Spark 实践——用Scala和Spark进行数据分析

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本文基于《Spark 高级数据分析》第2章 用Scala和Spark进行数据分析。
完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into

1.获取数据集

数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库（UC Irvine Machine Learning Repository），这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源， 这些数据源非常有意义，并且是免费的。 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究，这项研究是德国一家医院在 2010 年完成的。这个数据集包含数百万对病人记录，每对记录都根据不同标准来匹配，比如病人姓名（名字和姓氏）、地址、生日。每个匹配字段都被赋予一个数值评分，范围为 0.0 到 1.0， 分值根据字符串相似度得出。然后这些数据交由人工处理，标记出哪些代表同一个人哪些代表不同的人。 为了保护病人隐私，创建数据集的每个字段原始值被删除了。病人的 ID、 字段匹配分数、匹配对标示（包括匹配的和不匹配的）等信息是公开的，可用于记录关联研究

下载地址：

1. http://bit.ly/1Aoywaq （需FQ）
2. https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/linkage（已解压，block_1.csv 到 block_10.csv）

2.设置Spark运行环境，读取数据

val sc = SparkSession.builder().appName("Into").master("local").getOrCreate()
import sc.implicits._

读取数据集

// 数据地址
val dataDir = "inkage/block_*.csv"
// 读取有头部标题的CSV文件，并设置空值
val parsed = sc.read .option("header", "true") .option("nullValue", "?") .option("inferSchema", "true") .csv(dataDir)
// 查看表
parsed.show() 
// 查看表结构
parsed.printSchema() 
parsed.cache()

3.处理数据

首先按 is_match 字段聚合数据，有两种方式可以进行数据聚合，一是使用 groupby 函数，二是使用 Spark Sql

// 聚合
parsed.groupBy("is_match").count().orderBy($"count".desc).show()

// 先注册为临时表
parsed.createOrReplaceTempView("linkage")
// 使用sql查询，效果同上
sc.sql("""
  SELECT is_match, COUNT(*) cnt
  FROM linkage
  GROUP BY is_match
  ORDER BY cnt DESC
""").show()

之后使用 describe 函数获取每个字段的最值，均值等信息

// 获取每一列的最值，平均值信息
val summary = parsed.describe()
summary.show()
summary.select("summary", "cmp_fname_c1", "cmp_fname_c2").show()

按此方式获取匹配记录和不匹配记录的 describe

// 获取匹配和不匹配的信息
val matches = parsed.where("is_match = true")
val misses = parsed.filter($"is_match" === false)
val matchSummary = matches.describe()
val missSummary = misses.describe()
matchSummary .show()
missSummary .show()

可以看到这个数据不方便进行操作，可以考虑将其转置，方便使用sql对数据进行分析

def longForm(desc: DataFrame): DataFrame = {
  import desc.sparkSession.implicits._ // For toDF RDD -> DataFrame conversion
  val schema = desc.schema
  desc.flatMap(row => {
    val metric = row.getString(0)
    (1 until row.size).map(i => (metric, schema(i).name, row.getString(i).toDouble))
  })
    .toDF("metric", "field", "value")
}
def pivotSummary(desc: DataFrame): DataFrame = {
  val lf = longForm(desc)
  lf.groupBy("field").
    pivot("metric", Seq("count", "mean", "stddev", "min", "max")).
    agg(first("value"))
}

// 转置，重塑数据
val matchSummaryT = pivotSummary(matchSummary)
val missSummaryT = pivotSummary(missSummary)
matchSummaryT.createOrReplaceTempView("match_desc")
missSummaryT.createOrReplaceTempView("miss_desc")
sc.sql("""
  SELECT a.field, a.count + b.count total, a.mean - b.mean delta
  FROM match_desc a INNER JOIN miss_desc b ON a.field = b.field
  ORDER BY delta DESC, total DESC
""").show()

Spark 实践——用Scala和Spark进行数据分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/libaoquan/p/9082972.html