLog.info(rdd.count());
//以下的迭代及转化都在driver端完成,这里存在风险,当数据量超大的时候,driver可能出现OOM
Iterator<String> It = rdd.collect().iterator();
while(It.hasNext()){
ip = It.next();
DataBlock block2 = searcher.btreeSearch(ip);
SparkLog.info(block2.getRegion());
} } catch (Throwable e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
e.printStackTrace();
}
/*这里展示的转换后的ip和region的信息如何再次组织成rdd,并转换成dataset的一种方法
List<Row> lst = new ArrayList<>();
while(It.hasNext()){
ip = It.next();
DataBlock block2 = searcher.btreeSearch(ip);
lst.add(RowFactory.create(ip,block2.getRegion()));
}
SparkSession session = SparkCommon.getSparkSessionInstance(); StructType schema = new StructType(new StructField[]{
new StructField("hostname1", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
new StructField("country", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
}); Dataset<Row> ip2region = session.createDataFrame(SparkCommon.getJavaSparkContext().parallelize(lst), schema); return df.join(ip2region,df.col("hostname").equalTo(ip2region.col("hostname1")));*/ }
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