【PySpark大数据分析概述】01 大数据分析概述

PySpark作为Apache Spark的Python API，融合Python易用性与Spark分布式计算能力，专为大规模数据处理设计。支持批处理、流计算、机器学习 (MLlib) 和图计算 (GraphX)，通过内存计算与弹性数据集 (RDD) 优化性能，提供DataFrame API和SQL接口简化结构化数据处理。可跨Hadoop/云平台部署，适用于ETL、日志分析、实时推荐等场景，具备TB级数据横向扩展能力，并与Pandas等Python工具无缝集成，兼顾高效分析与易用性。 【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen/PyTorch_deep_learning。

一、大数据的概念

大数据又被称为海量数据，目前学界对大数据的定义尚未统一。

• 国际期刊Nature和Science对大数据的贡献：首次正式提出“大数据”这一专有名词，首次综合分析了大数据对人类生活的影响，并详细描述了人类面临的数据困境。
• 麦肯锡全球研究院的定义：以数据规模是否能够被经典数据库及时处理来定义大数据，认为大数据是指数据规模大小超过经典数据库系统收集、存储、管理和分析能力的数据集。
• NIST的定义：具有规模巨大、种类繁多、增长速度快和变化频繁的特征，需要可扩展体系结构来有效存储、处理和分析的广泛数据集。
• IBM的定义：大数据的“4V”特性，即Volume（数量）、Variety（多样）、Velocity（速度）和Value（价值），后来又加入了Veracity（真实性），形成了大数据的“5V”特性。

大数据4V特性如下表。

表1 大数据4V特性

大数据以大体量、多样性、快速产生和处理以及低价值密度为主要特征。需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来处理大数据。大数据是一个动态的定义，不同行业有不同的理解，衡量标准会随着技术的进步而改变。

二、大数据分析的概念

什么是大数据分析？大数据分析是指对规模巨大、海量的数据进行分析，挖掘数据蕴含的价值和知识。

大数据分析与传统数据分析的区别：传统的数据分析主要基于统计分析方法，而大数据分析则更侧重于预测性分析和预案性分析，处理大规模、多样性的复杂数据。

数据分析的目的：将隐藏在大量数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律，帮助管理者进行判断和决策。

数据分析的四个层次：描述性分析、诊断性分析、预测性分析和预案性分析。

• 描述性分析描述数据特征的各项活动，包括频数分析、集中趋势分析、离散程度分析等。
• 诊断性分析用于获得事件发生的原因，寻找影响这些事件发生的因素。
• 预测性分析涵盖各种统计技术，如数据挖掘、机器学习等，用于对未来将要发生的事件进行预测。
• 预案性分析规定应该采取的行动，提供可以推理的结果，可以获得优势或降低风险。

大数据分析的思维方式转变： 全样而非抽样、混杂而非纯净、趋势而非精确、相关而非因果。

• 全样而非抽样。对所有相关数据进行分析，不再基于抽样样本进行随机分析。
• 混杂而非纯净。接收混杂的数据，不必担心某个数据点会对整套分析造成不利影响。
• 趋势而非精确。可以忽略微观层面上的精确度，在宏观层面上拥有更好的洞察力。
• 相关而非因果。寻找事物之间的相关关系，不探究因果关系。

图1 大数据分析的思维方式转变

三、大数据分析的流程

大数据分析源于业务需求，其完整的流程包括明确目的、数据采集与存储、数据预处理、分析与建模、模型评估以及可视化应用。

1. 明确目的

每个大数据分析项目都有独特的业务背景和需要解决的问题。在项目开始之前，应考虑数据对象、商业目的、业务需求等问题。只有深入理解业务背景，明确数据分析目的，并确定分析思路，才能确保数据分析过程的有效性。

2. 数据采集与存储

根据指标的分解结果，可以确定数据选取范围，并采集目标数据。采集的数据可以来自企业内部数据库中的历史数据、 Excel表格数据、文本文件以及实时数据等。此外，互联网和行业领域相关数据也是重要的数据来源。

3. 数据预处理

数据预处理是大数据处理中不可或缺的环节。为了获得可靠的数据分析和挖掘结果，必须利用数据预处理手段来提高大数据的质量，贯彻高质量发展精神。数据预处理包括数据合并、数据清洗、数据标准化、数据变换等。

4. 分析与建模

分析与建模是大数据处理的核心环节，涵盖了统计分析、机器学习、数据挖掘和模式识别等多个领域的技术和方法。在分析阶段，可以采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等方法。

5. 模型评估

评估是对模型进行全面评估的过程，包括建模过程评估和模型结果评估。具体来说，建模过程评估主要关注模型的精度、准确性、效率和通用性等方面；而模型结果评估则需要考虑是否有遗漏的业务问题，以及模型结果是否解决了业务问题。

6. 可视化应用

将分析结果以可视化的形式呈现。数据可视化的目标是以图形方式清晰、有效地展示信息。通过不同角度的可视化图形，人们可以更好地解读数据的本质，更直观地解释数据之间的特征和属性情况，并更深入地理解数据和数据所代表事件之间的关联。最终，将编写分析报告，并将分析结果应用于实际业务中，实现数据分析的真正价值——解决问题、创造商业价值并提供决策依据。

四、大数据分析的应用场景

大数据无处不在，应用于各行各业。个性化推荐、预测性分析是两个典型的应用场景。

1. 个性化推荐

大数据分析不仅能够帮助用户发现有价值的信息，还能将信息推荐给可能感兴趣的用户。例如，电子商务网站、社交网站的音乐、电影和图书推荐，以及媒体根据用户的品位和阅读习惯进行个性化推荐。

2. 预测性分析

预测性分析是大数据分析的核心应用之一。它基于大数据和预测模型预测未来某事件发生的概率。例如：

• 设备管理领域：通过物联网技术收集和分析设备上的数据流，建立设备管理模型，预测设备故障，以确保 设备正常作业。
• 交通物流分析领域：通过业务系统和全球定位系统（GPS）获得数据，对客户使用数据构建交通状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量等，进而提前补货，制定库存管理策略。
• 公安机关、金融机构、电信部门的应用：公安机关、各大金融机构、电信部门等可以利用用户基本信息、用户交易信息、用户通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈交易，做到未雨绸缪。

五、大数据技术体系

大数据技术包括大数据采集、存储、资源调度、计算、查询与应用分析等，典型的开源框架如下。

1. 大数据采集框架

负责从外部数据源采集数据，包括大数据收集、交换和消息处理等系统框架。典型框架：

• Flume：分布式海量日志采集、聚合和传输框架。作为非关系数据采集工具，Flume可近实时采集流式日志数据，经过滤、聚集后加载到Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）等存储系统中。
• Sqoop：数据迁移工具框架，用于在关系数据库和Hadoop之间交换数据。利用Sqoop，可以将数据从MySQL、Oracle等关系数据库中导人Hadoop中，如HDFS、Hive中，也可以将数据从Hadoop导出到关系数据库中。
• Kafka：发布/订阅的消息系统框架，用于处理实时数据。作为分布式消息系统，Kafka可以处理大量的数据，能够将消息从一个端点传递到另一个端点，能够在离线和实时两种大数据计算架构中处理数据。

2. 大数据存储框架

负责对大数据进行存储。典型框架：

• HDFS：Hadoop的核心子项目，用于处理超大文件的需求，数据在相同节点上以复制的方式进行存储，以实现将数据合并计算的目的。
• Hbase：是一个分布式、面向列、高可靠性、高性能的分布式存储系统，适用于存储结构化和半结构化的稀疏数据。
• Cassandra：一种分布式NoSQL数据库，用于处理大量分布在多个数据中心的服务器上的数据。
• MongoDB：一个基于分布式文件存储的数据库，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案等。

3. 大数据计算框架

大数据计算根据对时间性能要求分为批处理、交互式处理和实时处理。批处理对时间要求最低，一般要求处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大。交互式处理对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类框架需要与使用者进行交互，因此会提供类结构查询语言以便于用户使用。实时处理对时间要求最高，一般要求处理时间延迟在秒级以内。

典型计算框架：

• MapReduce：一个分布式的离线计算框架，用于海量数据的并行运算，是Hadoop数据分析的核心MapReduce框架使得开发人员在不会分布式并行编程的情况下，也可以将编写前业务逻辑代码运行在分布式系统上，开发人员可以将绝大部分的工作集中于业务逻上的开发，具体的计算只需要交给MapReduce框架即可。
• Spark：一栈式计算框架，适用于大规模数据处理，能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的算法中，高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理等。Spark是MapReduce的替代方案，是对Hadoop的补充，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。Spark旨在成为运行批处理、数据流处理、交互处理、图形处理和机器学习等应用的整合平台。目前Spark已经成为大数据领域最热门的技术之一。
• Flink：一个开源的、适用于流处理和批处理的分布式数据处理框架，其核心是一个流式的数据流执行框架。Flink旨在成为运行批处理、数据流处理、交互处理、图形处理和机器学习等应用的一栈式平台。
• Storm：是一个开源的分布式实时大数据处理系统。Storm擅长实时处理海量数据，而非批处理。Storm用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。

4. 资源调度框架

提高资源利用率、降低运营成本。典型框架：

• YARN：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理和作业调度系统。作为Apache Hadoop的核心组件之一，YARN负责将系统资源分配给在Hadoop集群中运行的各种应用程序，并调度在不同集群节点上执行的任务。
• Mesos： 一个集群管理器，提供了有效的资源隔离和共享跨分布式应用。

5. 数据查询与分析框架

数据分析层直接与用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户更轻松地分析数据，计算框架会提供多样化的工具，包括应用程序接口（Application Program Interface，API）、类SQL、数据挖掘软件开发工具包（Software Development Kit，SDK）等。典型的数据查询与分析框架有Hive、 Spark SQL、Mahout等。

• Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL语句的查询功能。Hive的优点在于学习成本低，可以通过HQL语句快速实现简单的MapReduce统计，而无需开发专门的MapReduce应用。
• Spark SQL：Spark的模块，用于处理结构化数据。
• Mahout：一个基于Hadoop之上的机器学习和数据挖掘的分布式框架。Mahout包含了许多实现，包括聚类、分类、推荐（过滤）、频繁子项挖掘，其中核心的三大算法为推荐、聚类及分类。

小结

大数据技术体系庞大且复杂，在学习过程中，我们应该培养解决问题的自主能力。遇到问题时，可第一时间利用搜索引擎寻找解决方案，学会独立解决问题，充分利用互联网资源。在参考资料的选择上，应优先查阅官方文档，以便获得最权威、最准确的信息。同时，我们需要深人理解各个技术的思想与原理，积极提问、勤于思考。例如：MapReduce是如何分而治之的策略的？HDFS数据到底存储在哪里，副本机制是如何工作的？YARN是什么，它的功能有哪些？Spark和Flink各自的优势和特点是什么？为什么Spark不能完全取代MapReduce？此外，我们还应该通过动手实践，来加深对大数据先进技术的理解，掌握大数据技术的精髓，走在时代前列，为国、为民服务。