实际经历的Spark应用场景一:小量数据清洗

本文分享了一次使用Spark快速解决500条数据清洗问题的实战经验,探讨了在小量数据场景下,如何利用Spark的便利性,并对比了其他如awk等解决方案。尽管Spark在此处显得有些过度杀鸡用牛刀,但作者从中体会到了其在数据处理上的优势。

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前言:

由于是出于兴趣自学Spark的相关基础知识,工作中我身边也没有合适的场景必须需要使用Spark。比如数据量大到单机跑好几个小时还跑不完等等。
我对于Spark的运用也仅限于练习几个例子。所以我一直感受不到Spark的威力,也不清楚哪些场景适合Spark。
Spark的适用场景是什么? 这是我几个周以至于直到现在都在思考的问题,因为我工作中并用不上它……。(欢迎各位读者分享下自己经历过的Spark使用场景)

但是最近我在工作中遇到一个场景并且用Spark花了几分钟给解决了。 这让我有点高兴,因为我用Spark解决了一个具体的问题,这让我之前的学习有了价值。
并且解决问题的过程还算流畅: 1. 首先是短暂的判断, 判断哪种方法合适做这个事情。 2. 想到用Spark来解决,并写了几行Spark代码就解决了问题。

小量数据清洗场景

这种场景如下:
我有500条数据(小量),数据具有完好的格式,以Tab键分隔。格式为ColumnA ColumnB ColumnC ColumnD.
我想要的数据是ColumnB,ColumnC,Field,其中Field是一个固定的字符串。 即把ColumnB和ColumnC和Field以’,'连接起来。
针对这种场景你会怎么实现呢?

  1. 手动? 我相信如果有20条数据,手动作为一种解决办法也还好,但500条,还是要花很长时间的
  2. 利用文件编辑器的功能? 因为Field是固定的,但是ColumnC不是定长的,批量添加内容也不是很容易
  3. 写个程序? 写个程序(Java, C++, Python),如果要写程序的话,我觉得Python是优选,其次是Java吧
  4. awk? 能立即想到awk并且熟练写出语句,我觉得你的linux功底应该不差。
  5. spark? 要不是我最近学过spark我还真想不出来用这种牛刀……

我当时的思路就是手动太多了,利用文件编辑器好像也不太容易实现,那用sp

### 使用 Spark 构建电商数据仓库中的用户行为分析 #### 项目概述 构建电商数据仓库并进行用户行为分析是个复杂而重要的过程。为了提升数据分析效率,选择性能优异的数据处理工具至关重要[^1]。在此背景下,Spark 成为首选的大规模数据处理框架之。 #### 技术栈选择 对于大规模电商数据的采集、存储和计算,技术选型需综合考量多个方面,包括但不限于数据量大小、业务需求和技术成熟度等因素[^4]。具体到本案例: - **数据采集传输**:可选用 Flume 或 Kafka 来收集来自不同源的日志文件或其他形式的数据流。 - **数据存储**:鉴于 HDFS 的高扩展性和可靠性,适合用于长期保存海量交易记录;而对于频繁访问的小部分热数据,则可以选择 Redis 提供快速读取服务。 - **数据计算**:利用 Spark 进行批处理与实时流处理相结合的方式,既满足历史趋势研究又兼顾即时反馈的需求。 - **数据查询**:采用 Presto 实现跨多表联合查询操作,支持复杂的SQL语句执行环境下的高效检索。 - **数据可视化**:借助 ECharts 完成最终结果展示环节,提供丰富的图表样式选项以便直观理解各项统计指标变化情况[^3]。 #### 数据预处理阶段 在正式进入模型训练之前,通常还需要经历系列准备工作,比如清洗脏数据、填补缺失值等。这部分工作同样可以通过编写 PySpark 脚本来完成自动化流水线作业模式下的键式部署方案。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('UserBehaviorAnalysis').getOrCreate() # 加载原始日志文件至 DataFrame 中 df_raw_logs = spark.read.json('/path/to/raw/logs') # 对日期字段做格式转换,并过滤掉不符合条件的时间戳条目 import pyspark.sql.functions as F cleaned_df = df_raw_logs.withColumn( 'timestamp', F.to_timestamp(F.col('time'), format='yyyy-MM-dd HH:mm:ss') ).filter("timestamp IS NOT NULL") # 将清理后的中间产物持久化回分布式文件系统内指定位置等待后续调用 cleaned_df.write.parquet("/output/path/cleaned_data") ``` #### 特征工程实施细节 基于前期准备好的干净样本集进步提取有用特征向量作为机器学习算法输入参数。这里列举几个常见维度及其对应的操作方法: - 访问频率分布规律; - 单次浏览页面停留时间长度; - 商品类别偏好倾向程度; - 地理位置信息关联影响因子等等... 这些都可以通过聚合函数或者窗口函数轻松达成目标效果。 ```sql SELECT user_id, COUNT(*) AS visit_count, AVG(session_duration) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY session_start_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) avg_session_length FROM cleaned_user_sessions; ``` #### 建模预测实战演练 最后步便是选取合适的分类器/回归器来进行未来走势推测了。考虑到实际应用场景中往往存在大量稀疏矩阵结构特点,在此推荐尝试 LightGBM 和 XGBoost 等梯度提升决策树类别的开源库产品。当然也可以继续沿用 Spark MLlib 自带的支持向量机(SVM),随机森林(RandomForest), K近邻(KNN)等多种经典监督式学习模块。 ---
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