导言

据Gartner称：到2020年，25亿辆联网汽车将成为物联网的主要对象。联网车辆预计每小时可以生成25GB的数据，对这些数据进行分析实现实时监控。大数据目前是10个主要领域之一，利用它可以使城市更加智能。例如，对GPS汽车数据的分析可以实现城市实时交通流量的优化。

Uber正在利用大数据完善它们的流程，从计算定价到寻找汽车的最佳定位都争取实现利润最大化。在这一系列的文章中，我们将使用公共Uber旅行数据来讨论构建分析和监控汽车GPS数据的实时示例。机器学习通常有两个阶段，包括实时数据：

• 数据发现。第一阶段涉及分析历史数据以构建机器学习模型；

• 使用该模型进行分析。第二阶段在现场活动中使用该模型；（Spark确实提供了一些流媒体机器学习算法，但仍然经常需要对历史数据进行分析。）

  

这是系列文章的第一篇，我们将一起开始使用Apache Spark的机器学习K-means算法根据位置聚类Uber数据。

聚类

Google新闻使用集群技术，根据标题和内容将新闻报道分为不同的类别。聚类算法发现数据集合中出现的分组。

在聚类中，算法通过分析输入示例之间的相似性将对象分组。群集的示例包括：

• 搜索结果分组；

• 客户分组；

• 异常检测；

• 文本分类；

  

聚类使用无监督算法，对输入数据不提前标记。

K-means是最常用的聚类算法之一，它将数据点聚类成预定数量的聚类（k）。使用K-means算法进行聚类首先将所有坐标初始化为k个质心。随着每次使用算法，每个点基于一些距离度量被分配到其最近的质心，该距离度量通常是Euclidean距离。然后，将质心更新为该通道中分配给它的所有点的“中心”，这种情况一直重复，直到中心发生最小变化。

示例数据集

示例的数据集是Uber旅行数据，从NYC Taxi & Limousine Commission获得的FiveThirtyEight数据。在这个例子中，我们将根据经度和纬度发现Uber数据的集群，然后将按日期/时间分析集群中心。数据集具有以下模式：

1、Date/Time：Uber的日期和时间；

2、Lat：Uber的纬度；

3、Lon：Uber的经度

4、Base：隶属于Uber的TLC公司；

数据记录采用CSV格式。如下所示：

12014-08-01 00：00：00,40.729，-73.9422，B025982014-08-01 00：00：00,40.729，-73.9422，B02598

示例代码

先导入Spark ML K-means和SQL所需的包。

使用Spark Structype指定模式（如果你使用的是笔记本，则不必创建SQLContext）。

接下来，将CSV文件中的数据加载到Spark DataFrame中。

使用Spark 1.6 packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.5.0，从CSV文件数据源创建DataFrame，并使用架构。

或者使用Spark 2.0，可以指定要加载到DataFrame中的数据源和架构，如下所示：

对于Spark 2.0，在将数据加载到DataFrame时指定模式将提供比模式推断更好的性能。DataFrame printSchema() 以树形格式将模式打印到控制台，如下所示：

DataFrame show() 显示前20行：

定义要素数组

为了使机器学习算法使用这些特征，将特征变换并放入特征向量中，特征向量是表示每个特征的值的数字向量。下面，VectorAssembler用于转换并返回包含向量列中所有要素列的新DataFrame。

输出df2.show：

接下来，我们创建一个KMeans对象，设置参数以定义簇的数量和确定簇的最大迭代次数，并使模型适合输入数据。

模型输出clusterCenters：

下面，群集中心显示在Google地图上：

接下来，我们使用该模型获取测试数据的集群，以便进一步分析集群。

现在我们可以提出一些问题，例如“一天中哪个时间和哪个集群载客次数最多？”

每个集群中发了了多少次？

如果使用Zeppelin笔记本，我们还可以在条形图或图表中显示查询结果。下面，x轴是小时，y轴是计数，颜色代表不同的簇。

例如，你可以使用给定的名称将DataFrame注册为临时表df.registerTempTable("uber")，然后使用提供的的SQL方法运行SQL语句sqlContext。以下是Zeppelin笔记本中的一个示例。

该模型可以持久的保存在磁盘，如下所示，以便以后使用（如，使用Spark Streaming）。

系列指南

• 使用Apache API监控实时Uber数据，第1部分：Spark机器学习

• 使用Apache API监控实时Uber数据，第2部分：Kafka和Spark Streaming

• 使用Apache API监控实时Uber数据，第3部分：使用Vert.x的实时仪表板

• 使用Apache API监控实时Uber数据，第4部分：Spark Streaming，DataFrames和HBase

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