淘宝双十一数据的分析与预测_淘宝双11数据分析与预测实验报告

• 实验目的

综合运用大数据分析生态中的相关组件，完成具有移动综合性的大数据分析任务，了解大数据分析的基本流程。

• 实验平台

1. 操作系统：Ubuntukylin-18.04
2. Spark版本: 单机版2.4.0
3. Hadoop版本: 单机版3.1.3
4. JDK版本：1.8
5. MySQL：5.7
6. Python：3.6

三、实验内容

数据集中有test.csv和train.csv两个文件。本次实验使用Spark的机器学习库进行简单的分类操作，并将测试结果存入MySQL数据库中。如下图所示，本实验内容涉及了数据预处理、数据分析以及大数据分析系统与数据库之间的联动。

 

这里先列出test.csv和train.csv中字段的描述，字段定义如下：

1. user_id | 买家id
2. age_range | 买家年龄分段：1表示年龄小于18, 2表示年龄在[18,24]，3表示年龄在[25,29]，4表示年龄在[30,34]，5表示年龄在[35,39]，6表示年龄在[40,49]，7和8表示年龄大于等于50, 0和NULL则表示未知
3. gender | 性别: 0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知
4. merchant_id | 商家id
5. label | 是否是回头客，0值表示不是回头客，1值表示回头客，-1值表示该用户已经超出我们所需要考虑的预测范围。NULL值只存在测试集，在测试集中表示需要预测的值

四、实验步骤

1. 环境配置

• 虚拟机 + Ubuntu
• 查看Ubuntu自带的Python版本
• Spark + Hadoop
• JDK
• MySQL

1. 数据集预处理

• 去掉测试集test.csv中label是-1的数据
• 去掉测试和训练数据集中表示字段名称的行（即第一行）
• 将上述处理好的文件保存为：test_after.csv, train_after.csv

1. 启动Hadoop

• 在默认用户的根目录下创建dbtaobao子目录，并将解压后的训练集和测试集上传到HDFS的/dbtaobao/dataset目录下

1. 启动MySQL服务

• 创建数据库dbtaobao
• 建立表格rebuy，包含score varchar(40), label varchar(40) 两个属性

使用以下命令安装MySQL：

sudo apt-get update

sudo apt-get install mysql-server -y

然后使用mysql --version查看版本

service mysql start

mysql -u root -p

create database dbtaobao;

use dbtaobao;

create table rebuy (score varchar(40),label varchar(40));

select * from rebuy

quit;

1. 启动pyspark

• 需提前安装numpy（请注意numpy版本与python版本的匹配）
• 提前配置好spark与MySQL的JDBC驱动
• 启动pyspark

1. 使用支持向量机SVM分类器预测回头客

• 导入需要的包，包括pyspark.mllib中相关的包，pyspark.sql中相关的包等
• 从HDFS读取训练数据
• 构建模型
• 评估模型
• 把结果添加到mysql数据库中
• 代码如下

from pyspark.ml.classification import LinearSVC
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql import SparkSession,Row
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
def splitDF(x):
    rel={}
    rel['features']=Vectors.dense(int(x[0]),int(x[1]),int(x[2]),int(x[3]))
    rel['label']=int(x[4])
    return rel
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("double11").getOrCreate()
 
training = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000dbtaobao/dataset/train_after.csv").map(lambda line:line.split(',')).map(lambda p:Row(**splitDF(p))).toDF()
testing = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000dbtaobao/dataset/test_after.csv").map(lambda line:line.split(',')).map(lambda p:Row(**splitDF(p))).toDF()
 
dsvc = LinearSVC(maxIter=10, regParam=0.1).setFeaturesCol("label").setFeaturesCol('features')
 
dsvcModel = dsvc.fit(training)
dsvcPredictions=dsvcModel.transform(testing)
 
preRel=dsvcPredictions.select("prediction","label","features").collect()
for item in preRel:
    print(str(item['label'])+','+str(item['features'])+',prediction'+str(item['prediction']))
#准确率
evaluator=MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("label").setPredictionCol("prediction")
dAccuracy=evaluator.evaluate(dsvcPredictions)
print(dAccuracy)

四、实验可能会出现的问题

1.python版本选取问题：

python2和python3.10以上的版本不推荐选择，目前最合适的Python版本推荐3.6，性能比较稳定。

2.numpy安装问题：

在安装numpy中遇到了无法安装的问题，可以考虑5G网络或者提前下载镜像源解压。

3.在启动pyspark时，遇到了问题：

./bin/pyspark: line 45: python: command not found

env: ‘python’: No such file or directory

在命令行输入Python不存在，输入Python3进入Python，因此需要配置Spark python的环境变量，在~/.bashrc文件中添加：

然后source ~/.bashrc，再次启动pyspark就可以进入pyspark。

4.最后一行代码报错：

说明缺少mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar包，但是之前明明已经解压到/usr/local/spark/jars中，这时才发现解压后是一个mysql-connector-java-5.1.40目录，mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar在这个目录里面，将这个jar包复制到/usr/local/spark/jars中即可。

5.部分用户可能会出现内存硬盘容量不够扩容后的问题，例如

针对该类问题，需要重新进行系统初始化。