spark机器学习 一构建机器学习系统_spark 平台的的机器学习可视分析系统

本内容都是基于ml-100k数据集操作

1 数据特征分析

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
spark = SparkSession.builder.appName("pyhton").config("spark.some.config.option","some-value").getOrCreate()
 
sc = spark.sparkContext
userrdd = sc.textFile("D:/hadoop/spark/ml-100k/u.user").map(lambda line:line.split("|"))
 
df = userrdd.map(lambda field:Row(name=field[0],age=int(field[1]),gender=field[2],occupation=field[3],zip=field[4]))
 
schemauser = spark.createDataFrame(df)
schemauser.createOrReplaceTempView("user")
 
age = spark.sql("select age from user")
ages = age.rdd.map(lambda p:p.age).collect()
 
plt.hist(ages,bins=20,color='lightblue',normed=True)
 
# 选择用户职业数据
count_occp = spark.sql("select occupation,count(occupation) as cnt from user group by occupation order by cnt")
count_occp.show(5)
 
# 获取职业名称及职业数 以及画出各职业总数图形
# 把运行结果转为RDD
x_axis = count_occp.rdd.map(lambda p:p.occupation).collect()
y_axis = count_occp.rdd.map(lambda p:p.cnt).collect()
 
pos = np.arange(len(x_axis))
width = 1.0
 
# 隐式新增一个figure，或为当前figure新增一个axes
 
ax = plt.axes()
# 设置x轴刻度
ax.set_xticks(pos + (width  / 2))
# 为对应刻度打标签
ax.set_xticklabels(x_axis)
plt.bar(pos,y_axis,width,color='orange')
# x轴上的标签旋转30度
plt.xticks(rotation=90)
# 获取当前figure的应用
fig = plt.gcf()
 
fig.set_size_inches(10,10)

输出：

用户年龄分布图

查看职业前五行数据

用户职业分布图

2 特征分布及相关性分析

3 对比分析

4数据可视化

5 数据预处理

数据预处理能够提高数据质量还能提高模型的性能。

数据预处理过程：数据清理、数据变换、数据集成、数据归约。

 

数据清理：它的主要任务是填补缺失值、光滑噪声数据、处理奇异数据、纠正错误数据、删除重复数据、删除唯一性属性、去除不相关字段或特征、处理不一致数据等。噪声数据的处理方法分为分箱、聚类等。

数据变换：对数据进行规范化、离散化、衍生指标、类别特征数值化、平滑噪声等都属于数据变换。

spark自带的数据变换算法：

数据集成：是将多文件或者多数据库中的数据进行合并，然后存放在一个一致的数据存储中。它一般通过join、union或merge等关键字把两个或多个数据集放在一起。

spark sql中有三种join方法：

• broadcast hash join：如果join的表中有一张大表和一张较小的表，可以把小表广播分发到大表所在分区节点上，分别并发第与其上的分区记录进行hash join；
• shuffle hash join：如果两张表都不小，对数据量较大的表进行广播分发就不合适，这种情况下，可以根据join key相同必然分区相同的原理，将两张表分别按照join key进行重新分区，这样就可以将join分而治之，划分为很多小join，充分利用集群资源并行化；
• sort merge join：对数据量较大的表也可以考虑使用sort merge join方法，先将大表根据join key进行重新分区，两张表会分布到整个集群，以便分布式并行处理，然后，对单个分区节点的两表数据分别进行排序，最后，对排好序的两张分区表数据执行join操作。

 

数据规约：通过数据规约技术删除或减少冗余属性(或维)、精简数据集等，使规约后的数据比原数据小，但仍然接近于保持原数据的完整性，且结果与规约前结果相同或几乎相同。

spark 自带的数据选择算法和功能简介：