简单使用Spark、Scala完成对天气数据的指标统计

目录

一、前言

&  什么是Spark？

&  什么是Scala

二、数据准备（数据类型的转换）

三、Spark部分

1、使用Spark完成数据中的“风级”，“风向”、“天气情况”相关指标统计及筛选

四、Scala部分

1、使用Scala统计某月、全年的温差、平均气温以及最值等相关的指标

五、遇到的问题：

六、总结

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一、前言

&  什么是Spark？

Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）

&  什么是Scala

Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

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二、数据准备（数据类型的转换）

将天气数据进行转换，csv转json文件，相关代码如下：

（使用的python，相对简单）

代码如下：

import csv
import json
import chardet

csvFilePath = 'weather.csv'
jsonFilePath = 'weather.json'

# 检测文件编码
with open(csvFilePath, 'rb') as file:
    result = chardet.detect(file.read())
encoding = result['encoding']

# 读取 CSV 文件并处理非 UTF-8 字符
with open(csvFilePath, 'r', encoding=encoding, errors='replace') as csvFile:
    csvDict = csv.DictReader(csvFile)

    jsonData = json.dumps([row for row in csvDict], ensure_ascii=False)

# 将 JSON 数据写入文件
with open(jsonFilePath, 'w', encoding='utf-8') as jsonFile:
    jsonFile.write(jsonData)

转后的数据如下（仅展示部分数据）：

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建类：

import java.io.Serializable;

public class Weather implements Serializable {
    private String date;//日期
    private String week;//星期
    private String weather;//天气情况
    private String min_temperature;//最低温度
    private String max_temperature;//最高温度
    private String wind_direction;//风向
    private String wind_scale;//风力等级

    public String getDate() {
        return date;
    }

    public void setDate(String date) {
        this.date = date;
    }

    public String getWeek() {
        return week;
    }

    public void setWeek(String week) {
        this.week = week;
    }

    public String getWeather() {
        return weather;
    }

    public void setWeather(String weather) {
        this.weather = weather;
    }

    public String getMin_temperature() {
        return min_temperature;
    }

    public void setMin_temperature(String min_temperature) {
        this.min_temperature = min_temperature;
    }

    public String getMax_temperature() {
        return max_temperature;
    }

    public void setMax_temperature(String max_temperature) {
        this.max_temperature = max_temperature;
    }

    public String getWind_direction() {
        return wind_direction;
    }

    public void setWind_direction(String wind_direction) {
        this.wind_direction = wind_direction;
    }

    public String getWind_scale() {
        return wind_scale;
    }

    public void setWind_scale(String wind_scale) {
        this.wind_scale = wind_scale;
    }
}

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三、Spark部分

1、使用Spark完成数据中的“风级”，“风向”、“天气情况”相关指标统计及筛选

指标：风级、风向

代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;

public class WeatherAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("WeatherAnalysis")
                .master("local").getOrCreate();

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Weather2").setMaster("local");
        // 读取json数据
        Dataset weatherData = spark.read().json("D:\\weather.json");

        // 1. 统计出现次数最多的“风级“数量，降序，并输出控制台
        Dataset windScaleCount = weatherData.groupBy("wind_scale")
                .count().sort(desc("count"));
        windScaleCount.show();

        // 2. 统计出现次数最多的“风向“数量，降序，并输出控制台
        Dataset windDirectionCount = weatherData.groupBy("wind_direction")
                .count().sort(desc("count"));
        windDirectionCount.show();

        // 3. 筛选出风级等于2级且风向为“西北风” 的天气数据，并输出控制台
        weatherData.where(" wind_scale = '2级' and wind_direction = '西北风'").show();
    }
}

运行结果如下：

指标：天气情况

代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;


    public class Weather2 {
        public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Weather2").setMaster("local");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
            SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Weather2").master("local").getOrCreate();

            // 读取json数据
            Dataset weatherDF = spark.read().json("D:\\weather.json");

            //4、统计一年的各种“天气“情况出现频数，并输出控制台
            Dataset windDirectionCount = weatherDF.groupBy("weather")
                    .count().sort(desc("count"));
            windDirectionCount.show();

            // 5. 统计一年的“天气“情况为”晴“的出现天数，并输出控制台。
            long sunnyDays = weatherDF.filter(col("weather").equalTo("晴")).count();
            System.out.println("一年的“天气“情况为”晴“的天数有: \n" + sunnyDays + "天");

        }
    }

运行结果如下：

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四、Scala部分

1、使用Scala统计某月、全年的温差、平均气温以及最值等相关的指标

指标：温差、平均温、最值

代码如下：

kage scala_weather

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

object Weather1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("WeatherAnalysis")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 读取json数据
    val weatherDF = spark.read.json("D:\\weather.json")
    weatherDF.show()

      // 6. 统计3月份每天的温差，以及平均温度
      val marchWeatherDF = weatherDF.filter(month(to_date(col("date"), "yyyy/MM/dd")) === 3)

      val marchWeatherDiffDF = marchWeatherDF
        .withColumn("min_temp", regexp_replace(col("min_temperature"), "℃", "").cast(DoubleType))
        .withColumn("max_temp", regexp_replace(col("max_temperature"), "℃", "").cast(DoubleType))
        .withColumn("temp_diff", col("max_temp") - col("min_temp"))
        .groupBy("date")
        .agg(round(avg("min_temp"), 2).alias("avg_min_temp"), round(avg("max_temp"), 2).alias("avg_max_temp"), round(avg("temp_diff"), 2).alias("avg_temp_diff"))
        .orderBy("date")

      println("3月份每天的温差以及平均温度：")
      marchWeatherDiffDF.show()

      // 7. 统计全年的温差
      val yearWeatherDiffDF = weatherDF
        .withColumn("min_temp", regexp_replace(col("min_temperature"), "℃", "").cast(DoubleType))
        .withColumn("max_temp", regexp_replace(col("max_temperature"), "℃", "").cast(DoubleType))
        .withColumn("temp_diff", col("max_temp") - col("min_temp"))
        .agg(round(avg("temp_diff"), 2).alias("avg_temp_diff"))

      println("全年的温差平均值：")
      yearWeatherDiffDF.show()

       //8. 统计1月份每天的最高气温
      val januaryWeatherDF = weatherDF.filter(month(to_date(col("date"), "yyyy/MM/dd")) === 1)
      val januaryMaxTempDF = januaryWeatherDF
      .withColumn("max_temp", regexp_replace(col("max_temperature"), "℃", "").cast(DoubleType))
      .select("date","max_temp")
      .orderBy("date","max_temp")
      .orderBy("date")

      println("1月份每天的最高气温：")
      januaryMaxTempDF.show()

      spark.stop()
      }
}

运行结果如下：

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五、遇到的问题：

1、json文件转换成功，但是使用ider进行数据的读取时，返回显示无法解析的错误

（使用了3种方法进行文件的转换。。。以下展示2种文件格式对比）

解决：

// 1  ider可以解析的json文件的样式：

[{"date": "2019/1/1", "week": " 星期二 ", "weather": "晴", "min_temperature": "1℃", "max_temperature": "6℃", "wind_direction": "西北风", "wind_scale": "2级"}

// 2  无法解析的json文件样式：(看着样式和上面的区别不大，但是我运行时提示无法解析。。。不太懂。。。可能空格问题？)

[
    {
        "weather": "晴",
        "date": "2019/1/1",
        "week": " 星期二 ",
        "min_temperature": "1℃",
        "max_temperature": "6℃",
        "wind_scale": "2级",
        "wind_direction": "西北风"
    },

2、尝试读取json文件时，返回文件路径不存在的问题（使用相对路径，绝对路径均无用）

解决：我把json文件移动到根目录下，就成功读取到了。。。

3、当创建Scala类时，找不到创建Scala类或者Scala项目的选项（Scala已经安装并已完全部署好、插件、包均已导入）

解决：打开“文件”--->“项目结构”--->“平台设置”---->“全局库”，把Scala包再重新导入就可以啦

4、 编写Scala代码来统计气温的时候，使用 "$" 符号，提示 $不是StringContext的成员（插件已经安装，Scala包也已经导入）

解决:将 "$" 换成col,再将字段()起来就可以啦

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六、总结

        学习Spark和Scala编程可以帮助我们处理大规模数据，进行数据分析。使用Spark和Scala编写程序可以提高数据处理的效率和灵活性，同时还能够充分发挥分布式计算的优势。通过学习这两门技术，我们可以更好地理解数据处理的流程和原理，并且可以应用到实际的数据分析和统计工作中。总而言之，学习Spark和Scala编程是提升数据处理能力和数据分析技能的重要途径。