淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为(python版)

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《淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为(python版)》

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本教程介绍大数据课程实验案例“淘宝双11数据分析与预测”的第五个步骤,利用Spark预测回头客。在实践本步骤之前,请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive,第二个步骤——Hive数据分析,和第三个步骤——将数据从Hive导入到MySQL,这里假设你已经完成了前面的这四个步骤。

预处理test.csv和train.csv数据集

这里列出test.csv和train.csv中字段的描述,字段定义如下:

  1. user_id | 买家id
  2. age_range | 买家年龄分段:1表示年龄小于18,2表示年龄在[18,24],3表示年龄在[25,29],4表示年龄在[30,34],5表示年龄在[35,39],6表示年龄在[40,49],7和8表示年龄大于等于50,0和NULL则表示未知
  3. gender | 性别:0表示女性,1表示男性,2和NULL表示未知
  4. merchant_id | 商家id
  5. label | 是否是回头客,0值表示不是回头客,1值表示回头客,-1值表示该用户已经超出我们所需要考虑的预测范围。NULL值只存在测试集,在测试集中表示需要预测的值。

这里需要预先处理test.csv数据集,把这test.csv数据集里label字段表示-1值剔除掉,保留需要预测的数据.并假设需要预测的数据中label字段均为1.

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
vim predeal_test.sh

上面使用vim编辑器新建了一个predeal_test.sh脚本文件,请在这个脚本文件中加入下面代码:

#!/bin/bash
#下面设置输入文件,把用户执行predeal_test.sh命令时提供的第一个参数作为输入文件名称
infile=$1
#下面设置输出文件,把用户执行predeal_test.sh命令时提供的第二个参数作为输出文件名称
outfile=$2
#注意!!最后的$infile > $outfile必须跟在}’这两个字符的后面
awk -F “,” ‘BEGIN{
id=0;
}
{
if($1 && $2 && $3 && $4 && !$5){
id=id+1;
print $1″,”$2″,”$3″,”$4″,”1
if(id==10000){
exit
}
}
}’ $infile > $outfile

下面就可以执行predeal_test.sh脚本文件,截取测试数据集需要预测的数据到test_after.csv,命令如下:

chmod +x ./predeal_test.sh
./predeal_test.sh ./test.csv ./test_after.csv

train.csv的第一行都是字段名称,不需要第一行字段名称,这里在对train.csv做数据预处理时,删除第一行

sed -i '1d' train.csv

然后剔除掉train.csv中字段值部分字段值为空的数据。

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
vim predeal_train.sh

上面使用vim编辑器#新建了一个predeal_train.sh脚本文件,请在这个脚本文件中加入下面代码:

#!/bin/bash
#下面设置输入文件,把用户执行predeal_train.sh命令时提供的第一个参数作为输入文件名称
infile=$1
#下面设置输出文件,把用户执行predeal_train.sh命令时提供的第二个参数作为输出文件名称
outfile=$2
#注意!!最后的$infile > $outfile必须跟在}’这两个字符的后面
awk -F “,” ‘BEGIN{
id=0;
}
{
if($1 && $2 && $3 && $4 && ($5!=-1)){
id=id+1;
print $1″,”$2″,”$3″,”$4″,”$5
if(id==10000){
exit
}
}
}’ $infile > $outfile

下面就可以执行predeal_train.sh脚本文件,截取测试数据集需要预测的数据到train_after.csv,命令如下:

chmod +x ./predeal_train.sh
./predeal_train.sh ./train.csv ./train_after.csv

预测回头客

启动hadoop

请先确定Spark的运行方式,如果Spark是基于Hadoop伪分布式运行,那么请先运行Hadoop。
如果Hadoop没有运行,请执行如下命令:

cd /usr/local/hadoop/
sbin/start-dfs.sh

将两个数据集分别存取到HDFS中

bin/hadoop fs -mkdir -p /dbtaobao/dataset
bin/hadoop fs -put /usr/local/dbtaobao/dataset/train_after.csv /dbtaobao/dataset
bin/hadoop fs -put /usr/local/dbtaobao/dataset/test_after.csv /dbtaobao/dataset

启动MySQL服务

service mysql start
mysql -uroot -p #会提示让你输入数据库密码

输入密码后,你就可以进入“mysql>”命令提示符状态,然后就可以输入下面的SQL语句完成表的创建:

use dbtaobao;
create table rebuy (score varchar(40),label varchar(40));

启动pyspark

Spark支持通过JDBC方式连接到其他数据库获取数据生成DataFrame。
下载MySQL的JDBC驱动(mysql-connector-java-5.1.40.zip
mysql-connector-java-*.zip是Java连接MySQL的驱动包,默认会下载到”~/下载/”目录
执行如下命令:

cd ~/下载/
unzip mysql-connector-java-5.1.40.zip -d /usr/local/spark/jars

接下来正式启动pyspark

cd /usr/local/spark
./bin/pyspark --jars /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar --driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

支持向量机SVM分类器预测回头客

这里使用Spark MLlib自带的支持向量机SVM分类器进行预测回头客,有关更多Spark MLlib中SVM分类器的学习知识,请点击Spark入门:支持向量机SVM分类器进行学习。
在pyspark中执行如下操作:
1.导入需要的包
首先,我们导入需要的包:

from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from pyspark.mllib.linalg import Vectors,Vector
from pyspark.mllib.classification import SVMModel, SVMWithSGD
from pyspark.python.pyspark.shell import spark
from pyspark.sql.types import Row
from pyspark.sql.types import *

2.读取训练数据
首先,读取训练文本文件;然后,通过map将每行的数据用“,”隔开,在数据集中,每行被分成了5部分,前4部分是用户交易的3个特征(age_range,gender,merchant_id),最后一部分是用户交易的分类(label)。把这里我们用LabeledPoint来存储标签列和特征列。LabeledPoint在监督学习中常用来存储标签和特征,其中要求标签的类型是double,特征的类型是Vector。

sc = SparkContext.getOrCreate()
train_data = sc.textFile("/dbtaobao/dataset/train_after.csv")
test_data = sc.textFile("/dbtaobao/dataset/test_after.csv")

3.构建模型

def GetParts(line):
    parts = line.split(',')
    return LabeledPoint(float(parts[4]),Vectors.dense(float(parts[1]),float(parts[2]),float(parts[3])))
train = train_data.map(lambda line: GetParts(line))
test = test_data.map(lambda line: GetParts(line))

接下来,通过训练集构建模型SVMWithSGD。这里的SGD即著名的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent)。设置迭代次数为1000,除此之外还有stepSize(迭代步伐大小),regParam(regularization正则化控制参数),miniBatchFraction(每次迭代参与计算的样本比例),initialWeights(weight向量初始值)等参数可以进行设置。

numIterations = 1000
model = SVMWithSGD.train(train, numIterations)

4.评估模型
接下来,我们清除默认阈值,这样会输出原始的预测评分,即带有确信度的结果。

def Getpoint(point):
    score = model.predict(point.features)
    return str(score) + " " + str(point.label)
model.clearThreshold()
scoreAndLabels = test.map(lambda point: Getpoint(point))
scoreAndLabels.foreach(lambda x : print(x))

spark-shell会打印出如下结果

……
-59045.132228013084 1.0
-81550.17634254562 1.0
-87393.69932070676 1.0
-34743.183626268634 1.0
-42541.544145105494 1.0
-75530.22669142077 1.0
-84157.31973688163 1.0
-18673.911440386535 1.0
-43765.52530945006 1.0
-80524.44350315288 1.0
-61709.836501153935 1.0
-37486.854426141384 1.0
-79793.17112276069 1.0
-21754.021986991942 1.0
-50378.971923247285 1.0
-11646.722569368836 1.0
……

如果我们设定了阀值,则会把大于阈值的结果当成正预测,小于阈值的结果当成负预测。

model.setThreshold(0.0)
scoreAndLabels.foreach(lambda x : print(x))

5.把结果添加到mysql数据库中
现在我们将上面没有设定阀值的测试集结果存入到MySQL数据中。

def Getpoint(point):
    score = model.predict(point.features)
    return str(score) + " " + str(point.label)
model.clearThreshold()
scoreAndLabels = test.map(lambda point: Getpoint(point))
//设置回头客数据
rebuyRDD = scoreAndLabels.map(lambda x: x.split(" "))
//下面要设置模式信息
schema = StructType([StructField("score", StringType(), True),StructField("label", StringType(), True)])
//下面创建Row对象,每个Row对象都是rowRDD中的一行
rowRDD = rebuyRDD.map(lambda p : Row(p[0].strip(), p[1].strip()))
//建立起Row对象和模式之间的对应关系,也就是把数据和模式对应起来
rebuyDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema, True)
//下面创建一个prop变量用来保存JDBC连接参数
prop = {}
prop['user'] = 'root' //表示用户名是root
prop['password'] = '123' //表示密码是123
prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" 、、//表示驱动程序是com.mysql.jdbc.Driver
//下面就可以连接数据库,采用append模式,表示追加记录到数据库dbtaobao的rebuy表中
rebuyDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/dbtaobao",'dbtaobao.rebuy','append', prop)

到这里,第四个步骤的实验内容顺利结束。请继续访问第五个步骤《大数据案例-步骤五:利用ECharts进行数据可视化分析》