大數(shù)據(jù)挖掘?qū)д撆c案例課件-第8章 大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

第1章緒論第2章數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)第3章認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)第4章數(shù)據(jù)預(yù)處理第5章分類(lèi)概念與方法第6章關(guān)聯(lián)分析概念與方法第7章聚類(lèi)分析概念與方法第8章大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)第9章案例分析第8章大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)挖掘?qū)д撆c案例學(xué)習(xí)目標(biāo)/Target掌握Spark的安裝、了解運(yùn)行原理、掌握RDD編程，了解SparkSQL、Streaming和ML掌握Hadoop分布計(jì)算架構(gòu)的安裝、部署，了解HDFS原理、理解MapReduce框架和計(jì)算模型的原理和優(yōu)缺點(diǎn)目錄/Contents01大規(guī)模并行處理02Spark內(nèi)存計(jì)算大規(guī)模并行處理8.18.1.1Hadoop安裝Hadoop安裝方式（1）單機(jī)模式

在一臺(tái)運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)的物理機(jī)，或者在Windows操作系統(tǒng)中架設(shè)虛擬化平臺(tái)，虛擬出運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)的虛擬機(jī)，在虛擬機(jī)上安裝Hadoop系統(tǒng)。該模式常用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的前期開(kāi)發(fā)和測(cè)試。（2）單機(jī)偽分布模式

在一臺(tái)運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)的物理機(jī)或虛擬機(jī)上，用不同的進(jìn)程模擬Hadoop系統(tǒng)中分分布式運(yùn)行中的NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等節(jié)點(diǎn)，模擬Hadoop集群的運(yùn)行模式，該模式常用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的測(cè)試。（3）分布式集群模式

在集群環(huán)境中安裝運(yùn)行Hadoop系統(tǒng)，集群中的每個(gè)計(jì)算機(jī)運(yùn)行Linux操作系統(tǒng)，該模式常用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的實(shí)際運(yùn)行，完成大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算任務(wù)。8.1.1Hadoop安裝Hadoop安裝環(huán)境

在Windows操作系統(tǒng)中，使用VirtualBox6.1.18虛擬化平臺(tái)，在虛擬機(jī)中安裝Ubuntu20.04.3版本的Linux操作系統(tǒng)，安裝構(gòu)建單機(jī)偽分布式模式Hadoop系統(tǒng)的基本步驟如下：（1）創(chuàng)建用戶(hù)

在Ubuntu操作系統(tǒng)以root用的身份，創(chuàng)建hadoop用戶(hù)，緊接著創(chuàng)建一個(gè)專(zhuān)門(mén)的用戶(hù)組，命名為hadoop，并將hadoop用戶(hù)加入hadoop用戶(hù)組中，基本的命令如下：[root@ubuntu~]#sudouseradd-mhadoop–d/home/hadoop。其中hadoop是用戶(hù)名，-d指明hadoop用戶(hù)的home目錄為/home/hadoop，該目錄為hadoop用戶(hù)在Ubuntu系統(tǒng)中的根目錄。[root@ubuntu~]#passwdhadoop[密碼]，設(shè)置hadoop用戶(hù)的密碼。[root@ubuntu~]#sudogroupaddhadoop。創(chuàng)建hadoop用戶(hù)組。[root@ubuntu~]#sudousermod-a-Ghadoophadoop。將hadoop用戶(hù)加入hadoop用戶(hù)組。

使用vim/etc/sudoers命令打開(kāi)文件，在文件末尾加入hadoopALL=(ALL:ALL)ALL語(yǔ)句，使hadoop用戶(hù)與root用戶(hù)具有系統(tǒng)管理權(quán)限。8.1.1Hadoop安裝Hadoop安裝環(huán)境（2）配置SSH

在偽分布模式和分布式集群模式中，為了實(shí)現(xiàn)Hadoop集群中，所有節(jié)點(diǎn)可以免密碼登錄，需要配置SSH。在root用戶(hù)中，使用如下命令安裝Openssh。[root@ubuntu~]#sudoapt-getinstallopenssh-server-y[root@ubuntu~]$ssh-keygen-trsa#

使用該命令后，系統(tǒng)會(huì)提示多次確定，完成后將在/home/hadoop/.ssh目錄中生成id_rsa認(rèn)證文件，將該文件復(fù)制成名為authorized_keys的文件，并執(zhí)行sshlocalhost命令測(cè)試。如果出現(xiàn)如上圖所示的提示，即不需要數(shù)據(jù)用戶(hù)密碼，則配置正確，如果仍需要輸入密碼或提示錯(cuò)誤，則刪除.ssh/文件夾重新進(jìn)行認(rèn)證配置。[hadoop@ubuntu~]$catid_rsa.pub>>authorized_keys[hadoop@ubuntu~]$sshlocalhost8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop

切換至root用戶(hù)，下載JDK，使用命令tar-zxvfjdk-8u161-linux-x64.tar將JDK解壓未/usr/local/目錄中，將JDBK文件夾重命名文件夾為jdk1.8.0。

在Hadoop網(wǎng)站中下載hadoop-3.3.1.tar.gz安裝包文件，將其解壓在/usr/local/目錄中，將解壓后的Haoop文件夾重命名文件夾為hadoop-3.3.1。使用chown-Rhadoop:hadoop/usr/local/hadoop-3.3.1命令，將hadoop-3.3.1文件夾的所屬用戶(hù)修改為hadoop。8.1.1Hadoop安裝配置HadoopHadoop系統(tǒng)中的配置文件，集中存放在hadoop-3.3.1文件夾的etc/hadoop目錄中，主要涉及以下幾個(gè)配置文件。（1）etc/hadoop/hadoop-env.sh，在該文件中配置JDK安裝路徑，方法為在該文件的最后加上以下語(yǔ)句：exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0（2）~/.bashrc，在hadoop用戶(hù)的根目錄，即root用戶(hù)的/home/hadoop目錄中，找到hadoop用戶(hù)所屬的系統(tǒng)環(huán)境變量配置文件~/.bashrc，將JDK和hadoop環(huán)境變量加入該配置文件，保存后使用source~/.bashrc命令，使其立即生效。加入內(nèi)容如下：PATH=$PATH:$HOME/binexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0exportHADOOP_HOME=/usr/local//hadoop-3.3.1exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexportCLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:.=8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop（3）etc/hadoop/core-site.xml，該配置文件主要完成HDFS中管理節(jié)點(diǎn)（NameNode）的IP和端口配置，該文件的文件結(jié)構(gòu)為XML，在<configuration></configuration>節(jié)點(diǎn)內(nèi)部加入HDFS中NameNode的IP地址、端口，緩沖區(qū)的大小以及存放臨時(shí)文件的目錄等，core-site.xml的基本配置如下：<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/tmp</value></property>8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop（4）etc/hadoop/hdfs-site.xml，該配置文件主要完成HDFS分布式文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)備份數(shù)量、文件服務(wù)器地址和端口、Namenode和Datanode的數(shù)據(jù)存放路徑、文件存儲(chǔ)塊的大小等配置，hdfs-site.xml的基本配置如下：<property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property><property> <name>dfs.http.address</name> <value>:50070</value></property>8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop（5）etc/hadoop/mapred-site.xml，該文件主要完成Hadoop的MapReduce框架設(shè)定、配置MapReduce任務(wù)運(yùn)行的內(nèi)存大小、最大可用CPU核數(shù)等，使用yarn作為偽分布式Hadoop集群框架時(shí)的配置如下：<property><name></name><value>yarn</value></property>8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop（6）etc/hadoop/yarn-site.xml，該文件主要配置資源管理器ResourceManager的地址，和其它分布式節(jié)點(diǎn)NodeManager資源配置、日志級(jí)別、任務(wù)調(diào)度器等。如資源管理器使用yarn管理偽分布式集群的yarn-site.xml配置如下：<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property>8.1.1Hadoop安裝配置Hadoop

如果在運(yùn)行Hadoop系統(tǒng)的MapReduce框架時(shí)，提示“找不到或無(wú)法加載主類(lèi)org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster”錯(cuò)誤，則需要在命令行中執(zhí)行hadoopclasspath命令，將該命令的執(zhí)行結(jié)果作為值，加入yarn-site.xml配置文件yarn.application.classpath屬性中，配置示例如下。<property><name>yarn.application.classpath</name><value>[執(zhí)行hadoopclasspath命令的返回結(jié)果]</value></property>8.1.1Hadoop安裝格式化HDFS文件系統(tǒng)

完成以上Hadoop的配置后，執(zhí)行如下format命令，格式化HDFS分布式文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)的格式化是測(cè)試Hadoop配置的第一步，根據(jù)格式化過(guò)程中的提示，可檢查配置是否成功。[hadoop@ubuntu~]$hadoopnamenode–format

如果格式化成功，該命令將返回NameNode的信息，其中會(huì)有“…h(huán)asbeensuccessfullyformatted.”和“Exittingwithstatus0”的提示。如果提出錯(cuò)誤，則需要根據(jù)提示修改配置文件，并刪除配置中設(shè)定的hadoop.tmp.dir目錄中的數(shù)據(jù)后，重新執(zhí)行格式化。8.1.1Hadoop安裝啟動(dòng)Hadoop

啟動(dòng)Hadoop使用start-all.sh命令。啟動(dòng)后，使用jps命令可查看如圖8.2所示的5個(gè)Hadoop相關(guān)進(jìn)程是否運(yùn)行正常。如果進(jìn)程均存在，則Hadoop配置完成。停止運(yùn)行Hadoop可使用stop-all.sh圖8.2jps命令查看Hadoop進(jìn)程8.1.1Hadoop安裝運(yùn)行程序測(cè)試使用vim命令在Hadoop系統(tǒng)管理節(jié)點(diǎn)中創(chuàng)建兩個(gè)文件，文件內(nèi)容如下：file1：hellohadoophelloworldfile2：hellosparkhellostreaming將創(chuàng)建的兩個(gè)文件上傳到HDFS對(duì)應(yīng)的目錄中，HDFS的使用命令如下：[hadoop@ubuntu~]$hdfsdfs-mkdir/input，創(chuàng)建目錄存放輸入數(shù)據(jù)，其中“/”不能省。[hadoop@ubuntu~]$hdfsdfs-putfile*/input，將文件上傳到HDFS文件系統(tǒng)中的/input目錄中。切換到hadoop安裝路徑的/share/hadoop/mapreduce目錄，找到Hadoop自帶的hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar文件，其中包含wordcount簡(jiǎn)單的詞頻統(tǒng)計(jì)程序。執(zhí)行[hadoop@ubuntu~]$hadoopjarhadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jarwordcount/input/output命令，該命令執(zhí)行wordcount程序，讀取/input目錄中的輸入文件，自動(dòng)在HDFS中創(chuàng)建輸出目錄/output，將運(yùn)行結(jié)果保存在/output目錄中，查看運(yùn)行結(jié)果的方法如圖8.3所示。圖8.3Hadoop測(cè)試實(shí)例運(yùn)行結(jié)果8.1.1Hadoop安裝查看集群狀態(tài)通過(guò)瀏覽器可查看Hadoop集群的運(yùn)行情況，HDFS管理端的Web地址為http://localhost:50070，其中l(wèi)ocalhost是NameNode節(jié)點(diǎn)的地址，如圖8.4（a）所示；Yarn的管理界面的Web地址為http://localhost:8088，可以看到節(jié)點(diǎn)數(shù)目、提交任務(wù)的執(zhí)行情況，輸出錯(cuò)誤提示等，如圖8.6（b）所示。

(a)HDFS圖形界面

(b)Yarn圖形界面圖8.4Hadoop集群圖形管理界面8.1.2HDFS分布式文件系統(tǒng)HadoopDistributedFileSystem是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性，設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的硬件上，以流式數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式來(lái)存儲(chǔ)超大文件，提供高吞吐量來(lái)訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合使用于具有超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序中。

HDFS上的文件被劃分為塊，作為獨(dú)立的存儲(chǔ)單元，稱(chēng)為數(shù)據(jù)塊（block），典型的大小是64MB。按照塊劃分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)有諸多好處，一個(gè)文件的大小可以大于網(wǎng)絡(luò)中任意一個(gè)磁盤(pán)的容量，文件的所有塊不需要存儲(chǔ)在同一個(gè)磁盤(pán)上，利用集群上的任意一個(gè)磁盤(pán)進(jìn)行存儲(chǔ)，簡(jiǎn)化了存儲(chǔ)管理，同時(shí)元數(shù)據(jù)不需要和塊一起存儲(chǔ)，用一個(gè)獨(dú)立的功能模塊管理塊的元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)塊更加適合數(shù)據(jù)備份，進(jìn)而提供數(shù)據(jù)容錯(cuò)能力和提高可用性。8.1.2HDFS分布式文件系統(tǒng)HDFS集群主要由一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNode組成

NameNode提供元數(shù)據(jù)、命名空間、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)塊管理的服務(wù)，

DataNode存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)，客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)NameNode以獲取文件的元數(shù)據(jù)和屬性，而文件內(nèi)容的輸入輸出操作直接和DataNode進(jìn)行交互。HDFS采用Master/Slave的架構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)HDFS體系結(jié)構(gòu)主要由四個(gè)部分組成，分別為HDFSClient、NameNode、DataNode和SecondaryNameNode，NameNode是一個(gè)中心服務(wù)器，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間及客戶(hù)端對(duì)文件的訪(fǎng)問(wèn)，集群中的DataNode是運(yùn)行一個(gè)進(jìn)程與NameNode交互，且進(jìn)行數(shù)據(jù)塊讀寫(xiě)的節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理它所在節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)塊，SecondaryNameNode輔助NameNode完成數(shù)據(jù)備份和編輯日志文件等8.1.2HDFS分布式文件系統(tǒng)圖8.5HDFS體系結(jié)構(gòu)8.1.2HDFS分布式文件系統(tǒng)HDFS文件系統(tǒng)的相關(guān)操作使用文件執(zhí)行命令來(lái)實(shí)現(xiàn)，命令的書(shū)寫(xiě)方式有hadoopfs、hadoopdfs或hdfsdfs，三種寫(xiě)法的作用相同，以常用的hdfsdfs為例，最常用的形式如下：（1）hdfsdfs-ls，顯示當(dāng)前目錄結(jié)構(gòu)，-ls-R遞歸顯示目錄結(jié)構(gòu)；（2）hdfsdfs-mkdir，創(chuàng)建目錄；（3）hdfsdfs-rm，刪除文件，-rm-R遞歸刪除目錄和文件；（4）hdfsdfs-put[localsrc][dst]，從本地加載文件到HDFS；（5）hdfsdfs-get[dst][localsrc]，從HDFS導(dǎo)出文件到本地；（6）hdfsdfs-copyFromLocal[localsrc][dst]，從本地加載文件到HDFS，與put一致；（7）hdfsdfs-copyToLocal[dst][localsrc]，從HDFS導(dǎo)出文件到本地，與get一致；（8）hdfsdfs-cat，查看文件內(nèi)容；（9）hdfsdfs-du，統(tǒng)計(jì)指定目錄下各文件的大小，單位是字節(jié)。-du-s匯總文件大小，-du-h指定顯示單位；（10）hdfsdfs-tail，顯示文件末尾；（11）hdfsdfs-cp[src][dst]，從源目錄復(fù)制文件到目標(biāo)目錄；（12）hdfsdfs-mv[src][dst]，從源目錄移動(dòng)文件到目標(biāo)目錄。圖8.6MapReduce工作流程MapReduce工作流程8.1.3MapReduce計(jì)算模型MapReduce基于HDFS文件系統(tǒng)，進(jìn)行大規(guī)模分布式文件處理的核心技術(shù)，是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心技術(shù)。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型圖8.7MapReduce的工作原理MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型從邏輯角度來(lái)看MapReduce的作業(yè)運(yùn)行過(guò)程，主要分為5個(gè)階段，分別是數(shù)據(jù)分片（inputsplit）、Map、Shuffle、Reduce和輸出五個(gè)階段。（1）輸入數(shù)據(jù)（inputsplit）

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分片，即將輸入數(shù)據(jù)切分為大小相等的數(shù)據(jù)塊。輸入分片和HDFS的block關(guān)系密切，每片數(shù)據(jù)作為單個(gè)MapTask的輸入，分片完成后多個(gè)MapTask便可以同時(shí)工作。（2）Map

每個(gè)MapTask在讀入各自的數(shù)據(jù)后進(jìn)行計(jì)算處理，并將中間結(jié)果保存在HDFS中，數(shù)據(jù)（如文本文件中的行，或數(shù)據(jù)表中的行）將以鍵值對(duì)<key,value>的形式傳入map方法，本階段計(jì)算完成后，同樣以鍵值對(duì)形式保存中間結(jié)果。鍵值對(duì)中的key決定了中間結(jié)果發(fā)送到哪個(gè)ReduceTask進(jìn)行合并，且key和ReduceTask是多對(duì)一的關(guān)系，具有相同key的數(shù)據(jù)會(huì)被發(fā)送給同一個(gè)ReduceTask，單個(gè)ReduceTask可能會(huì)接收到多個(gè)key值的數(shù)據(jù)。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型（3）Shuffle

在進(jìn)入Reduce階段之前，MapReduce框架會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)按照key值排序，使具有相同key的數(shù)據(jù)彼此相鄰。如果指定了合并操作（Combiner），框架會(huì)調(diào)用Combiner將具有相同key的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，Combiner的輸入、輸出的參數(shù)必須與Reduce保持一致，通常也叫做洗牌（Shuffle）。分區(qū)的意義則在于盡量減少每次寫(xiě)入磁盤(pán)的數(shù)據(jù)量和復(fù)制到下一階段節(jié)點(diǎn)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。（4）ReduceReduce階段，相同key的鍵值對(duì)被發(fā)送至同一個(gè)ReduceTask，同一個(gè)ReduceTask會(huì)接收來(lái)自多個(gè)MapTask的鍵值對(duì)，接收數(shù)據(jù)后數(shù)據(jù)的格式為鍵值對(duì)<key,[valuelist]>，其中[valuelist]為具有相同鍵的值列表，每個(gè)ReduceTask對(duì)key相同的[valuelist]進(jìn)行Reduce變成一個(gè)值輸出。（5）輸出

輸出階段定義輸出文件格式，以格式化方式將分析和計(jì)算的結(jié)果輸出到HDFS中。常用的方法是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串格式輸出。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型MapReduce實(shí)例#!/usr/bin/envpython

importsys

forlineinsys.stdin:

line=line.strip()

words=line.split()

forwordinwords:

print("%s\t%s"%(word,1))

用Python實(shí)現(xiàn)第一個(gè)MapReduce應(yīng)用程序單詞計(jì)數(shù)WordCount，該程序也被稱(chēng)為MapReduce計(jì)算模型的“HelloWorld”程序，分為mapper.py文件和reducer.py文件兩個(gè)子程序的設(shè)計(jì)，將兩個(gè)文件存儲(chǔ)在本地磁盤(pán)的/home/hadoop/code目錄中。mapper.py通過(guò)sys.stdin讀取標(biāo)準(zhǔn)文件流，將文件中的行用strip()方法去除兩邊空格，split()方法將文本行中的字符串按照空格分割為單詞，并對(duì)每個(gè)單詞組裝成(word,1)形式的<key,value>，print()函數(shù)輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出流。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型MapReduce實(shí)例#!/usr/bin/envpython

importsys

current_word=None

current_count=0

word=None

forlineinsys.stdin:

line=line.strip()

word,count=line.split("\t",1)

try:

count=int(count)

exceptValueError:

continue

ifcurrent_word==word:

current_count+=count

else:

ifcurrent_word:

print("%s\t%s"%(current_word,current_count))

current_count=count

current_word=word

ifword==current_word:

print("%s\t%s"%(current_word,current_count))reducer.py通過(guò)sys.stdin讀取標(biāo)準(zhǔn)文件流，從文件流中讀取行，用strip()方法去除兩邊空格，split("\t",1)方法將文本行中的字符串按照制表符分割為單詞，并將每個(gè)單詞組裝成(word,1)形式的word和count，為了統(tǒng)計(jì)計(jì)算，將count中的字符強(qiáng)制轉(zhuǎn)化為整數(shù)類(lèi)型，如果當(dāng)前的單詞等于已經(jīng)讀入的單詞，則累加count，否則將讀入的單詞作為鍵值key，生成新的鍵值對(duì)，最后通過(guò)print()函數(shù)輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出流。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型圖8.8Map和Reduce程序測(cè)試

保存mapper.py和reducer.py文件后，需要在vim命令編輯窗口，使用setff命令檢查兩個(gè)文件的格式。在Ubuntu系統(tǒng)中需要設(shè)置文件格式為unix，可以先采用如圖8.8所示的方法，在本地驗(yàn)證mapper.py和reducer.py代碼的正確性。MapReduce工作原理8.1.3MapReduce計(jì)算模型

在Hadoop平臺(tái)上執(zhí)行Python版本的MapReduce程序的方法有兩種：

一種與Java編寫(xiě)的程序運(yùn)行方法一樣，用Jython把Python程序打包為jar文件，該jar包可以像Hadoop執(zhí)行Java編寫(xiě)的程序包一樣執(zhí)行；

另一種方式是使用Hadoop中自帶的流接口HadoopAPI運(yùn)行，使用HadoopAPI執(zhí)行示例為，在Hadoop安裝目錄的share/hadoop/tools/lib目錄中包含了hadoop-streaming-3.3.1.jar流處理文件，即使用如下命令執(zhí)行代碼，設(shè)定HadoopAPI、map、reduce、數(shù)據(jù)和輸出路徑，運(yùn)行成功后結(jié)果存儲(chǔ)在HDFS的/output目錄中。hadoopjarshare/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.3.1.jar\-file/home/hadoop/code/mapper.py\-mapper/home/hadoop/code/mapper.py\-file/home/hadoop/code/reducer.py\-reducer/home/hadoop/code/reducer.py\-input/input-output/outputSpark內(nèi)存計(jì)算8.28.2.1Spark安裝

安裝Spark之前需要安裝Linux系統(tǒng)、Java環(huán)境和Hadoop環(huán)境。Ubuntu中自帶了Python3.8，在Spark網(wǎng)站中下載spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz安裝包，使用解壓命令tar-zxvfspark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz解壓安裝包至路徑/usr/local目錄中，將文件夾重命名為spark-3.1.2，并使用chown-Rhadoop:hadoop/usr/local/spark-3.1.2命令修改安裝目錄的所屬用戶(hù)。由于所有例子均使用python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，故安裝Spark的python版本pyspark。Pyspark安裝8.2.1Spark安裝

在Spark安裝目錄下找到conf文件夾，使用命令cpspark-env.sh.templatespark-env.sh復(fù)制一份配置文件，編輯spark-env.sh配置文件，在文件最后面加如下一行內(nèi)容，Spark才能從HDFS中讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，如果不加這項(xiàng)配置，則Spark只能訪(fǎng)問(wèn)本地?cái)?shù)據(jù)。exportSPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/Hadoop-3.3.1/bin/hadoopclasspath)

在Hadoop用戶(hù)的環(huán)境變量~/.bashrc文件中，配置以下Spark環(huán)境變量。exportSPARK_HOME=/usr/local/spark-3.1.2exportPATH=$SPARK_HOME/bin:$PATHexportPYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip:$PYTHONPATHexportPYSPARK_PYTHON=python圖8.9pyspark安裝測(cè)試Pyspark應(yīng)用的運(yùn)行8.2.1Spark安裝pyspark編輯和運(yùn)行應(yīng)用程序的方式有兩種，分別是命令行和文件。命令行編寫(xiě)pyspark應(yīng)用的方式如圖8.10所示圖8.10pyspark命令行LineCount.py#!/usr/bin/envpython3frompysparkimportSparkContext,SparkConf

conf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")

sc=SparkContext(conf=conf)

lines=sc.textFile("file:///home/hadoop/file/file1")

num=lines.count()

print(num)Pyspark應(yīng)用的運(yùn)行8.2.1Spark安裝使用spark-submit提交pyspark應(yīng)用程序的運(yùn)行過(guò)程如圖8.11所示，其中WARN為警告信息?？稍赟park安裝的conf目錄的perties文件中修改log4j.rootCategory=ERROR.console，可定義日志級(jí)別為只顯示錯(cuò)誤信息，在集群中提交pyspark應(yīng)用程序時(shí)，命令中的選項(xiàng)--master，也用于設(shè)定集群管理器地址。圖8.11spark-submit提交pyspark應(yīng)用Spark運(yùn)行框架8.2.2Spark運(yùn)行原理SparkCore實(shí)現(xiàn)Spark最基礎(chǔ)和核心的功能

其中包括內(nèi)存計(jì)算、任務(wù)調(diào)度、部署模式、故障恢復(fù)、存儲(chǔ)管理。Spark運(yùn)行架構(gòu)集群資源管理器（ClusterManager）可以是spark自帶的管理器也可以是YARN或Mesos等運(yùn)行作業(yè)任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)（WorkerNode）每個(gè)應(yīng)用的任務(wù)控制節(jié)點(diǎn)（Driver）每個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上負(fù)責(zé)具體任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)程（Executor）Spark運(yùn)行框架8.2.2Spark運(yùn)行原理結(jié)合圖8.12的SparkCore運(yùn)行框架，Spark應(yīng)用的實(shí)際執(zhí)行過(guò)程可歸納為以下10項(xiàng)圖8.12Spark運(yùn)行框架（1）應(yīng)用Application（2）驅(qū)動(dòng)程序Driver（3）資源管理器ClusterManager（4）執(zhí)行器Executor（5）作業(yè)Job（6）階段Stage（7）彈性分布式數(shù)據(jù)集（ResilientDistributedDataset，RDD）（8）有向無(wú)環(huán)圖（DirectedAcyclicGraph，DAG）（9）DAGScheduler（10）TaskSchedulerSpark運(yùn)行流程8.2.2Spark運(yùn)行原理Spark運(yùn)行流程如圖8.13所示

（1）構(gòu)建Application的運(yùn)行環(huán)境。啟動(dòng)SparkContext，SparkContext向ClusterManager注冊(cè)并申請(qǐng)運(yùn)行Executor資源。（2）ClusterManager為Executor分配資源，并啟動(dòng)Executor進(jìn)程，Executor的運(yùn)行情況，將隨著“心跳”發(fā)送到ClusterManager上。（3）SparkContext構(gòu)建DAG圖，將DAG圖分解成多個(gè)階段，并把每個(gè)階段的任務(wù)集發(fā)送給任務(wù)調(diào)度器。Executor向SparkContext申請(qǐng)任務(wù)，任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)發(fā)送給Executor，同時(shí)SparkContext將應(yīng)用程序代碼發(fā)送給Executor。（4）任務(wù)在Executor上運(yùn)行。把執(zhí)行結(jié)果反饋給任務(wù)調(diào)度器，然后再反饋給DAGScheduler。運(yùn)行結(jié)束后寫(xiě)入數(shù)據(jù)，SparkContext向ClusterManager注銷(xiāo)并釋放所有資源。圖8.13Spark運(yùn)行流程RDD設(shè)計(jì)原理8.2.2Spark運(yùn)行原理彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD是分布式內(nèi)存中的一個(gè)抽象概念，提供了一種高度受限的共享內(nèi)存模型。本質(zhì)上，RDD是一個(gè)只讀的內(nèi)存分區(qū)記錄集，每個(gè)RDD可以分成多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)就是一個(gè)數(shù)據(jù)集片段，并且一個(gè)RDD的不同分區(qū)可以被保存到集群中不同的節(jié)點(diǎn)上，從而可以在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行計(jì)算。RDD提供了一組豐富的操作以支持常見(jiàn)的數(shù)據(jù)運(yùn)算，分為“行動(dòng)”（Action）和“轉(zhuǎn)換”（Transformation）兩種類(lèi)型，“行動(dòng)”用于執(zhí)行計(jì)算并指定輸出的形式，“轉(zhuǎn)換”指定RDD之間的相互依賴(lài)關(guān)系。兩類(lèi)操作的主要區(qū)別是轉(zhuǎn)換操作接收RDD并返回RDD，而行動(dòng)操作（比如count、collect等）接收RDD但返回非RDD（即輸出一個(gè)值或結(jié)果）。RDD提供的轉(zhuǎn)換接口非常簡(jiǎn)單，都是類(lèi)似于map、filter、groupBy、join等粗粒度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，而不是針對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的細(xì)粒度修改。8.2.3RDD編程RDD創(chuàng)建Spark創(chuàng)建RDD的方式有兩種：（1）使用textFile()方法，通過(guò)讀取文件創(chuàng)建；（2）使用parallelize()方法，從已存在的集合創(chuàng)建，集合如python中的列表、元組等。圖8.14讀取HDFS文件創(chuàng)建RDD圖8.15通過(guò)并行列表創(chuàng)建RDD8.2.3RDD編程RDD操作圖8.22RDD轉(zhuǎn)換過(guò)程示意圖RDD轉(zhuǎn)換操作會(huì)產(chǎn)生不同的RDD，以便于下一次轉(zhuǎn)換使用。RDD的轉(zhuǎn)換過(guò)程中采用了惰性機(jī)制，整個(gè)轉(zhuǎn)換過(guò)程只是記錄轉(zhuǎn)換的邏輯，并不會(huì)發(fā)生真正的計(jì)算（當(dāng)遇到行動(dòng)操作時(shí)，才會(huì)觸發(fā)真正的計(jì)算）。RDD的轉(zhuǎn)換操作主要有5個(gè)API，其中每個(gè)API都是一個(gè)高階方法，需要傳入另一個(gè)函數(shù)（function）作為參數(shù)，該函數(shù)function定義了具體的轉(zhuǎn)換規(guī)則，function常用lambda表達(dá)式進(jìn)行設(shè)計(jì)。8.2.3RDD編程RDD操作（1）filter(function)filter()方法篩選滿(mǎn)足函數(shù)function條件的元素，并返回一個(gè)新的RDD。仍使用圖8.15中的RDD，篩選出包含spark關(guān)鍵詞的行的示例如圖8.16所示。后續(xù)示例如沒(méi)有特殊說(shuō)明，代碼均在pyspark命令行中運(yùn)行。圖8.16filter()方法的使用8.2.3RDD編程RDD操作（2）map(function)map()方法將RDD通過(guò)function函數(shù)映射為一個(gè)新的RDD，且該方法將對(duì)RDD中的每個(gè)元素按照f(shuō)unction函數(shù)的計(jì)算規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換。將每個(gè)數(shù)據(jù)乘以2的數(shù)值轉(zhuǎn)換示例如圖8.17所示，對(duì)文本分割的示例如圖8.18所示。圖8.17map()方法轉(zhuǎn)換數(shù)值圖8.18map()方法轉(zhuǎn)換文本8.2.3RDD編程RDD操作（3）flatMap(function)flatMap()方法和map()方法在RDD中轉(zhuǎn)換的作用基本相同，不同之處在于其增加了“拍扁”（flat）功能，“拍扁”后RDD中的每行中僅有一個(gè)元素。flatMap()方法的示例如圖8.19所示。圖8.19flatMap()方法的使用8.2.3RDD編程RDD操作（4）groupByKey()groupByKey()方法應(yīng)用于鍵值對(duì)(K,V)的數(shù)據(jù)集時(shí)，返回一個(gè)新的(K,Iterable)形式的數(shù)據(jù)集。groupByKey()方法的示例如圖8.20所示。在示例中使用flatMap()方法將文本轉(zhuǎn)換為每行只有一個(gè)單詞，再把每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)(word,1)的形式。groupByKey()方法會(huì)對(duì)具相同鍵的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，如示例中“Hello”出現(xiàn)了3次，所以進(jìn)行合并，且合并后的集合在一個(gè)Iterable對(duì)象中，形如（’hello’,（1,1,1）），使用map()方法可對(duì)Iterable中數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合。圖8.20groupByKey()方法的使用8.2.3RDD編程RDD操作（5）reduceByKey(function)reduceByKey()方法作用于(K,V)鍵值對(duì)的RDD時(shí)，返回一個(gè)新的(K,V)形式的RDD，鍵值對(duì)將按照鍵值K值傳遞到function函數(shù)中，并對(duì)V進(jìn)行聚合計(jì)算。reduceByKey()方法的示例如圖8.21所示。示例中使用flatMap()方法將文本轉(zhuǎn)換為每行只有一個(gè)單詞，再將每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)(word,1)，reduceByKey()方法中傳入的a與b是具有相同鍵的值。圖8.21reduceByKey()方法的使用8.2.3RDD編程RDD操作

從文件中加載數(shù)據(jù)，完成一次又一次的轉(zhuǎn)換操作后，當(dāng)pyspark程序執(zhí)行到行動(dòng)操作時(shí)，才會(huì)執(zhí)行真正的計(jì)算，完成行動(dòng)操作并得到結(jié)果。常用的RDD行動(dòng)操作API有以下幾種，它們的使用方法如下：（1）count()：count()方法返回RDD中元素的個(gè)數(shù)圖8.23count()方法（2）collect()：collect()方法以列表的形式返回RDD中元素圖8.24collect()方法8.2.3RDD編程RDD操作（3）first()和take(n)：first()方法用于獲取RDD中的第一個(gè)元素，take(n)方法用于獲取RDD中的前n個(gè)元素得到新的列表，它們常用于數(shù)據(jù)的觀(guān)察（4）reduce(function)：reduce()也用于聚合，reduce()與reduceByKey()的功能不同，reduce()是行動(dòng)操作，常用于聚合RDD中的元素，傳入的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)集合中的所有元素，而reduceByKey()是轉(zhuǎn)換操作，傳入的數(shù)據(jù)是具有相同鍵的值圖8.25first()和take(n)方法圖8.26reduce()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換鍵值形式的RDD，是指RDD中每個(gè)元素都是(K,V)格式的數(shù)據(jù)，是最常見(jiàn)的RDD數(shù)據(jù)類(lèi)型。鍵值對(duì)RDD仍然通過(guò)文件加載或集合創(chuàng)建。（1）keys()和values()：keys()方法返回所有鍵值對(duì)中的K，values()方法返回所有鍵值對(duì)中的V，分別形成新的RDD圖8.27keys()和values()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換（2）sortByKey()和sortBy()：sortByKey()方法返回根據(jù)鍵值排序的RDD，sortBy()方法可按照鍵值對(duì)中的指定值排序，兩個(gè)方法都有升降序排序開(kāi)關(guān)，默認(rèn)True為升序，F(xiàn)alse為降序圖8.28sortByKey()和sortBy()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換（3）mapValues(function)：mapValues()方法是針對(duì)鍵值對(duì)中V的轉(zhuǎn)換，它會(huì)把所有的V都按照f(shuō)unction定義的轉(zhuǎn)換邏輯進(jìn)行相同的轉(zhuǎn)換操作，不會(huì)影響鍵K圖8.29mapValues()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換（4）join()：join()方法是對(duì)兩個(gè)RDD中相同鍵值的數(shù)據(jù)執(zhí)行內(nèi)連接，將(K,V1)和(K,V2)連接成(K,(V1,V2))的鍵值對(duì)形式圖8.30join()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換（5））combineByKey()：combineByKey()方法是Spark中核心的高階方法，其他一些高階方法的底層都是用該方法實(shí)現(xiàn)，如groupByKey()，reduceByKey()等。combineByKey()方法的原型為：combineByKey(createCombiner:V=>C,mergeValue:(C,V)=>C,mergeCombiners:(C,C)=>C,partitioner:Partitioner,mapSideCombine:Boolean=true,serializer:Serializer=null圖8.31combineByKey()方法8.2.3RDD編程鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換（6）saveAsTextFile()：saveAsTextFile()方法將RDD以文本文件的格式存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)中，該方法將按照分區(qū)數(shù)量生成文件的個(gè)數(shù)圖8.32saveAsTextFile()方法保存結(jié)果圖8.33瀏覽saveAsTextFile()保存結(jié)果8.2.4SparkSQLDataFrame的創(chuàng)建和保存

執(zhí)行SparkSQL的方法也有命令行和獨(dú)立應(yīng)用兩種方式，其中啟動(dòng)pyspark時(shí)會(huì)自動(dòng)建立名稱(chēng)為spark的SparkSession實(shí)例，采用獨(dú)立應(yīng)用的方式時(shí)，需要通過(guò)以下三行代碼自定義SparkSession實(shí)例。自定義SparkSession實(shí)例#!/usr/bin/envpython3

frompysparkimportSparkContext,SparkConffrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate()8.2.4SparkSQLDataFrame的創(chuàng)建和保存圖8.37創(chuàng)建DataFrame示例8.2.4SparkSQLDataFrame的常用操作（1）show(numRows:Int,truncate:Boolean)方法（2）printSchema()，用于打印DataFrame的結(jié)構(gòu)（3）select()方法，和SQL語(yǔ)句中的用法一樣，可投影DataFrame中的列或在原有列上進(jìn)行運(yùn)算（4）filter()或where()方法，相當(dāng)于SQL中的where關(guān)鍵字（5）sort()或orderBy()方法（6）groupby()方法，類(lèi)似于SQL中的GroupBy關(guān)鍵字，統(tǒng)計(jì)每個(gè)分組中的數(shù)據(jù)（7）distinct()方法，用于去除重復(fù)（8）collect()方法（9）withColumn()方法（10）和SQL中對(duì)應(yīng)，DataFrame也有并、交、差運(yùn)算，分別對(duì)應(yīng)于union()、intersect()、subtract()方法。（11）join()方法，用于連接，生成新的DataFrame8.2.4SparkSQLDataFrame的常用操作圖8.38printSchema()圖8.39select()、filter()和sort()方法8.2.4SparkSQLRDD轉(zhuǎn)換為DataFrame從RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame有兩種方式：（1）利用反射機(jī)制推斷RDD模式（2）使用編程方式定義模式，構(gòu)造一個(gè)DataFrame結(jié)構(gòu)，并編程定義的DataFrame結(jié)構(gòu)與已有的RDD合并形成DataFrame。圖8.40反射機(jī)制推斷RDD結(jié)構(gòu)創(chuàng)建DataFrame8.2.4SparkSQLRDD轉(zhuǎn)換為DataFrameDataFrame結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需要字段名稱(chēng)、字段類(lèi)型和是否為空等信息，SparkSQL提供了StructType來(lái)表示結(jié)構(gòu)信息，在其中加入StructField(name,dataType,nullable=True,metedate=None)作為StructType()方法的參數(shù)來(lái)定義多個(gè)字段，DataFrame數(shù)據(jù)被封裝在Row中，最后使用spark.createDataFrame()將結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)組裝形成DataFrame圖8.41編程方式定義RDD結(jié)構(gòu)創(chuàng)建DataFrame8.2.4SparkSQLSparkSQL讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)圖8.42MySQL中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)和表圖8.43SparkSQL讀取MySQL數(shù)據(jù)8.2.4SparkSQLSparkSQL讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)圖8.44SparkSQL向MySQL數(shù)據(jù)表中插入數(shù)據(jù)8.2.5Spark流式計(jì)算SparkStreaming

SparkStreaming是構(gòu)建在Spark上的實(shí)時(shí)計(jì)算框架，它擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。SparkStreaming接收實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)后，根據(jù)一定的時(shí)間間隔（通常是0.5~2秒）將數(shù)據(jù)流拆分成一批批的數(shù)據(jù)，Spark處理批數(shù)據(jù)，最終得到處理一批批數(shù)據(jù)的結(jié)果數(shù)據(jù)。SparkStreaming最主要的抽象數(shù)據(jù)類(lèi)型是DStream(離散化數(shù)據(jù)流，DistcretizedStream)，因此對(duì)應(yīng)流數(shù)據(jù)的DStream可以看成一組RDDs，即RDD的一個(gè)序列，對(duì)DStream的操作最終轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)RDD的操作。SparkStreaming可整合多種輸入數(shù)據(jù)源，如Kafka、Flume、HDFS或TCP套接字，經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)至文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、或打印輸出到控制臺(tái)。8.2.5Spark流式計(jì)算SparkStreaming編寫(xiě)SparkStreaming程序的基本步驟如下：1）創(chuàng)建輸入DStream來(lái)定義數(shù)據(jù)源；2）對(duì)DStream定義流計(jì)算規(guī)則；3）調(diào)用StreamingContext對(duì)象的Start()方法開(kāi)始接收數(shù)據(jù)和處理流程；4）調(diào)用StreamingContext對(duì)象的awaitTermination()方法，等待流計(jì)算結(jié)束。圖8.45命令行創(chuàng)建StreamingContext對(duì)象#!/usr/bin/envpython3

frompysparkimportSparkContext,SparkConffrompyspark.streamingimportStreamingContext

conf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("DStreamApp")

sc=SparkContext(conf=conf)ssc=StreamingContext(sc,1)創(chuàng)建StreamingContext對(duì)象的方式8.2.5Spark流式計(jì)算文件流圖8.46SparkStreaming流式計(jì)算端圖8.47SparkStreaming流式計(jì)算端計(jì)算過(guò)程8.2.5Spark流式計(jì)算TCP套接字圖8.48Socket服務(wù)器圖8.49SparkStreaming處理Socket套接字流8.2.5Spark流式計(jì)算TCP套接字轉(zhuǎn)換方法功能說(shuō)明window(windowLength，slideInterval)基于窗口生成新的DStreamwindowLength為窗口大小，slideInterval為滑動(dòng)時(shí)間間隔CountByWindow(windowLength，slideInterval)窗口中元素計(jì)數(shù)windowLength為窗口大小，slideInterval為滑動(dòng)時(shí)間間隔reduceByWindow(function,windowLength，slideInterval)利用function對(duì)窗口內(nèi)單一元素進(jìn)行聚合function為自定義函數(shù)reduceByKeyAndWindow(function,windowLength，slideInterval，[numTasks])利用function對(duì)窗口內(nèi)相同鍵值的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合[numTasks]為聚合任務(wù)的數(shù)量reduceByKeyAndWindow(function,invFunc，windowLength，slideInterval，[numTasks])更加高效的利用function對(duì)窗口內(nèi)相同鍵值的數(shù)據(jù)進(jìn)行增量聚合function函數(shù)指定當(dāng)前窗口中的數(shù)據(jù)聚合方式，invFunc是從窗口中移除數(shù)據(jù)的去除函數(shù)表8.1常用的滑動(dòng)轉(zhuǎn)換操作8.2.5Spark流式計(jì)算StructuredStreaming

StructuredStreaming是基于DataFrame的結(jié)構(gòu)化流數(shù)據(jù)處理技術(shù)，該技術(shù)將SparkSQL和SparkStreaming結(jié)合起來(lái)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流看成一張不斷進(jìn)行添加的數(shù)據(jù)表，對(duì)表中增量部分的數(shù)據(jù)，按照固定時(shí)間間隔獲取并進(jìn)行處理。StructuredStreaming數(shù)據(jù)流處理模式分為兩種，分別是微批處理和持續(xù)批處理，默認(rèn)使用微批處理模式，使用writeStream().trigger(Trigger.Continuous("1second"))可從微處理模式切換到持續(xù)批處理模式。

兩種處理模式的最大區(qū)別在于，持續(xù)批處理模式比微批處理模式更具實(shí)時(shí)性。8.2.6SparkML將SparkML機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的內(nèi)容概括如下。（1）算法，包含了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和協(xié)同過(guò)濾等；（2）特征工程，包含了特征提取、轉(zhuǎn)化、降維和選擇工具等；（3）流水線(xiàn)(Pipeline)，用于構(gòu)建、評(píng)估和調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的工具；（4）持久性，保存和加載算法、模型和管道；（5）實(shí)用工具，如線(xiàn)性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)處理等工具。Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)從1.2版本以后被分為兩個(gè)包，分別是SparkMLlib和SparkML。SparkMLlib包含基于RDD的原始API，SparkML則提供了基于DataFrame的高層次API，可以用來(lái)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線(xiàn)（MLPipeLine），機(jī)器學(xué)習(xí)流水線(xiàn)彌補(bǔ)了SparkMLlib庫(kù)的不足。8.2.6SparkML向量、標(biāo)注點(diǎn)和矩陣等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型支持著SparkML中機(jī)器學(xué)習(xí)算法。向量分為稠密向量(DenseVector)和稀疏向量(SparseVector)，用浮點(diǎn)數(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，兩種向量分別繼承自pyspark.ml.linalg.Vectors類(lèi)。標(biāo)注點(diǎn)(LabeledPoint)是帶標(biāo)簽的本地向量，標(biāo)注點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)在pyspark.ml.regression.LabeledPoint類(lèi)中，一個(gè)標(biāo)注點(diǎn)由一個(gè)浮點(diǎn)類(lèi)型的標(biāo)簽和一個(gè)向量組成。矩陣是由向量組成的集合，在pyspark.ml.linalg.Matrix類(lèi)中有DenseMatrix和SparseMatrix兩種矩陣。基本數(shù)據(jù)類(lèi)型8.2.6SparkML數(shù)據(jù)預(yù)處理特征提取SparkML中提供了詞頻-逆向文件詞頻（TermFrequency-InverseDocumentFrequercy,TF-IDF）、Word2Vec、CountVectorizer等幾種常用的特征提取操作。

(8.1)TF-IDF的度量值的計(jì)算如式（8.2）所示。(8.2)8.2.6SparkML數(shù)據(jù)預(yù)處理特征提取圖8.50HashingTF提取特征向量圖8.51TF-IDF特征提取8.2.6SparkML數(shù)據(jù)預(yù)處理特征轉(zhuǎn)換SparkML的包中實(shí)現(xiàn)了幾個(gè)相關(guān)的轉(zhuǎn)換器，如位于pyspark.ml.feature包中的StringIndexer()、IndexToString()、OneHotEncoder()、VectorIndexer()方法等。IndexToString()方法常和StringIndexer()方法配合使用，先用StringIndexer()方法將類(lèi)別值轉(zhuǎn)化成數(shù)值，進(jìn)行模型訓(xùn)練，在訓(xùn)練結(jié)束后，再將數(shù)值轉(zhuǎn)化成原有的類(lèi)別值圖8.52StringIndexer()示例圖8.53IndexToString()實(shí)例8.2.6SparkML數(shù)據(jù)預(yù)處理特征選擇SparkML中的特征選擇在pyspark.ml.feature包中，有VectorSlicer()、RFormula()和