使用 PySpark 进行数据分析简介

本教程使用世界人口数据集演示 PySpark 功能。

初步设置

首先，确保安装了Python。 使用以下命令检查您的终端：

python --version

如果没有安装，请从官方网站下载Python，选择适合您操作系统的版本。

安装 Jupyter Notebook（在线提供说明）。 或者，安装 Anaconda，其中包括 Python 和 Jupyter Notebook 以及许多科学库。

从您的终端启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

创建一个新的 Python 3 笔记本。安装所需的库：

!pip install pandas
!pip install pyspark
!pip install findspark
!pip install pyspark_dist_explore

从 datahub.io 下载人口数据集（CSV 格式）并记下其位置。

导入库并初始化 Spark

导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, FloatType, StringType, StructField
from pyspark_dist_explore import hist

在初始化 Spark 会话之前，验证 Java 是否已安装：

java -version

如果没有，请安装 Java 开发工具包 (JDK)。

初始化 Spark 会话：

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("World Population Analysis") \
    .config("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") \
    .getOrCreate()

验证会话：

spark

如果出现有关主机名解析的警告，请在重新初始化之前将 SPARK_LOCAL_IP 或 local-spark-env.sh 中的 spark-env.sh 设置为 127.0.0.1 以外的 IP 地址（例如 export SPARK_LOCAL_IP="10.0.0.19"）。

数据加载和操作

将数据加载到 Pandas DataFrame 中：

pd_dataframe = pd.read_csv('population.csv')
pd_dataframe.head()

将数据加载到 Spark DataFrame 中：

sdf = spark.createDataFrame(pd_dataframe)
sdf.printSchema()

重命名列以便于处理：

sdf_new = sdf.withColumnRenamed("Country Name", "Country_Name").withColumnRenamed("Country Code", "Country_Code")
sdf_new.head(5)

创建临时视图：

sdf_new.createTempView('population_table')

使用 SQL 查询进行数据探索

运行 SQL 查询：

spark.sql("SELECT * FROM population_table").show()
spark.sql("SELECT Country_Name FROM population_table").show()

数据可视化

绘制阿鲁巴人口的直方图：

sdf_population = sdf_new.filter(sdf_new.Country_Name == 'Aruba')
fig, ax = plt.subplots()
hist(ax, sdf_population.select('Value'), bins=20, color=['red'])

此修订后的回复保留了原始结构和内容，同时使用略有不同的措辞和措辞，以实现更自然的流程和更高的清晰度。 图像保持其原始格式和位置。

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