统计出每一个省份每个广告被点击数量排行的Top3

数据：时间戳，省份，城市，用户，广告（中间字段用空格分隔）
agent.log

object Spark_rdd_01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RDD").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    //TODO 案例实操
    //1.获取原始数据：时间戳，省份，城市，用户，广告
    val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas\\agent.log")

    //2.将原始数据进行结构的转换，方便统计
    // 时间戳，省份，城市，用户，广告
    // => ((省份，广告)，1)
    val mapRDD: RDD[((String, String), Int)] = dataRDD.map(line => {
    val value: Array[String] = line.split(" ")
      ((value(1), value(4)), 1)
  }
    )

    //3.将转换结构后的数据，进行分组聚合
    //（（省份，广告），1）=> ((省份，广告),sum)
    val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)

    //4.将聚合的结果进行结构的转换
    // ((省份，广告),sum)=>(省份，(广告，sum))
    val newRDD: RDD[(String, (String, Int))] = reduceRDD.map {
      case ((pro, adv), sum) =>{ (pro, (adv, sum))}

    }

    //5.将转换结构后的数据根据省份进行分组
    // （省份，（（广告A，sumA）,(广告B,sumB)））
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = newRDD.groupByKey()


    //6.将分组后的数据组内排序（降序），取前3名
    val rdd: RDD[(String, List[(String, Int)])] = groupRDD.mapValues(
      iter=>{iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)})

    //7.采集数据打印在控制台
    rdd.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

(8,List((29,1), (27,1)))
(6,List((16,1), (21,1)))
(0,List((5,1)))
(7,List((5,1)))
(3,List((22,1), (16,1)))
(1,List((6,1), (5,1)))