pySpark数据分析（二）——基于Spark的服装销量分析及可视化

pySpark数据分析（二）——基于Spark的服装销量分析及可视化

数据库来源：kaggle.com

一、需求分析（对服装销量进行分析）

（一）性别：男女性服装销量；是否成年服装销量

（二）价格：不同价格区间销量

（三）颜色：1、各价格区间衣服颜色销量 2、总体颜色的销量分布

（四）品牌：将销量>x的作为品牌，1、统计各品牌间的销量情况对比；2、品牌与杂牌中的销量情况（牌子数目和总销量对比）

（五）描述：1、商品描述的长短对销量是否有影响 2、商品描述中出现最多的50个字符

（六）图片数量：图片数量对销量的影响

（七）产品名称：统计产品名称长短以及出现最多的20个字符

二、数据存储hive+mysql

使用mysql作为hive的源数据库

https://blog.csdn.net/sh5221180/article/details/106119424

2.1 hadoop配置

1、core-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>fs.defaultFSname>
        <value>hdfs://localhost:9000value>
    property>
    
    
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dirname>
		<value>/F:/Study/spark/datasetvalue>
	property>
configuration>

2、hdfs-site.xml

<configuration>

<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
property>

<property>
<name>dfs.permissionsname>
<value>falsevalue>
property>
configuration>

格式化hdfs：hdfs namenode -format

通过HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.cmd启动hdfs后，可从http://localhost:50070/查看UI界面

• error:namenode启动失败：java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO

解决：需要下载一个hadoop.dll文件

参考文献

2.2 MySQL安装

1、下载：windows版安装地址

2、配置安装：mysql配置

3、启动：service.msc 服务管理启动mysql服务

4、登陆：mysql -uroot -p

5、测试：使用Navicat新建连接进行测试，成功

2.3 配置hive

1、下载：下载地址

2、配置：hive-site.xml配置

3、测试：

• 启动hadoop：%HADOOP_HOME%\sbin目录下的start-all.cmd，会自动启动hdfs和yarn；

• 启动hive：%HIVE_HOME%\bin目录下的hive.cmd文件，若缺失需要补充下载。https://www.bjjem.com/article-5545-1.html

2.4 hive连接mysql

1、windows下的hive cmd工具下载，下载schematool.cmd

2、元数据库初始化：hive --service schematool -dbType mysql -initSchema

3、启动hive，测试：show databases

4、从hive数据库下的dbs表可以看到在hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse有hive默认数据库Default Hive database

2.5 hive写入数据

参考链接

1、创建表

create external table if not exists data0 (
    ProductID int, 
    ProductName string, 
    ProductBrand string, 
    Gender string, 
    Price int, 
    NumImages int, 
    Description string, 
    PrimaryColor string
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE

2、导入数据

load data local inpath 'F:/Study/spark/dataset/data0.csv' overwrite into table data0;

3、测试查询

select * from data0 limit 3;

2.6 pyspark配置hive

1、将hive-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml复制进%SPARK_HOME%\conf下

2、下载mysql-connector，将其中的mysql-connector-j-8.0.31.jar包放入%SPARK_HOME%\jar下

3、启动hadoop：%HADOOP_HOME%\sbin\start-all.cmd

4、启动hive：%HIVE_HOME%\bin\hive.cmd

5、驱动器定义，配置hive

# 定义spark驱动器
    conf = SparkConf().setMaster("local[2]") \
        .setAppName("DataAnalysis").set('spark.executor.memory', '10G')
    sc = SparkContext(conf=conf)  # 定义驱动器对象，sparksession的子对象
    sc.setLogLevel("ERROR")  # OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE.ALL，设置日志级别

    _SPARK_HOST = "spark://spark-master:7077"
    _APP_NAME = "test"

    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("name") \
        .enableHiveSupport() \
        .getOrCreate()  # 启用hive支持
    hive_context = HiveContext(spark)
    hive_context.sql("use pyspark")  # 选择数据库

读取数据

def data_read(hive_table):
    """
    读取并返回表数据，打印前五行
    """
    hive_read = "select * from {}".format(hive_table)
    # 通过SQL语句在hive中查询的数据直接是dataframe的形式
    read_df = hive_context.sql(hive_read)
    read_df.show(5)
    read_df.write.csv(path,mode = "overwrite")
    return read_df

error：报错：xxx is not a valid DFS filename

写入数据

def write_data(table_name):
    """
    RDD数据转为dataframe，设定列信息并写入hive表
    """
    spark.createDataFrame(rdd_disc)\
    	.toDF("len", "num")
        .write.saveAsTable("data_disc",mode = "overwrite")

查看数据（hive数据库使用JDBC连接失败，可视化同）

使用nacivat通过SSH连接hive数据库，查看其中的表。（失败）

error 1：连接失败：WSAGetLastError return 10060

连接hive数据库要启动hive的server2和metastore服务

hive --service metastore &

hive --service hiveserver2 &

dbeaver：https://www.modb.pro/db/327517

error 2：启动server2失败： java.lang.NoSuchMethodError:

jar包冲突：http://t.zoukankan.com/guohu-p-13200879.html

三、数据清洗

1、选择子集，去除不要的列

2、列名重命名

3、删除重复值

依据产品ID删除

4、缺失值处理

• 文本型数据人工填补

5、一致化处理

• 对数据处理，方便后续分析

• 异常值处理

四、数据分析

依据需求分析编写代码，将分析后的数据存入hive中。

代码示例：

def data_price(df):
    step = 500
    max_limit = 10000
    rdd_price = df.rdd \
        .map(lambda x: x.price) \
        .filter(lambda x: x is not None) \
        .map(lambda x: max_limit if x > max_limit else x) \
        .map(lambda price: (int(price / step), 1)) \
        .reduceByKey(lambda x, y: x + y) \
        .map(lambda x: (x[0] * step, x[1])) \
        .sortByKey(ascending=True)

    spark.createDataFrame(rdd_price).toDF("price", "num") \
        .write.saveAsTable("data_price", mode="overwrite")

五、可视化

使用FineBI可视化工具进行结果可视化，具体请参考FineBI提供的帮助手册。

1、启动hadoop

2、启动hive

3、hive启动server2服务，使得数据库支持jdbc连接

hive.cmd --service hiveserver2 start

hive --service metastore &

4、建立连接（hive连接失败）
error：required-field-serverprotocolversion-is-unset
看不懂
试过没用

最后做法是将数据存入本地mysql数据库，使用FineBI进行连接并使用适当形式进行展示。