JFreeChart与AJAX+JSON+ECharts两种处理方式生成热词统计可视化图表

本篇的思想：对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式。第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看。第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表，并呈现于浏览器上。

　　　　　   对此，给出代码示例，通过网络爬虫技术，将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能，通过图表的柱状图来显示出来。

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目录：

1、JFreeChart可视化处理（生成本地图片）

　　【1】HDFS文件读取

　　【2】JDFreeChart库应用

2、AJAX+JSON+EChart生成可视化图表（网页呈现图表）

　　【1】EChart基本方法

　　【2】JSON数据格式

　　【3】AJAX技术

　　【4】热词统计示例

3、总结

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1、JFreeChart可视化处理

【1】HDFS文件读取

保存时，我们数据使用了两种方式保存：

1） 纯文本方式：适合整体读取数据，并按行将内容读取出来处理。

2） MapFileFormat的方式：适合按key来查找value

这里可以使用FSDataInputStream来直接读入文本方式的数据。

代码呈现：

public class TestReadData {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = null;
        Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/output/part-00000");
        fs = path.getFileSystem(conf);
        FSDataInputStream is = fs.open(path);
        // 使用一个缓冲流或者内存流来整体读入数据
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
        String line = null;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            String[] strs = line.split("	");
            System.out.println(strs[0] + " --> " + strs[1]);
        }
    }
}

下面我们想从这些词里提取出出现频率最高的10个词。

这里就需要使用插入排序的方法来完成。

因此我们这里编写一个工具类，来帮助我们完成排序功能。

同时，为了方便进行对象的保存和传递，建议编写一个vo类来保存关键字和出现次数。

代码呈现：

public class MyKeyValue {

    private String key;
    private Integer value;

    public MyKeyValue() {
    }

    public MyKeyValue(String key, Integer value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }

    public String getKey() {
        return key;
    }

    public void setKey(String key) {
        this.key = key;
    }

    public Integer getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(Integer value) {
        this.value = value;
    }

    public int compare(MyKeyValue other) {
        if (this.value >= other.value) {
            return 1;
        } else {
            return -1;
        }
    }
}

此时需要修改TestReadData类，添加vo对象，以及排除一些热词：

public class TestReadData {

    private static Set<String> allNoKeyword = new HashSet<>();

    static {
        allNoKeyword.add("新闻");
        allNoKeyword.add("新浪网");
        allNoKeyword.add("新浪");
        allNoKeyword.add("聚合");
        allNoKeyword.add("中国");
        allNoKeyword.add("视频");
        allNoKeyword.add("图片");
        allNoKeyword.add("图集");
        allNoKeyword.add("最新");
        allNoKeyword.add("阅读");
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = null;
        Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/output/part-00000");
        fs = path.getFileSystem(conf);
        FSDataInputStream is = fs.open(path);
        // 使用一个缓冲流或者内存流来整体读入数据
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
        String line = null;
        // 建立工具类
        ValueSortList list = new ValueSortList();
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            String[] strs = line.split("	");
            // 建立vo对象
            if (!allNoKeyword.contains(strs[0]) && strs[0].length() > 1) {
                MyKeyValue keyValue = new MyKeyValue(strs[0],
                        Integer.parseInt(strs[1]));
                list.add(keyValue);
            }
        }

        System.out.println(list);
    }
}

【2】JFreeChart库应用

JFreeChart是由Java提供的免费不开源的数据可视化的库。

首先将支持包加入到项目中。

之后可以通过以下固定的步骤，来根据数据，生成图表。

1） 创建数据集合

2） 向集合中添加数据

3） 建立图表对象（根据需要选择不同的图表）

4） 设置图表的参数

5） 将图表输出

饼状图（这里还支持环状和3D效果）：

public class PieDemo {
       
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 数据集
        DefaultPieDataset dataset = new DefaultPieDataset();

        // 添加数据
        ValueSortList list = TestReadData.getValues();

        for (MyKeyValue keyValue : list.getList()) {
            dataset.setValue(keyValue.getKey(), keyValue.getValue());
        }

        // 创建对象
        JFreeChart chart = ChartFactory.createPieChart("新浪新闻热词分析", dataset,
                true, true, false);

        // 设置属性

        // 输出
        ChartUtilities.saveChartAsPNG(new File("E:/pie.png"), chart, 500, 500);

    }

}

柱状图和线型图：（还支持线、3D柱、3D线、区域）

public class BarDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultCategoryDataset dataset = new DefaultCategoryDataset();

        ValueSortList list = TestReadData.getValues();

        for (MyKeyValue keyValue : list.getList()) {
            dataset.addValue(keyValue.getValue(), keyValue.getKey(), "");
        }

        JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart("热词分析", "词", "次数",
                dataset, PlotOrientation.VERTICAL, true, true, false);

        ChartUtilities.saveChartAsPNG(new File("E:/bar.png"), chart, 1000, 500);

    }
}

2、AJAX+JSON+ECharts生成可视化图表

【1】ECharts基本使用

ECharts最早是有一些开源的工程师来开发的免费使用的图表工具，在 1 和 2版本时都是放在github上。之后ECharts被百度投资收购，加入了百度的开源产品中。

如果想使用ECharts这种的开源工具，必须先去其官网下载开发包。

下载时，建议将完整版和开发版都下载下来，开发版用于开发时进行调试，完整版用于上线提升性能。

下面就需要了解怎样完成一个简单的ECharts图表（此也为官网给出的代码示例）。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Document</title>
    <script type="text/javascript" src="echarts.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        function initChart() {
            // 初始化要显示的图标div
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));
            var option = {
                title: {
                    text: 'ECharts 入门示例'
                },
                tooltip: {
                    trigger:"axis",
                    label:"销量"
                },
                legend: {
                    data:['销量','价格']
                },
                xAxis: {
                    data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '销量',
                    type: 'bar',
                    data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
                },{
                    name: '价格',
                    type: 'line',
                    data: [30, 40, 32, 15, 80, 30]
                }]
            };

            myChart.setOption(option);
        }

    </script>
</head>
<body onload="initChart();">
    
    <div id="my_chart" style="600px;height:400px;"></div>

</body>
</html>

【2】JSON数据格式

JSON：JavaScript Object Notation，是ECMAScript的标准语法

这个语法是现在所有AJAX或者说数据传输的最常用的语法格式。

使用该语法的原因是语法格式简单，没有关键字来干扰或者占用内存。

解析时各种语言都有很容易的解析方法。

特别是JavaScript，可以直接通过自带的eval()方法来完成字符串转换对象或数组的操作。

JSON语法很简单：

1） 对象：{}

　　a) 属性： 属性名:属性值，多个属性之间逗号分隔

　　b) 方法： 方法名:function(){}

2） 数组：[]

　　a) 每个元素使用逗号分隔。

【3】AJAX技术

AJAX：Asynchronous JavaScript And Xml，异步的JavaScript和XML，不是新技术，是基于JS和XML技术的应用，但是现在XML一般都被JSON替代了，所以实际上AJAX已经变成了纯JS的技术了。

通过AJAX技术，可以在页面不刷新的情况下，让前端沟通后台来获取数据，数据通过JSON格式来返回进行处理。

这样前后台分离就更彻底了，后台只需要专注于后台接口的开发即可，通过接口返回JSON数据。

前台则是接收了返回的数据后，根据数据完成各种页面效果的展示。

AJAX技术已经很成熟了，通过固定的4个步骤就可以沟通后台接收结果。

1、 建立核心配置对象XMLHttpRequest

2、 建立与后台的连接

3、 设置返回时的回调函数

当后台执行完结果返回数据时，前台必须有个方法可以接收这个数据，并进行处理，这个方法就是回调函数（Callback）

【4】热词统计生成可视化图表

基于ECharts，我们来把热词统计功能，通过这个ECharts图表的柱状图来显示出来。

        var xmlHttp ;
        
        function createXMLHttp() {
            if (window.XMLHttpRequest != null) {
                xmlHttp = new XMLHttpRequest();
            } else {
                xmlHttp = new ActiveXObject("Microsoft.xmlhttp");
            }
        }
    
        function initChart() {
            // 初始化要显示的图标div
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));
            
            // 这里就需要通过AJAX技术，来调用后台数据操作，接收返回的JSON格式数据
            // 1
            createXMLHttp();
            // 2
            xmlHttp.open("get","<%=basePath%>ajax.do");
            // 3
            xmlHttp.onreadystatechange = chartCallback;
            // 4
            xmlHttp.send();
        }
        
        function chartCallback() {
            
        }

 之后，需要在后台的ajax.do中进行HDFS的操作，将需要的数据取得，并通过JSON的格式来返回页面。

    @RequestMapping(value = "/ajax.do")
    public void ajax(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws Exception {
        // 读取HDFS中的文本数据
        ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

        StringBuilder builder = new StringBuilder(
                "{ title: {text: '新浪新闻热词分析'},tooltip: {trigger:'axis'},");
        builder.append("legend: {data:['词频']},xAxis: {data: [");
        StringBuilder tempSeries = new StringBuilder();
        tempSeries.append("series: [{name:'词频',type:'bar',data:[");
        for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
            builder.append("'");
            builder.append(kv.getKey());
            builder.append("',");
            tempSeries.append(kv.getValue());
            tempSeries.append(",");
        }
        // 需要把最后一段截取掉
        String resultStr = builder.substring(0, builder.length() - 1)
                + "]}, yAxis: {},";
        resultStr += tempSeries.substring(0, tempSeries.length() - 1) + "]}]}";

        // 结果返回需要通过PrintWriter来输出
        // 需要先处理返回乱码
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html");
        PrintWriter writer = response.getWriter();
        writer.print(resultStr);
        writer.close();
    }

之后编写页面回调函数就可以显示图表了。

        function chartCallback() {
            // 判断结果是否真正返回
            if (xmlHttp.readyState == 4 && xmlHttp.status == 200) {
                var resultStr = xmlHttp.responseText;
                // 转换为对象
                var option = eval("("+resultStr+")");
                myChart.setOption(option);
            }
        }

但是我们会发现，拼写JSON字符串太麻烦了，因此实际开发中会有很多java用的json数据处理的库，可以帮助我们简单的拼写出json字符串。

例如：org.json

    @RequestMapping(value = "/ajax.do")
    public void ajax(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws Exception {
        // 读取HDFS中的文本数据
        ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

        JSONObject obj = new JSONObject();
        

        JSONObject titleObj = new JSONObject();
        titleObj.put("text", "新浪新闻热词分析");
        obj.put("title", titleObj);

        JSONObject tooltipsObj = new JSONObject();
        tooltipsObj.put("trigger", "axis");
        obj.put("tooltip", tooltipsObj);

        JSONObject legendObj = new JSONObject();
        legendObj.put("data", "词频");
        obj.put("legend", legendObj);

        obj.put("yAxis", new JSONObject());

        JSONObject xObj = new JSONObject();
        JSONArray seArr = new JSONArray();
        JSONObject seObj = new JSONObject();
        seObj.put("name", "词频");
        seObj.put("type", "bar");
        JSONArray xDataArr = new JSONArray();
        JSONArray seDataArr = new JSONArray();

        for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
            xDataArr.put(kv.getKey());
            seDataArr.put(kv.getValue());
        }

        xObj.put("data", xDataArr);
        seObj.put("data", seDataArr);
        seArr.put(seObj);

        obj.put("xAxis", xObj);
        obj.put("series", seArr);

        // 结果返回需要通过PrintWriter来输出
        // 需要先处理返回乱码
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html");
        PrintWriter writer = response.getWriter();
        writer.print(obj.toString());
        writer.close();
    }

对于这种热词分析，前台最好的展示方式应该是文字云，因此我们这里直接使用文字云的插件来完成。

首先也要导入js文件。

<script type="text/javascript" src="echarts/echarts.js"></script>
<script type="text/javascript" src="echarts/echarts-wordcloud.js"></script>
<script type="text/javascript">
        var xmlHttp ;
        
        var myChart ;
        
        var option ;
        
        function createXMLHttp() {
            if (window.XMLHttpRequest != null) {
                xmlHttp = new XMLHttpRequest();
            } else {
                xmlHttp = new ActiveXObject("Microsoft.xmlhttp");
            }
        }
    
        function initChart() {
            // 初始化要显示的图标div
            myChart = echarts.init(document.getElementById('my_chart'));
            
            option = {
                    tooltip: {},
                    series: [{
                        type: 'wordCloud',
                        gridSize: 2,
                        sizeRange: [12, 50],
                        rotationRange: [-90, 90],
                        shape: 'pentagon',
                         600,
                        height: 400,
                        drawOutOfBound: true,
                        textStyle: {
                            normal: {
                                color: function () {
                                    return 'rgb(' + [
                                        Math.round(Math.random() * 160),
                                        Math.round(Math.random() * 160),
                                        Math.round(Math.random() * 160)
                                    ].join(',') + ')';
                                }
                            },
                            emphasis: {
                                shadowBlur: 10,
                                shadowColor: '#333'
                            }
                        }
                    }]
            };
            
            // 这里就需要通过AJAX技术，来调用后台数据操作，接收返回的JSON格式数据
            // 1
            createXMLHttp();
            // 2
            xmlHttp.open("get","<%=basePath%>ajax_cloud.do");
            // 3
            xmlHttp.onreadystatechange = chartCallback;
            // 4
            xmlHttp.send();
        }
这里为了简化后台拼写JSON，将固定的内容提前设置到option对象中。

之后在后台完成数据的拼写。

    @RequestMapping(value="/ajax_cloud.do")
    public void ajaxCloud(HttpServletRequest request,
            HttpServletResponse response) throws Exception {
        ValueSortList list = HDFSUtils.getValues();

        JSONArray array = new JSONArray();
        for (MyKeyValue kv : list.getList()) {
            JSONObject obj = new JSONObject();
            obj.put("name", kv.getKey());
            obj.put("value", kv.getValue());
            array.put(obj);
        }
        
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html");
        PrintWriter writer = response.getWriter();
        writer.print(array.toString());
        writer.close();
    }

最后在回调函数中进行设置处理。

        function chartCallback() {
            // 判断结果是否真正返回
            if (xmlHttp.readyState == 4 && xmlHttp.status == 200) {
                var resultStr = xmlHttp.responseText;
                // 转换为对象
                option.series[0].data = eval("("+resultStr+")");
                myChart.setOption(option);
            }
        }

结果呈现（柱状图）：

 总结：

　　从前面阐述的网络爬虫、HDFS数据读取、MR数据分析、Lucene垂直搜索引擎，到现在的可视化图表呈现，一个简单的大数据处理框架也渐浮水面。

　　　 　1、数据获取数据记录

　　　　 2、提取清洁数据标注

　　　　 3、整合聚集数据表达

 　　　　4、建立模型数据分析

　　　　 5、合理解释可视化

 　　虽然并不如真正的大数据处理的数据量之大、之复杂，可视化的程度也仅限于热词统计，不过既然授之以渔，而且也算是对此有了一个基本的了解了。

　　关于本篇给出的两种可视化处理方法，其实还有很多方式。我只阐述了EFreeChart和ECharts两种方式，一种生成本地图片文件类型，一种结合AJAX+JSON可以在网页上呈现可视化图表。不过见解很浅薄，仅借本文能够让未知的读者实现一个简单的图表展现方式，给内功深厚的高手淡然一笑，我也就心满意足了。