MK - 大数据工程师2023版【全新升级】
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大数据（Big Data）是指数据量巨大，速度快，类型多样的数据集合。这些数据集合的处理需要采用特定的技术和方法，传统的数据处理方式已无法胜任。大数据的处理需要从各个方面入手，包括存储、处理、分析和应用等。
其中，大数据的核心技术主要包括以下方面：
- 分布式存储和计算技术： 采用分布式存储和计算的方式，可以解决大规模数据存储和计算的问题。
- 数据挖掘和机器学习技术： 通过数据挖掘和机器学习技术，可以从大量数据中提取出有价值的信息和模式。
- 数据可视化和呈现技术：通过数据可视化和呈现技术，可以将大量数据以图表等形式表达出来，方便人们分析和理解。
- 云计算技术：通过云计算技术，可以实现数据的弹性扩展和高可用性，提高数据处理的效率和可靠性。
大数据应用广泛，包括金融、医疗、电商、社交网络等各个领域。在这些领域中，大数据可以为企业提供各种数据支持，从而帮助企业分析市场、优化产品、提高效率等。
大数据工程师2023版项目实战
基于Spark框架的大数据项目实战教程，主要是通过分析美国纽约市出租车数据集，掌握Spark的基本应用和数据处理方法。
一、项目背景
纽约市的出租车数据每月都会更新，这也给很多人带来了很多商业机会。本项目旨在通过对纽约市出租车数据集的分析，了解每月出租车的使用情况、收益情况以及供需关系，并通过对结果的可视化展示，让我们更好地理解数据背后的含义。
二、数据集简介
本次项目使用的是纽约市出租车数据集，包含了2014年至2015年不同时间段内的出租车行驶路线、纽约市各个区域的划分、每次行驶的距离、时间以及乘客数量等信息。数据集可以在网上找到，也可以通过以下链接进行下载：
Yellow Taxi Trip Records（2015年1月至2015年6月）：www.nyc.gov/html/tlc/ht…
三、环境准备
为了使用Spark处理大规模数据，我们需要搭建一个Spark集群，并安装必要的库和工具。这里我使用的是CDH集群（Cloudera Distribution Hadoop），包括以下必要组件：
Hadoop-2.6.0：分布式文件系统和处理框架。
Spark-1.3.0：快速通用的集群计算系统。
Python-2.7.3：Python编程语言及必要的第三方库。
PySpark：Spark与Python语言的接口。
Pandas：数据处理库，用来将结果转化为易于理解的数据格式。
Matplotlib：数据可视化库，用来展示数据结果。
四、数据预处理
在开始处理数据之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将数据从原始文件转化为易于处理的CSV格式，并去除不需要的列。代码如下：
import csv
def clean_trip_data(in_filename, out_filename): with open(out_filename, 'wb') as output_file: writer = csv.writer(output_file)
with open(in_filename, 'rb') as input_file:
reader = csv.reader(input_file)
headers = next(reader)
# Remove unused columns.
to_remove = [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
headers = [i for j, i in enumerate(headers) if j not in to_remove]
writer.writerow(headers)
for row in reader:
# Remove unused columns.
row = [i for j, i in enumerate(row) if j not in to_remove]
writer.writerow(row)
接下来，我们需要处理CSV文件的日期和时间列，将其转化为Python的datetime格式。这可以通过自定义一个日期解析器来实现。代码如下：
from datetime import datetime
def parse_date(date_str): return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
def parse_time(time_str): return datetime.strptime(time_str, '%H:%M:%S')
上面这两个方法将分别把日期字符串和时间字符串转化为Python的datetime对象。
最后，我们需要将数据上传到HDFS分布式文件系统中。代码如下：
from subprocess import call
def upload_to_hdfs(local_file, hdfs_file): call(["hdfs", "dfs", "-put", "-f", local_file, hdfs_file])
upload_to_hdfs("trip_data_cleaned.csv", "/user/hadoop/trip_data_cleaned.csv")
五、数据分析
经过预处理，我们的数据已经变得更加干净且易于处理。接下来，我们将使用Spark对数据进行分析。下面是一些基本的Spark步骤：
创建一个SparkContext对象，用于在集群上执行操作。
将数据从HDFS文件读入新的RDD对象中。
对RDD进行转换，例如过滤或映射，生成新的RDD对象。
对RDD进行操作，例如求和或计数。
将结果保存到HDFS文件中。
我们将从以下方面分析数据：
每月出租车总收益增长趋势
每月热门的乘客上车地点
每月最热门的目的地
车辆需求整体情况
高峰期与非高峰期车辆需求情况对比
班车服务需求情况
五一，国庆节及周末班车服务需求情况
1.每月出租车总收益增长趋势
# Import Spark SQL library
from pyspark.sql import SQLContext
# Create a SQL context
sqlContext = SQLContext(sc)
# Load the CSV file as a DataFrame
dataframe = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.options(header="true", inferSchema="true")
.load("/user/hadoop/trip_data_cleaned.csv")
# Register the DataFrame as a SQL temporary view
dataframe.createOrReplaceTempView("trip_data")
# Query the month and total revenue for each month
query = "SELECT DATE_FORMAT(pickup_datetime, 'yyyy-MM') AS month, SUM(total_amount) AS revenue FROM trip_data GROUP BY month ORDER BY month"
# Execute the query and save the results to a DataFrame
result = sqlContext.sql(query)
# Show the results
result.show()
2.每月热门的乘客上车地点
# Import Spark SQL library
from pyspark.sql import SQLContext
# Create a SQL context
sqlContext = SQLContext(sc)
# Load the CSV file as a DataFrame
dataframe = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.options(header="true", inferSchema="true")
.load("/user/hadoop/trip_data_cleaned.csv")
# Register the DataFrame as a SQL temporary view
dataframe.createOrReplaceTempView("trip_data")
# Query the pickup location, month and count for each pickup location and month
query = "SELECT pickup_location, DATE_FORMAT(pickup_datetime, 'yyyy-MM') AS month, COUNT(*) AS count FROM trip_data GROUP BY pickup_location, month ORDER BY month, count DESC"
# Execute the query and save the results to a DataFrame
result = sqlContext.sql(query)
# Show the results
result.show()
3.每月最热门的目的地
# Import Spark SQL library
from pyspark.sql import SQLContext
# Create a SQL context
sqlContext = SQLContext(sc)
# Load the CSV file as a DataFrame
dataframe = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.options(header="true", inferSchema="true")
.load("/user/hadoop/trip_data_cleaned.csv")
# Register the DataFrame as a SQL temporary view
dataframe.createOrReplaceTempView("trip_data")
# Query the dropoff location, month and count for each dropoff location and month
query = "SELECT dropoff_location, DATE_FORMAT(pickup_datetime, 'yyyy-MM') AS month, COUNT(*) AS count FROM trip_data GROUP BY dropoff_location, month ORDER BY month, count DESC"
# Execute the query and save the results to a DataFrame
result = sqlContext.sql(query)
# Show the results
result.show()
4.车辆需求整体情况
# Import Spark SQL library
from pyspark.sql import SQLContext
# Create a SQL context
sqlContext = SQLContext(sc)
# Load the CSV file as a DataFrame
dataframe = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.options(header="true", inferSchema="true")
.load("/user/hadoop/trip_data_cleaned.csv")
# Register the DataFrame as a SQL temporary view
dataframe.createOrReplaceTempView("trip_data")
# Query the hour and count for each FROM trip_data GROUP BY hour ORDER BY hour"
# Execute the query and save the results to a DataFrame
result = sqlContext.sql(query)
# Show the results
result.show()
