Spark 高级数据分析（第2版）

内容简介

作为计算框架，Spark 速度快，开发简单，能同时兼顾批处理和实时数据分析，因此很快被广大企业级用户所采纳，并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。

本书由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合 Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模型的构建和评价，也涵盖数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果变为生产应用，是运用 Apache Spark 进行大数据分析和处理的实战宝典。

第2版根据新版 Spark 杰出实践，对样例代码和所用资料做了大量更新。

本书涵盖模式如下：

音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集
用决策树算法预测森林植被
基于 K 均值聚类进行网络流量异常检测
基于潜在语义算法分析维基百科
用 GraphX 分析伴生网络
对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析
通过蒙特卡罗模拟来评估金融风险
基因数据分析和 BDG 项目
用 PySpark 和 Thunder 分析神经图像数据

作者简介

桑迪 · 里扎（Sandy Ryza），Spark 项目代码提交者、Hadoop 项目管理委员会委员，Time Series for Spark 项目创始人。曾任 Cloudera 公司高级数据科学家，现就职于 Remix 公司从事公共交通算法开发。

于里 · 莱瑟森（Uri Laserson），MIT 博士毕业，致力于用技术解决遗传学问题，曾利用 Hadoop 生态系统开发了可扩展的基因组学和免疫学技术。目前是西奈山伊坎医学院遗传学助理教授，曾任 Cloudera 公司核心数据科学家。

肖恩 · 欧文（Sean Owen），Spark、Mahout 项目代码提交者，Spark 项目管理委员会委员。现任 Cloudera 公司数据科学总监。

乔希 · 威尔斯（Josh Wills），Crunch 项目发起人，现任 Slack 公司数据工程主管。曾任 Cloudera 公司高级数据科学总监。

本书内容

译者序

大数据是这几年科技和应用领域炙手可热的话题，而 Spark 又是大数据领域里最活跃的技术。随着人工智能的崛起，业内对大数据的需求不再局限于一般意义上的大数据存储、加工和分析，如何挖掘大数据的潜在价值成为新的热点。本书四位作者均在 Cloudera 公司担任过数据科学家，长期为客户提供专业的数据分析和挖掘服务。可以说，本书的出版将为 Spark 在数据分析和挖掘领域起到巨大的推动作用。

同时我们也注意到，国内介绍 Spark 数据分析方面的图书还比较匮乏，而且许多图书都停留在源代码研究的层面上。当然，这些书中也不乏非常优秀的作品，但我们认为 Spark 真正的力量在于其开发的大数据应用。所以早在本书还处于初期编写过程中时，我们就自告奋勇和作者联系中文版事宜，希望以此为中国的大数据分析事业略尽绵力。

本书在翻译过程中得到了许多人的帮助。首先要感谢我在 Cloudera 公司的前同事，也就是本书的 4 位作者。在本书的翻译过程中，由于不同语言的习惯问题，4 位作者桑迪 • 里扎、于里 • 莱瑟森、肖恩 • 欧文和乔希 • 威尔斯花了许多时间和我交流。本人之所以有幸负责本书的中文版翻译，也是承蒙肖恩 • 欧文的引荐。其次要感谢星环信息科技有限公司创始人孙元浩先生将我带入到大数据这个领域，让我的人生轨迹发生变化；感谢思科中国研发公司首席技术官苗凯翔博士在英特尔和 Cloudera 工作期间曾经给我的指导，让我有了端正的工作态度和价值观；感谢我的前同事田占凤博士和陈建忠的鼓励，中文版的翻译工作才得以开始。同时本书在翻译过程中还得到了 Cloudera 公司中国区前同事刘贺峰、糜君、陈飚、陈新江、李大超和张莉苹的鼎力帮助。感谢图灵公司的李松峰、岳新欣、温雪编辑在翻译过程中的指导和仔细审阅。由于本书的翻译都是在周末完成的，所以特别感谢我的妻子周幼琼在每个周末对我的照顾。

龚少成

首先非常感谢龚少成给我这次机会，使我有幸成为本书第 2 版的译者之一。

其次要感谢英特尔大数据团队的同事们，是你们带领我走进了 Spark 的时代。

最后要感谢我的妻子和孩子对我工作的理解和支持，让我腾出业余时间完成此次翻译工作。

由于译者水平有限，同时本书涉及许多课题，所以现有译文中难免存在纰漏之处。希望读者能够不吝赐教，发现问题时麻烦和译者联系。邮件请发送至 gongshaocheng@gmail.com 或 qiuxin2012cs@gmail.com。

邱鑫

序

自从在加州大学伯克利分校创立 Spark 项目起，我就时常心潮澎湃。不仅因为 Spark 可以帮助人们快速构建并行系统，更因为 Spark 帮助了越来越多的人使用大规模计算。因此看到这本介绍 Spark 高级分析的书，我非常欣慰！该书由数据科学领域 4 位专家桑迪、于里、肖恩和乔希携手打造。4 位作者研习 Spark 已久，他们在本书中跟读者分享了关于 Spark 的大量精彩内容，同时本书的案例部分同样出众！

对于这本书，我最钟爱的是它强调案例，而且这些案例都源于现实数据和实际应用。找到 1 个像样的、能在笔记本电脑上运行的大数据案例已经很难，更遑论 10 个了。但本书作者做到了！作者为大家准备好了一切，只等你在 Spark 中运行它们。更难能可贵的是，作者不仅讨论了核心算法，更倾心于数据准备和模型调优，没有这些工作，实际项目中就无法得到好的结果。认真研读此书，你应该可以吸收这些案例中的概念并直接将其运用在自己的项目中！

大数据处理无疑是当今计算领域最激动人心的方向之一，发展非常迅猛，新思想层出不穷。愿本书能帮助你在这个崭新的领域中扬帆启航！

Matei Zaharia

Databricks 公司 CTO 兼 Apache Spark 项目副总裁

前言

作者：桑迪 • 里扎

我不希望我的人生有很多遗憾。2011 年，某个慵懒的时刻，我正在绞尽脑汁地想如何把高难度的离散优化问题最优地分配给计算机集群处理，真是很难想到有什么好方法。我的导师跟我讲，他听说有个叫 Apache Spark 的新技术，可我基本上没当回事。Spark 的想法太好了，让人觉得有点儿不靠谱。就这样，我很快又回去接着写 MapReduce 的本科毕业论文了。时光荏苒，Spark 和我都渐渐成熟，不过令我望尘莫及的是，Spark 已然成为冉冉之星，这让人不禁感叹“Spark”（星星之火）这个双关语是多么贴切。若干年后，Spark 的价值举世皆知！

Spark 的前辈有很多，从 MPI 到 MapReduce。利用这些计算框架，我们写的程序可以充分利用大量资源，但不需要关心分布式系统的实现细节。数据处理的需求促进了这些技术框架的发展。同样，大数据领域也和这些框架关系密切，这些框架界定了大数据的范围。Spark 有望更进一步，让写分布式程序就像写普通程序一样。

Spark 能大大提升 ETL 流水作业的性能，并把 MapReduce 程序员从每天问天天不灵、问地地不应的绝望痛苦中解救出来。对我而言，Spark 的激动人心之处在于，它真正打开了复杂数据分析的大门。Spark 带来了支持迭代式计算和交互式探索的模式。利用这一开源计算框架，数据科学家终于可以在大数据集上高效地工作了。

我认为数据科学教学最有效的方法是利用实例。为此，我和同事一起编写了这本关于实际应用的书，希望它能涵盖大规模数据分析中最常用的算法、数据集和设计模式。阅读本书时不必一页一页地看，可以根据工作需要或按兴趣直接翻到相关章节。

本书内容

第 1 章结合数据科学和大数据分析的广阔背景来讨论 Spark。随后各章在介绍 Spark 数据分析时都自成一体。第 2 章通过数据清洗这一使用场景来介绍用 Spark 和 Scala 进行数据处理的基础知识。接下来几章深入讨论如何将 Spark 用于机器学习，介绍了常见应用中几个最常用的算法。其余几章则收集了一些更新颖的应用，比如通过文本隐含语义关系来查询 Wikipedia 或分析基因数据。

第2版说明

自本书第 1 版出版以来，Spark 进行了一次重大的版本更新：使用了一个全新的核心 API； MLlib 和 Spark SQL 两个子项目也发生了翻天覆地的变化。第 2 版根据新版 Spark 的最佳实践，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。

使用代码示例

补充材料（代码示例、练习、勘误表等）可以从 https://github.com/sryza/aas 下载 {1[本书中文版勘误提交及资料下载，请访问本书图灵社区页面：

http://www.ituring.com.cn/book/2039。——编者注]}。

本书是要帮你完成工作的。一般来说，如果本书提供了示例代码，你可以把它用在你的程序或文档中。除非你使用了很大一部分代码，否则无须联系我们获得许可。比如，用本书的几个代码片段写一个程序就无须获得许可，销售或分发 O'Reilly 图书的示例光盘则需要获得许可；引用本书中的示例代码回答问题无须获得许可，将书中大量的代码放到你的产品文档中则需要获得许可。

我们很希望但并不强制要求你在引用本书内容时加上引用说明。引用说明一般包括书名、作者、出版社和 ISBN。比如：“Advanced Analytics with Spark by Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, and Josh Wills (O'Reilly). Copyright 2015 Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, and Josh Wills, 978-1-491-91276-8.”

如果你觉得自己对示例代码的用法超出了上述许可的范围，欢迎你通过 permissions@oreilly.com 与我们联系。

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致谢

如果没有 Apache Spark 和 MLlib，就没有本书。所以我们应该感谢开发了 Spark 和 MLlib 并将其开源的团体，也要感谢那些添砖加瓦的数以百计的代码贡献者。

我们还要感谢本书的每一位审阅者，感谢他们花费了大量的时间来审阅本书的内容，感谢他们的专业视角，他们是 Michael Bernico、Adam Breindel、Ian Buss、Parvis Deyhim、Jeremy Freeman、Chris Fregly、Debashish Ghosh、Juliet Hougland、Jonathan Keebler、Nisha Muktewar、Frank Nothaft、Nick Pentreath、Kostas Sakellis、Tom White、Marcelo Vanzin 和另一位 Juliet Hougland。谢谢你们所有人！我们欠你们一个大人情！你们的努力大大改进了本书的结构和质量。

我（桑迪）还要感谢 Jordan Pinkus 和 Richard Wang，你们帮助我完成了风险分析章节的原理部分。

感谢 Marie Beaugureau 和 O'Reilly 出版社在本书出版和发行过程中贡献的宝贵经验和大力支持！

第1章　大数据分析

作者：桑迪 • 里扎

（数据应用）就像香肠，最好别看见它们是怎么做出来的。

——Otto von Bismarck

1.1　数据科学面临的挑战
1.2　认识Apache Spark
1.3　关于本书
1.4　第2版说明

用数千个特征和数十亿个交易来构建信用卡欺诈检测模型
向数百万用户智能地推荐数百万产品
通过模拟包含数百万金融工具的投资组合来评估金融风险
轻松地操作成千上万个人类基因的相关数据以发现致病基因

5~10 年前想要完成上述任务几乎是不可能的。我们说生活在大数据时代，意思是指我们拥有收集、存储、处理大量信息的工具，而这些信息的规模以前我们闻所未闻。这些能力的背后是许多开源软件组成的生态系统，它们能利用大量普通计算机处理大规模数据。Apache Hadoop 之类的分布式系统已经进入主流，并被广泛部署在几乎各个领域的组织里。

但就像锉刀和石头本身并不构成雕塑一样，有了工具和数据并不等于就可以做有用的事情。这时我们就需要数据科学了。雕刻是利用工具将原始石材变成普通人都能看懂的雕塑，数据科学则是利用工具将原始数据变成对不懂数据科学的普通人有价值的东西。

通常，“做有用的事情”指给数据加上模式并用 SQL 来回答问题，比如：“注册过程中许多用户进入到第三个页面，其中有多少用户年龄超过 25 岁？”如何架构一个数据仓库，并组织信息来回答此类问题，涉及的面很广，本书不对其细节过多赘述。

有时候“产生价值”需要多付出一些努力。SQL 可能仍扮演重要角色，但为了处理数据的特质或进行复杂分析，人们需要一个更灵活、更易用的，且在机器学习和统计方面功能更丰富的编程模式。本书将重点讨论此类型的分析。

长久以来，人们利用 R、PyData 和 Octave 等开源框架可以在小数据集上进行快速分析和建模。只需不到 10 行代码，就可以利用数据集的一部分数据构建出机器学习模型，再利用该模型预测其余数据的分类。如果多写几行代码，我们还能处理缺失数据，尝试多个模型并从中找出最佳模型，或者用一个模型的结果作为输入来拟合另一个模型。但如果数据集巨大，必须利用大量计算机来达到相同效果，我们该怎样做呢？

一个可能正确的方法是简单扩展这些框架，使之能运行在多台机器上，保留框架的编程模型，同时重写其内核，使之在分布式环境下能顺利运行。但是，分布式计算难度大，我们必须重新思考在单机系统中的许多基本假设，在分布式环境下是否依然成立。比如，由于集群环境下数据需要在多个节点间切分，网络传输速度比内存访问慢几个数量级，如果算法涉及宽数据依赖，情况就很糟糕。随着机器数量的增加，发生故障的概率也相应增大。这些实际情况要求编程模式适配底层系统：编程模式要防止不当选项，并简化高度并行代码的编写。

当然，除了像 PyData 和 R 这样在软件社区里表现优异的单机工具，数据分析还用到其他工具。在科学领域，比如常常涉及大规模数据的基因学，人们使用并行计算框架已经有几十年的历史了。今天，在这些领域处理数据的人大多数都熟悉 HPC（high-performance computing，高性能计算）集群计算环境。然而，PyData 和 R 的问题在于它们很难扩展。同样，HPC 的问题在于它的抽象层次较低，难于使用。比如要并行处理一个大 DNA 测序文件，人们需要手工将该文件拆成许多小文件，并为每个小文件向集群调度器提交一个作业。如果某些作业失败，用户需要检查失败并手工重新提交。如果操作涉及整个数据集，比如对整个数据集排序，庞大的数据集必须流入单个节点，否则科学家就要用 MPI 这样底层的分布式框架。这些底层框架使用难度大，用户必须精通 C 语言和分布式 / 网络系统。

为 HPC 环境编写的工具往往很难将内存数据模型和底层存储模型独立开来。比如很多工具只能从单个流读取 POSIX 文件系统数据，很难自然并行化，不能用于读取数据库等其他后台存储。最近，Hadoop 生态系统提供了抽象，让用户使用计算机集群就像使用单台计算机一样。该抽象自动拆分文件并在多台计算机上分布式存储，自动将工作拆分成若干粒度更小的任务并分布式执行，出错时自动恢复。Hadoop 生态系统将大数据集处理涉及的许多琐碎工作自动化，并且启动开销比 HPC 小得多。

1.1　数据科学面临的挑战

数据科学界有几个硬道理是不能违背的，Cloudera 数据科学团队的一项重要职责就是宣扬这些硬道理。一个系统要想在海量数据的复杂数据分析方面取得成功，必须明白这些硬道理，至少不能违背。

第一，成功的分析中，绝大部分工作是数据预处理。数据是混乱的，在让数据产生价值之前，必须对数据进行清洗、处理、融合、挖掘和许多其他操作。特别是大数据集，由于人们很难直接检查，为了知道需要哪些预处理步骤，甚至需要采用计算方法。一般情况下，即使在模型调优阶段，在整个数据处理管道的各个作业中，花在特征提取和选择上的时间比选择和实现算法的时间还要多。

比如，在构建网站欺诈交易检测模型时，数据科学家需要从许多可能的特征中进行选择。这些特征包括必填项、IP 地址信息、登录次数、用户浏览网站时的点击日志等。在将特征转换成适用于机器学习算法的向量时，每个特征可能都会有不同的问题。系统需要支持更灵活的转换，远远不止是将二维双精度数组转换成一个数学模型那么简单。

第二，迭代是数据科学的基础之一。建模和分析经常需要对一个数据集进行多次遍历。这其中一方面是由机器学习算法和统计过程本身造成的。常用的优化过程，比如随机梯度下降和最大似然估计，在收敛前都需要多次扫描输入数据。数据科学家自身的工作流程也涉及迭代。在初步调查和理解数据集时，一个查询的结果往往给下一个查询带来启示。在构建模型时，数据科学家往往很难在第一次就得到理想的结果。选择正确的特征，挑选合适的算法，运行恰当的显著性测试，找到合适的超参数，所有这些工作都需要反复试验。框架每次访问数据都要读磁盘，这样会增加时延，降低探索数据的速度，限制了数据科学家进行试验的次数。

第三，构建完表现卓越的模型不等于大功告成。数据科学的目标在于让数据对不懂数据科学的人有用。把模型以许多回归权值的形式存成文本文件，放在数据科学家的计算机里，这样做根本没有实现数据科学的目标。数据推荐引擎和实时欺诈检测系统是最常见的数据应用。这些应用中，模型作为生产服务的一部分，需要定期甚至是实时重建。

在这些场景中，有必要区别是试验环境下的分析还是生产环境下的分析。在试验环境下，数据科学家进行探索性分析。他们想理解工作数据集的本质。他们将数据图形化并用各种理论来测试。他们用各种特征做试验，用辅助数据源来增强数据。他们试验各种算法，希望从中找到一两个有效算法。在生产环境下，构建数据应用时，数据科学家进行操作式分析。他们把模型打包成服务，这些服务可以作为现实世界的决策依据。他们跟踪模型随时间的表现，哪怕是为了将模型准确率提高一个百分点，他们都会精心调整模型并且乐此不疲。他们关心服务 SLA 和在线时间。由于历史原因，探索性分析经常使用 R 之类的语言，但在构建生产应用时，数据处理过程则完全用 Java 或 C++ 重写。

当然，如果用于建模的原始代码也可用于生产应用，那就能节省每个人的时间。但像 R 之类的语言运行缓慢，很难将其与生产基础设施的技术平台进行集成，而 Java 和 C++ 之类的语言又很难用于探索性分析。它们缺乏交互式数据操作所需的 REPL（read-evaluate-print-loop，读取 - 计算 - 打印 - 循环）环境，即使是简单的转换，也需要写大量代码。人们迫切需要一个既能轻松建模又适合生产系统的框架。

1.2　认识Apache Spark

该介绍 Apache Spark 了。Spark 是一个开源框架，作为计算引擎，它把程序分发到集群中的许多机器，同时提供了一个优雅的编程模型。Spark 源自加州大学伯克利分校的 AMPLab，现在已被捐献给了 Apache 软件基金会。可以这么说，对于数据科学家而言，真正让分布式编程进入寻常百姓家的开源软件，Spark 是第一个。

了解 Spark 的最好办法莫过于了解相比于它的前辈，即 Apache Hadoop 的 MapReduce，Spark 有哪些进步。MapReduce 革新了海量数据的计算方式，为运行在成百上千台机器上的并行程序提供了简单的编程模型。MapReduce 引擎几乎可以做到线性扩展：随着数据量的增加，可以通过增加更多的计算机来保持作业时间不变。而且 MapReduce 是健壮的。故障虽然在单台机器上很少出现，但在数千个节点的集群上却总是出现。对于这种情况，MapReduce 也能妥善处理。它将工作拆分成多个小任务，能优雅地处理失败的任务，并且不影响任务所属作业的正确执行。

Spark 继承了 MapReduce 的线性扩展性和容错性，同时对它做了一些重量级扩展。首先，Spark 摒弃了 MapReduce 先 map 再 reduce 这样的严格方式，Spark 引擎可以执行更通用的有向无环图（directed acyclic graph，DAG）算子。这就意味着，在 MapReduce 中需要将中间结果写入分布式文件系统时，Spark 能将中间结果直接传到流水作业线的下一步。在这方面，它类似于 Dryad（https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dryad/）。Dryad 也是从 MapReduce 衍生出来的，起源于微软研究院。其次，它也完善了这种能力，通过提供许多转换操作，用户可以更自然地表达计算逻辑。Dryad 更加面向开发人员，其流式 API 可以做到用几行代码表示复杂的流水作业。

再次，Spark 扩展了前辈们的内存计算能力。它的 Dataset 和 DataFrame 抽象使开发人员将流水处理线上的任何点物化在跨越集群节点的内存中。这样后续步骤如果需要相同数据集就不必重新计算或从磁盘加载。这个特性使 Spark 可以应用于以前分布式处理引擎无法胜任的应用场景中。Spark 非常适用于涉及大量迭代的算法，这些算法需要多次遍历相同的数据集。Spark 也适用于反应式（reactive）应用，这些应用需要扫描大量内存数据并快速响应用户的查询。

或许最重要的是，Spark 契合了前面提到的数据科学领域的硬道理。它认识到构建数据应用的最大瓶颈不是 CPU、磁盘或者网络，而是分析人员的生产率。通过将预处理到模型评价的整个流水线整合在一个编程环境中，Spark 大大加速了开发过程。这一点尤为值得称赞。Spark 编程模型富有表达力，在 REPL 下包装了一组分析库，省去了多次往返 IDE 的开销。而这些开销对诸如 MapReduce 等框架来说是无法避免的。Spark 还避免了采样和从 Hadoop 分布式文件系统（the Hadoop distributed file system，HDFS) 来回倒腾数据所带来的问题，这些问题是 R 之类的框架经常遇到的。分析人员在数据上做实验的速度越快，他们从数据中挖掘出价值的可能性就越大。

在数据处理和 ETL 方面，Spark 的目标是成为大数据界的 Python 而不是大数据界的 MATLAB。作为一个通用的计算引擎，它的核心 API 为数据转换提供了强大的基础，它独立于统计学、机器学习或矩阵代数的任何功能。它的 Scala 和 Python API 让我们可以用表达力极强的通用编程语言编写程序，还可以访问已有的库。

Spark 的内存缓存使它适用于微观和宏观两个层面的迭代计算。机器学习算法需要多次遍历训练集，可以将训练集缓存在内存里。在对数据集进行探索和初步了解时，数据科学家可以在运行查询的时候将数据集放在内存中，也很容易将转换后的版本缓存起来，这样就节省了访问磁盘的开销。

最后，Spark 在探索型分析系统和操作型分析系统之间搭起一座桥梁。我们经常说，数据科学家比统计学家更懂软件工程，比软件工程师更懂统计学。基本上讲，Spark 比探索型系统更像操作型系统，比操作型系统中常见的技术更善于数据探索。Spark 从根本上是为性能和可靠性而生的。由于构建于 JVM 之上，它可以利用 Java 技术栈里的许多操作和调试工具。

Spark 还紧密集成 Hadoop 生态系统里的许多工具。它能读写 MapReduce 支持的所有数据格式，可以与 Hadoop 上的常用数据格式，如 Apache Avro 和 Apache Parquet（当然也包括古老的 CSV），进行交互。它能读写 NoSQL 数据库，比如 Apache HBase 和 Apache Cassandra。它的流式处理组件 Spark Streaming 能连续从 Apache Flume 和 Apache Kafka 之类的系统读取数据。它的 SQL 库 SparkSQL 能和 Apache Hive Metastore 交互，而且通过 Hive on Spark，Spark 还能替代 MapReduce 作为 Hive 的底层执行引擎。它可以运行在 Hadoop 集群调度和资源管理器 YARN 之上，这样 Spark 可以和 MapReduce 及 Apache Impala 等其他处理引擎动态共享集群资源和管理策略。

1.3　关于本书

本书接下来的部分不会讨论 Spark 的优缺点。还有其他一些话题本书也不会涉及。本书会介绍 Spark 的流式编程模型和 Scala 基础知识，但它不是 Spark 参考书或参考大全，不会讲 Spark 技术细节。它也不是机器学习、统计学、线性代数的参考书，但在讲到这些知识的时候，许多章节会提供一些背景知识。

另一方面，本书将帮助读者建立用 Spark 在大规模数据集上进行复杂分析的感觉。我们会讲述整个处理过程：不但涉及模型的构建和评价，也会讲述数据清洗、数据预处理和数据探索，并会花费笔墨描述怎样将结果变成生产应用。我们认为最好的教学方法是运用实例，所以在快速介绍完 Spark 及其生态系统之后，本书其余各章分别讨论了在不同领域使用 Spark 进行数据分析的实例，每个实例都自成一体。

如果可能的话，我们要做的不只是提供解决方案。我们会描述数据科学的整个工作流程，包括它所有的迭代、无解以及需要重新开始的情况。本书将有助于读者熟悉 Scala、Spark、机器学习和数据分析。但这都是为了一个更大的目标服务，我们希望本书首先教会读者如何完成本章开头部分提到的任务。每一章虽然只有薄薄的 20 来页，但我们会力求把怎样构建一个此类数据应用讲清楚、讲透彻。

1.4　第2版说明

2015 年和 2016 年 Spark 变化很大，2016 年 7 月 Spark 发布了 2.0 版本。其中改变最大的是 Spark 的核心 API。在 Spark 2.0 以前的版本中，Spark 的 API 主要围绕一个可以跨节点分布的、延迟实例化对象集合的弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）而构建。

虽然 RDD 使用了一套强大而富有表达力的 API，但是仍然存在两个主要的问题。第一，RDD 难以高效且稳定地执行任务。由于依赖 Java 和 Python 对象，RDD 对内存的使用效率较低，而且会导致 Spark 程序受长时间垃圾回收的影响。它们还将执行计划（execution plan）与 API 捆绑到了一起，给用户优化应用程序造成了沉重的负担。例如，传统 RDBMS（关系数据库管理系统）可以根据关联表的大小来选择最优的关联策略（join strategy），而 Spark 需要用户自己来做这个选择。第二，Spark 的 API 忽视了一个事实——数据往往能用一个结构化的关系形式来表示；当出现这种情况的时候，API 应该提供一些原语，使数据更加易于操作，比如允许用户使用列的名字来访问数据，而不是通过元组中的序数位置。

Spark 2.0 用 Dataset 和 DataFrame 替换掉 RDD 来解决上述问题。Dataset 与 RDD 十分相似，不同之处在于 Dataset 可以将它们所代表的对象映射到编码器（encoder），从而实现了一种更为高效的内存表示方法。这就意味着 Spark 程序可以执行得更快、使用更少内存，而且执行时间更好预测。Spark 还在数据集和执行计划之间加入了一个优化器，这意味着 Spark 能对如何执行做出更加智能的决策。DataFrame 是 Dataset 的子类，专门用于存储关系型数据（也就是用行和固定列表示的数据）。为了理解列的概念，Spark 提供了一套更干净的、富有表达力的 API，同时也加入了很多性能优化。举个例子，如果 Spark 知道了仅其中一部分列会被用到，它就能避免将用不到的列载入内存中。还有许多转换操作之前需要使用用户定义函数（user-defined function，UDF）来表示，现在可以在 API 中直接调用了。这对于 Python 用户来说十分有用，因为 Spark 在内部执行这些转换操作比 Python 中定义的函数要快得多。DataFrame 还可以与 Spark SQL 互相操作，这意味着用户可以写一个 SQL 查询来获取一个 DataFrame，然后选择一种 Spark 支持的语言对这个 DataFrame 进行编程操作。尽管新 API 与旧 API 看起来十分相似，但是很多细节发生了改变，因此几乎所有的 Spark 程序都要更新。

除了核心 API 的变化以外，Spark 2.0 还见证了机器学习 API 和统计分析 API 的巨大变化。在之前的版本中，每个机器学习算法都有一套自己的 API。如果用户想要准备算法需要的输入数据，或者将一个算法的输出提供给另外一个算法，都需要写一套它们自己的自定义编制代码。Spark 2.0 包含了 Spark ML API，它引入了一个框架，可以将多种机器学习算法和特征转换步骤管道化。这个 API 受 Python 的流行框架 Scikit-Learn API 启发，以评估器（estimator）和转换器（transformer）为中心，转换器从数据中学习参数，然后用这些参数来转换数据。Spark ML API 与 DataFrame API 高度集成，使得在关系型数据上训练机器学习模型变得更容易。例如，用户可以通过名字访问特征，而不用数组下标。

总体来说，Spark 的这些变化导致本书第 1 版中的很多内容都过时了。因此，第 2 版更新了所有的章节，并尽可能地使用最新的 API。此外，我们还删除了一些无关的章节。例如，第 1 版附录介绍了 API 的细节，第 2 版中将其删除了，一定程度上是因为现在 Spark 可以自动处理，无须用户干预。随着 Spark 进入了一个成熟而稳定的新时代，我们希望通过第 2 版的这些更新，本书在今后几年内会保持对 Spark 数据分析的参考价值。

第2章　用 Scala 和 Spark 进行数据分析（上）

第2章　用 Scala 和 Spark 进行数据分析（下）

第3章　音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集

第4章　用决策树算法预测森林植被

第5章　基于 K 均值聚类的网络流量异常检测

第6章　基于潜在语义分析算法分析维基百科

第7章　用 GraphX 分析伴生网络

第8章　纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析

第9章　基于蒙特卡罗模拟的金融风险评估

第10章　基因数据分析和 BDG 项目

第11章　基于 PySpark 和 Thunder 的神经图像数据分析

封面介绍

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5b95f204780fdb5e97d39763