作者：韩信子 @ShowMeAI
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引言
娱乐影音是目前大数据与 AI 利用最宽泛的场景之一，本案例以音乐专辑发行数据为背景，解说应用 pyspark 对 HDFS 存储的数据进行解决数据分析的过程，并且对剖析后果做了可视化出现。
1. 试验环境
- （1）Linux：Ubuntu 16.04
- （2）Python: 3.8
- （3）Hadoop：3.1.3
- （4）Spark: 2.4.0
- （5）Web 框架：flask 1.0.3
- （6）可视化工具：Echarts
- （7）开发工具：Visual Studio Code
为了反对 Python 可视化剖析，大家能够运行如下命令装置 Flask 组件：
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install flask2. 试验数据集
1）数据集阐明
数据集和源代码下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1C0VI6w679izw1RENyGDXsw
提取码：show
本案例的数据集来自于 Kaggle 平台，数据名称 albums.csv，蕴含了 10 万条音乐专辑的数据（大家能够通过上述百度网盘地址下载）。次要字段阐明如下：
- album\_title：音乐专辑名称
- genre：专辑类型
- year\_of\_pub：专辑发行年份
- num\_of\_tracks：每张专辑中单曲数量
- num\_of\_sales：专辑销量
- rolling\_stone\_critic：滚石网站的评分
- mtv\_critic：寰球最大音乐电视网 MTV 的评分
- music\_maniac\_critic：音乐达人的评分
2）上传数据至 HDFS
（1）启动 Hadoop 中的 HDFS 组件，在命令行运行上面命令：
/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh（2）在 hadoop 上登录用户创立目录，在命令行运行上面命令：
hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop（3）把本地文件系统中的数据集 albums.csv 上传到分布式文件系统 HDFS 中：
hdfs dfs -put albums.csv3.pyspark 数据分析
1）建设工程文件
（1）创立文件夹 code
（2）在 code 下创立 project.py 文件
（3）在 code 下创立 static 文件夹，寄存动态文件
（4）在 code/static 文件夹上面创立 data 目录，寄存剖析生成的 json 数据
2）进行数据分析
本文对音乐专辑数据集 albums.csv 进行了一系列的剖析，包含：
（1）统计各类型专辑的数量
（2）统计各类型专辑的销量总数
（3）统计近 20 年每年发行的专辑数量和单曲数量
（4）剖析总销量前五的专辑类型的各年份销量
（5）剖析总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的均匀评分
3）代码实现
- 获取数据集与代码 → ShowMeAI 的官网 GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
- 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler
project.py 代码如下：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
import json
#统计各类型专辑的数量（只显示总数量大于 2000 的十种专辑类型）def genre(sc, spark, df):
#依照 genre 字段统计每个类型的专辑总数，过滤出其中数量大于 2000 的记录
#并取出 10 种类型用于显示
j = df.groupBy('genre').count().filter('count > 2000').take(10)
#把 list 数据转换成 json 字符串，并写入到 static/data 目录下的 json 文件中
f = open('static/data/genre.json', 'w')
f.write(json.dumps(j))
f.close()
#统计各个类型专辑的销量总数
def genreSales(sc, spark, df):
j = df.select('genre', 'num_of_sales').rdd\
.map(lambda v: (v.genre, int(v.num_of_sales)))\
.reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
f = open('static/data/genre-sales.json', 'w')
f.write(json.dumps(j))
f.close()
#统计每年发行的专辑数量和单曲数量
def yearTracksAndSales(sc, spark, df):
#把雷同年份的专辑数和单曲数量相加，并依照年份排序
result = df.select('year_of_pub', 'num_of_tracks').rdd\
.map(lambda v: (int(v.year_of_pub), [int(v.num_of_tracks), 1]))\
.reduceByKey(lambda x, y: [x[0] + y[0], x[1] + y[1]])\
.sortByKey()\
.collect()
#为了不便可视化实现，将列表中的每一个字段别离存储
ans = {}
ans['years'] = list(map(lambda v: v[0], result))
ans['tracks'] = list(map(lambda v: v[1][0], result))
ans['albums'] = list(map(lambda v: v[1][1], result))
f = open('static/data/year-tracks-and-sales.json', 'w')
f.write(json.dumps(ans))
f.close()
#取出总销量排名前五的专辑类型
def GenreList(sc, spark, df):
genre_list = df.groupBy('genre').count()\
.orderBy('count',ascending = False).rdd.map(lambda v: v.genre).take(5)
return genre_list
#剖析总销量前五的类型的专辑各年份销量
def GenreYearSales(sc, spark, df, genre_list):
#过滤出类型为总销量前五的专辑，将雷同类型、雷同年份的专辑的销量相加，并进行排序。result = df.select('genre', 'year_of_pub', 'num_of_sales').rdd\
.filter(lambda v: v.genre in genre_list)\
.map(lambda v: ((v.genre, int(v.year_of_pub)), int(v.num_of_sales)))\
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)\
.sortByKey().collect()
#为了不便可视化数据提取，将数据存储为适配可视化的格局
result = list(map(lambda v: [v[0][0], v[0][1], v[1]], result))
ans = {}
for genre in genre_list:
ans[genre] = list(filter(lambda v: v[0] == genre, result))
f = open('static/data/genre-year-sales.json', 'w')
f.write(json.dumps(ans))
f.close()
#总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的均匀评分
def GenreCritic(sc, spark, df, genre_list):
#过滤出类型为总销量前五的专辑，将同样类型的专辑的滚石评分、mtv 评分，音乐达人评分别离取均匀
result = df.select('genre', 'rolling_stone_critic', 'mtv_critic', 'music_maniac_critic').rdd\
.filter(lambda v: v.genre in genre_list)\
.map(lambda v: (v.genre, (float(v.rolling_stone_critic), float(v.mtv_critic), float(v.music_maniac_critic), 1)))\
.reduceByKey(lambda x, y : (x[0] + y[0], x[1] + y[1], x[2] + y[2], x[3] + y[3]))\
.map(lambda v: (v[0], v[1][0]/v[1][3], v[1][1]/v[1][3], v[1][2]/v[1][3])).collect()
f = open('static/data/genre-critic.json', 'w')
f.write(json.dumps(result))
f.close()
#代码入口
if __name__ == "__main__":
sc = SparkContext('local', 'test')
sc.setLogLevel("WARN")
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
file = "albums.csv"
df = spark.read.csv(file, header=True) #dataframe
genre_list = GenreList(sc, spark, df)
genre(sc, spark, df)
genreSales(sc, spark, df)
yearTracksAndSales(sc, spark, df)
GenreYearSales(sc, spark, df, genre_list)
GenreCritic(sc, spark, df, genre_list)4）代码运行
（1）在 Ubuntu 终端窗口中，用 hadoop 用户登录，在命令行运行 su hadoop，并输出用户明码。
（2）进入代码所在目录。
（3）为了可能读取 HDFS 中的 albums.csv 文件，在命令行运行：
/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh（4）在命令行运行：
spark-submit project.py4. 可视化实现
=======
本案例的可视化基于 Echarts 实现，实现的可视化页面部署在基于 flask 框架的 web 服务器上。
- 获取数据集与代码 → ShowMeAI 的官网 GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
- 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler
1）相干代码构造
（1）在 code 目录下新建 VisualizationFlask.py 文件，寄存 Flask 利用。
（2）在 code目录下新建一个名为 templates 的文件夹，寄存 html文件。
（3）在 code/static 目录下新建一个名为 js 的文件夹，寄存 js 文件。
2）建设 Flask 利用
在 SparkFlask.py 文件中复制以下代码：
from flask import render_template
from flask import Flask
# from livereload import Server
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
#应用 render_template() 办法来渲染模板
return render_template('index.html')
@app.route('/<filename>')
def req_file(filename):
return render_template(filename)
if __name__ == '__main__':
app.DEBUG=True# 代码调试立刻失效
app.jinja_env.auto_reload = True# 模板调试立刻失效
app.run()# 用 run() 函数来让利用运行在本地服务器上3）下载 js 文件
（1）在网站上下载 jQuery（https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.1/jquery.min.js），将其另存为 jquery.min.js 文件，保留在 code/static/js 目录下。
（2）在官网下载界面下载 Echarts（https://echarts.apache.org/zh/download.html），将其另存 echarts-gl.min.js 文件，保留在 code/static/js 目录下。
4）Echarts 可视化
（1）在 code/templates 目录下新建 index.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Music</title>
</head>
<body>
<h2> 音乐专辑剖析 </h2>
<ul style="line-height: 2em">
<li><a href="genre.html"> 各类型专辑的数量统计图 </a></li>
<li><a href="genre-sales.html"> 各类型专辑的销量统计图 </a></li>
<li><a href="year-tracks-and-sales.html"> 近 20 年每年发行的专辑数量和单曲数量统计图 </a></li>
<li><a href="genre-year-sales.html"> 总销量前五的专辑类型的各年份销量剖析图 </a></li>
<li><a href="genre-critic.html"> 总销量前五的专辑类型的评分剖析图 </a></li>
</ul>
</body>
</html>
index.html 为主页面，显示每一个统计分析图所在页面的链接。点击任意一个链接，即可跳转到相应页面。（2）在 code/templates 目录下新建 genre.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
<script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<!-- 为 ECharts 筹备一个具备大小（宽高）的 Dom -->
<a href="/">Return</a>
<br>
<br>
<div id="genre" style="width: 480px;height:500px;"></div>
<script type="text/javascript">
$.getJSON("static/data/genre.json", d => {
_data = d.map(v => ({name: v[0],
value: v[1]
}))
// 基于筹备好的 dom，初始化 echarts 实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre'), 'light');
// 指定图表的配置项和数据
option = {
title: {
text: '各类型专辑的数量统计图',
subtext: '从图中能够看出 Indie 类型的专辑数量最多。',
// x: 'center'
x: 'left'
},
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
},
legend: {
x: 'center',
y: 'bottom',
data: d.map(v => v[0])
},
toolbox: {
show: true,
feature: {mark: { show: true},
dataView: {show: true, readOnly: false},
magicType: {
show: true,
type: ['pie', 'funnel']
},
restore: {show: true},
saveAsImage: {show: true}
}
},
calculable: true,
series: [
{
name: '半径模式',
type: 'pie',
radius: [30, 180],
center: ['50%', '50%'],
roseType: 'radius',
label: {
normal: {show: false},
emphasis: {show: true}
},
lableLine: {
normal: {show: false},
emphasis: {show: true}
},
data: _data
}
]
};
// 应用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
})
</script>
</body>
</html>这个通过读取 code/static/data/genre.json 中的数据，画出玫瑰图，显示各类型专辑的数量。
（3）在 code/templates 目录下新建 genre-sales.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
<script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<a href="/">Return</a>
<br>
<br>
<!-- 为 ECharts 筹备一个具备大小（宽高）的 Dom -->
<div id="genre-sales" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
<script type="text/javascript">
$.getJSON("static/data/genre-sales.json", d => {console.log(d);
// 基于筹备好的 dom，初始化 echarts 实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-sales'), 'light');
var dataAxis = d.map(v => v[0]);
var data = d.map(v => parseInt(v[1])/1e6);
option = {
title: {
text: '各类型专辑的销量统计图',
subtext: '该图统计了各个类型专辑的销量和，从图中能够看出 Indie 类型的专辑销量最高，将近 47 亿。Pop 类型的专辑销量排在第二，约为 39 亿。',
x: 'center',
// bottom: 10
padding: [0, 0, 15, 0]
},
color: ['#3398DB'],
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: { // 坐标轴指示器，坐标轴触发无效
type: 'shadow' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow'
}
},
grid: {
left: '3%',
right: '4%',
bottom: '3%',
containLabel: true
},
xAxis: [
{
type: 'category',
data: dataAxis,
axisTick: {
show: true,
alignWithLabel: true,
interval: 0
},
axisLabel: {
interval: 0,
rotate: 45,
}
}
],
yAxis: [
{
type: 'value',
name: '# Million Albums',
nameLocation: 'middle',
nameGap: 50
}
],
series: [
{
name: '间接拜访',
type: 'bar',
barWidth: '60%',
data: data
}
]
};
// 应用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
})
</script>
</body>
</html>这个通过读取 code/static/data/genre-sales.json 中的数据，画出柱状图，显示各类型专辑的销量总数。
（4）在 code/templates 目录下新建 year-tracks-and-sales.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
<script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<a href="/">Return</a>
<br>
<br>
<!-- 为 ECharts 筹备一个具备大小（宽高）的 Dom -->
<div id="canvas" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
<script type="text/javascript">
$.getJSON("static/data/year-tracks-and-sales.json", d => {console.log(d)
// 基于筹备好的 dom，初始化 echarts 实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('canvas'), 'light');
var colors = ['#5793f3', '#d14a61', '#675bba'];
option = {
title: {
text: '近 20 年的专辑数量和单曲数量的变化趋势',
padding: [1, 0, 0, 15]
// subtext: '该图显示了从 2000 年到 2019 年发行的专辑数量和单曲数量的变化趋势，从图中能够看出，专辑数量变动很小，根本稳固在 5000 左右；单曲数量有轻微的稳定，大略为专辑数量的 10 倍。'
},
tooltip: {trigger: 'axis'},
legend: {data: ['单曲数量', '专辑数量'],
padding: [2, 0, 0, 0]
},
toolbox: {
show: true,
feature: {
dataZoom: {yAxisIndex: 'none'},
dataView: {readOnly: false},
magicType: {type: ['line', 'bar'] },
restore: {},
saveAsImage: {}}
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: d['years'],
boundaryGap: ['20%', '20%']
},
yAxis: {
type: 'value',
// type: 'log',
axisLabel: {formatter: '{value}'
}
},
series: [
{
name: '单曲数量',
type: 'bar',
data: d['tracks'],
barWidth: 15,
},
{
name: '专辑数量',
type: 'bar',
data: d['albums'],
barGap: '-100%',
barWidth: 15,
}
]
};
// 应用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
})
</script>
</body>
</html>这个通过读取 code/static/data/ year-tracks-and-sales.json 中的数据，画出柱状图，显示近 20 年每年发行的专辑数量和单曲数量。
（5）在 code/templates 目录下新建 genre-year-sales.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
<script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<a href="/">Return</a>
<br>
<br>
<!-- 为 ECharts 筹备一个具备大小（宽高）的 Dom -->
<div id="genre-year-sales" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
<script type="text/javascript">
$.getJSON("static/data/genre-year-sales.json", d => {console.log(d);
// 基于筹备好的 dom，初始化 echarts 实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-year-sales'), 'light');
option = {legend: {},
tooltip: {
trigger: 'axis',
showContent: false
},
dataset: {
source: [['year', ...d['Indie'].map(v => `${v[1]}`)],
...['Indie', 'Pop', 'Rap', 'Latino', 'Pop-Rock'].map(v => [v, ...d[v].map(v1 => v1[2])])
]
},
xAxis: {type: 'category'},
yAxis: {gridIndex: 0},
grid: {top: '55%'},
series: [{ type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},
{
type: 'pie',
id: 'pie',
radius: '30%',
center: ['50%', '25%'],
label: {formatter: '{b}: {@2000} ({d}%)' // b 是数据名，d 是百分比
},
encode: {
itemName: 'year',
value: '2000',
tooltip: '2000'
}
}
]
};
myChart.on('updateAxisPointer', function (event) {var xAxisInfo = event.axesInfo[0];
if (xAxisInfo) {
var dimension = xAxisInfo.value + 1;
myChart.setOption({
series: {
id: 'pie',
label: {formatter: '{b}: {@[' + dimension + ']} ({d}%)'
},
encode: {
value: dimension,
tooltip: dimension
}
}
});
}
});
// 应用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
})
</script>
</body>
</html>这个通过读取 code/static/data/ genre-year-sales.json 中的数据，画出扇形图和折线图，别离显示不同年份各类型专辑的销量占总销量的比例，和总销量前五的专辑类型的各年份销量变动。
（6）在 code/templates 目录下新建 genre-critic.html 文件。复制以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
<script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<a href="/">Return</a>
<br>
<br>
<!-- 为 ECharts 筹备一个具备大小（宽高）的 Dom -->
<div id="genre-critic" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
<script type="text/javascript">
$.getJSON("static/data/genre-critic.json", d => {console.log(d);
// 基于筹备好的 dom，初始化 echarts 实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-critic'), 'light');
option = {legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
source: [['genre', ...d.map(v => v[0])],
['rolling_stone_critic', ...d.map(v => v[1])],
['mtv_critic', ...d.map(v => v[2])],
['music_maniac_critic', ...d.map(v => v[3])]
]
},
xAxis: [{ type: 'category', gridIndex: 0},
{type: 'category', gridIndex: 1}
],
yAxis: [{ gridIndex: 0 , min: 2.7},
{gridIndex: 1 , min: 2.7}
],
grid: [{ bottom: '55%'},
{top: '55%'}
],
series: [
// These series are in the first grid.
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30},
// These series are in the second grid.
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35}
]
};
// 应用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);
})
</script>
</body>
</html>这个通过读取 code/static/data/ genre-critic.json 中的数据，画出柱形图，显示总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的均匀评分。
5）web 程序启动
① 在另一个 Ubuntu 终端窗口中，用 hadoop 用户登录，在命令行运行 su hadoop，并输出用户明码。
② 进入代码所在目录。
③ 在命令行运行如下命令：
spark-submit VisualizationFlask.py④ 在浏览器关上 http://127.0.0.1:5000/，可看到如下界面：
（1）各类型专辑的数量统计图
从图中能够看出 Indie 类型的专辑数量最多。
（2）各类型专辑的销量统计图
该图统计了各个类型专辑的销量和，从图中能够看出 Indie 类型的专辑销量最高，将近 47 亿。Pop 类型的专辑销量排在第二，约为 39 亿。
（3）近 20 年每年发行的专辑数量和单曲数量统计图
（4）总销量前五的专辑类型的各年份销量剖析图
（5）总销量前五的专辑类型的评分剖析图
5. 参考资料
- 数据迷信工具速查 | Spark 使用指南(RDD 版) http://www.showmeai.tech/article-detail/106
- 数据迷信工具速查 | Spark 使用指南(SQL 版) http://www.showmeai.tech/article-detail/107
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- 图解大数据 | 流式数据处理：Spark Streaming
- 图解大数据 | Spark 机器学习(上)- 工作流与特色工程
- 图解大数据 | Spark 机器学习(下)- 建模与超参调优
- 图解大数据 | Spark GraphFrames：基于图的数据分析开掘
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