基于Spark的记录链接数据分析全流程指南

### 基于Spark的记录链接数据分析全流程指南 #### 1. SparkSession简介 在Spark 2.0中，SparkSession成为了所有Spark操作和数据的统一入口点。以往使用的入口点，如SparkContext、SQLContext、HiveContext、SparkConf和StreamingContext，也都可以通过它来访问。 SparkSession是一个对象，拥有与之关联的方法。在PySpark shell中，我们可以通过输入变量名，接着输入一个点号，再按下Tab键来查看这些方法： ```python spark.[\t] ``` 以下是部分SparkSession的方法： | 方法 | 描述 | | ---- | ---- | | `spark.Builder()` | 用于构建SparkSession实例 | | `spark.conf` | 访问Spark配置 | | `spark.newSession()` | 创建一个新的SparkSession | | `spark.readStream` | 用于流式数据读取 | | `spark.stop()` | 停止SparkSession | | `spark.udf` | 用户自定义函数 | | `spark.builder` | 构建器模式创建SparkSession | | `spark.createDataFrame()` | 创建DataFrame | | `spark.range()` | 创建一个包含指定范围整数的DataFrame | | `spark.sparkContext` | 访问SparkContext | | `spark.streams` | 管理流式查询 | | `spark.version` | 获取Spark版本 | | `spark.catalog` | 访问Spark的元数据目录 | | `spark.getActiveSession()` | 获取当前活动的SparkSession | | `spark.read` | 用于读取数据 | | `spark.sql()` | 执行SQL查询 | | `spark.table()` | 访问表 | 在这些方法中，我们最常使用的是创建DataFrame的方法。在设置好PySpark环境后，我们就可以准备感兴趣的数据集，并开始使用PySpark的DataFrame API与之交互。 #### 2. 数据准备 UC Irvine机器学习库是一个非常棒的研究和教育用有趣（且免费）数据集的来源。我们要分析的数据集来自2010年德国一家医院进行的记录链接研究，它包含数百万对患者记录，这些记录根据多种不同标准进行匹配，如患者的姓名（名和姓）、地址和生日等。每个匹配字段根据字符串的相似度被赋予0.0到1.0的数值分数，然后对数据进行手动标记，以确定哪些对代表同一个人，哪些不是。为保护患者隐私，创建数据集所使用的字段的底层值被移除，仅公布了数字标识符、字段的匹配分数以及每对记录的标签（匹配或不匹配），用于记录链接研究。 #### 3. 记录链接问题概述 记录链接问题的一般结构是：我们有来自一个或多个源系统的大量记录，很可能多个记录指向同一个底层实体，如客户、患者、企业或事件的位置。每个实体都有一些属性，如姓名、地址或生日，我们需要使用这些属性来找出指向同一实体的记录。 然而，这些属性的值并不完美，可能存在不同的格式、拼写错误或缺失信息，这意味着简单地对属性值进行相等性测试会使我们错过大量重复记录。例如，下面的商业列表展示了记录链接的挑战： | 名称 | 地址 | 城市 | 州 | 电话 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | Josh’s Coffee Shop | 1234 Sunset Boulevard | West Hollywood | CA | (213)-555-1212 | | Josh Coffee | 1234 Sunset Blvd West | Hollywood | CA | 555-1212 | | Coffee Chain #1234 | 1400 Sunset Blvd #2 | Hollywood | CA | 206-555-1212 | | Coffee Chain Regional Office | 1400 Sunset Blvd Suite 2 | Hollywood | California | 206-555-1212 | 表格中的前两个条目实际上指的是同一家小咖啡店，尽管数据录入错误使它们看起来像是在两个不同的城市（West Hollywood和Hollywood）。而后两个条目则指的是同一家咖啡连锁店的不同业务地点，它们恰好共享一个共同地址：一个条目指的是实际的咖啡店，另一个指的是当地的公司办公室。两个条目都给出了西雅图公司总部的官方电话号码。 这个例子说明了记录链接如此困难的原因：尽管两对条目看起来彼此相似，但我们用于做出重复/非重复判断的标准对于每对都是不同的。这种区别人类一眼就能理解和识别，但计算机却很难学习。 记录链接在文献和实践中有很多不同的名称，如实体解析、记录去重、合并清理和列表清洗等。为了方便，我们将这个问题称为记录链接。 #### 4. 数据拉取与处理 从shell中，我们可以按以下步骤从仓库中拉取数据： ```bash $ mkdir linkage $ cd linkage/ $ curl -L -o donation.zip https://bit.ly/1Aoywaq $ unzip donation.zip $ unzip 'block_*.zip' ``` 如果你有可用的Hadoop集群，可以在HDFS中为块数据创建一个目录，并将数据集中的文件复制到那里： ```bash $ hadoop dfs -mkdir linkage $ hadoop dfs -put block_*.csv linkage ``` 为了为我们的记录链接数据集创建一个DataFrame，我们将使用SparkSession对象。具体来说，我们将使用其Reader API的csv方法： ```python prev = spark.read.csv("linkage/block*.csv") ``` 默认情况下，CSV文件中的每一列都被视为字符串类型，列名默认为`_c0`、`_c1`、`_c2`等。我们可以在shell中通过调用DataFrame的`show`方法来查看其头部： ```python prev.show(2) ``` 我们可以看到DataFrame的第一行是列名，CSV文件已被干净地拆分为各个列。同时，一些列中存在`?`字符串，我们需要将其作为缺失值处理。除了正确命名每列外，如果Spark能为我们正确推断每列的数据类型就更好了。 幸运的是，Spark的CSV读取器通过我们可以在Reader API上设置的选项为我们提供了所有这些功能。目前，我们可以按以下方式读取和解析链接数据： ```python parsed = spark.read.option("header", "true").option("nullValue", "?").option("inferSchema", "true").csv("linkage/block*.csv") ``` 当我们对解析后的数据调用`show`方法时，会发现列名已正确设置，`?`字符串已被替换为`null`值。要查看每列推断出的类型，我们可以打印解析后DataFrame的模式： ```python parsed.printSchema() ``` 为了进行模式推断，Spark必须对数据集进行两次遍历：一次是确定每列的类型，另一次是进行实际解析。如果需要，第一次遍历可以在样本上进行。 如果我们事先知道要用于文件的模式，可以创建`pyspark.sql.types.StructType`类的实例，并通过`schema`函数将其传递给Reader API。当数据集非常大时，这可以带来显著的性能提升，因为Spark不需要对数据进行额外的遍历来确定每列的数据类型。以下是使用`StructType`和`StructField`定义模式的示例： ```python from pyspark.sql.types import * schema = StructType([StructField("id_1", IntegerType(), False), StructField("id_2", StringType(), False), StructField("cmp_fname_c1", DoubleType(), False)]) spark.read.schema(schema).csv("...") ``` 另一种定义模式的方法是使用DDL（数据定义语言）语句： ```python schema = "id_1 INT, id_2 INT, cmp_fname_c1 DOUBLE" ``` #### 5. 数据格式与数据源 Spark通过DataFrameReader和DataFrameWriter API内置支持以多种格式读写DataFrame。除了前面讨论的CSV格式外，还可以从以下数据源读写结构化数据： | 数据格式 | 描述 | | ---- | ---- | | parquet | 领先的面向列的数据存储格式（Spark中的默认选项） | | orc | 另一种面向列的数据存储格式 | | json | 支持许多与CSV格式相同的模式推断功能 | | jdbc | 通过JDBC数据连接标准连接到关系数据库 | | avro | 在使用如Apache Kafka这样的流数据源时提供高效的消息序列化和反序列化 | | text | 将文件的每一行映射到一个只有一列字符串类型的DataFrame | | image | 从目录加载图像文件作为一个DataFrame，其中一列包含以图像模式存储的图像数据 | | libsvm | 用于表示带稀疏特征的标记观测的流行文本文件格式 | | binary | 读取二进制文件并将每个文件转换为DataFrame的一行（Spark 3.0新增） | | xml | 用于表示结构化信息（如文档、数据、配置或书籍）的简单基于文本的格式（通过spark - xml包可用） | 我们可以通过在SparkSession实例上调用`read`方法来访问DataFrameReader API的方法，并使用`format`和`load`方法或内置格式的快捷方法从文件加载数据： ```python d1 = spark.read.format("json").load("file.json") d2 = spark.read.json("file.json") ``` 在这个例子中，`d1`和`d2`引用相同的底层JSON数据，内容也相同。每种不同的文件格式都有自己的一组选项，可以通过与CSV文件相同的`option`方法来设置。 要将数据再次写出，我们可以通过任何DataFrame实例上的`write`方法访问DataFrameWriter API。DataFrameWriter API支持与DataFrameReader API相同的内置格式，因此以下两种方法是将`d1` DataFrame的内容作为Parquet文件写出的等效方式： ```python d1.write.format("parquet").save("file.parquet") d1.write.parquet("file.parquet") ``` 默认情况下，如果尝试将DataFrame保存到已存在的文件中，Spark会抛出错误。我们可以通过DataFrameWriter API的`mode`方法控制Spark在这种情况下的行为，可选模式有覆盖现有文件（`overwrite`）、将DataFrame中的数据追加到文件（`append`）或如果文件已存在则忽略写入操作（`ignore`）： ```python d2.write.format("parquet").mode("overwrite").save("file.parquet") ``` DataFrame有许多方法可以让我们将集群中的数据读取到客户端机器的PySpark REPL中。最简单的方法之一是`first`，它将DataFrame的第一个元素返回到客户端： ```python parsed.first() ``` `first`方法对于数据集的健全性检查很有用，但我们通常更感兴趣的是将DataFrame的更大样本带回客户端进行分析。当我们知道DataFrame只包含少量记录时，可以使用`toPandas`或`collect`方法将DataFrame的所有内容作为数组返回到客户端。但对于非常大的DataFrame，使用这些方法可能会很危险，会导致内存溢出异常。由于我们还不知道链接数据集的大小，目前先不进行这些操作。 #### 6. 转换与动作 创建DataFrame本身不会在集群上引发任何分布式计算。DataFrame定义的是计算过程中的逻辑数据集，是中间步骤。Spark对分布式数据的操作可以分为两种类型：转换（transformations）和动作（actions）。 所有转换都是惰性求值的，即它们的结果不会立即计算，而是作为一个谱系被记录下来。这使得Spark能够优化查询计划。只有在对DataFrame调用动作时才会发生分布式计算。例如，`count`动作返回DataFrame中的对象数量： ```python df.count() ``` `collect`动作返回一个包含DataFrame中所有`Row`对象的数组，该数组位于本地内存中，而不是集群上： ```python df.collect() ``` 动作并不只是将结果返回给本地进程，`save`动作可以将DataFrame的内容保存到持久存储中： ```python df.write.format("parquet").("user/ds/mynumbers") ``` 需要注意的是，DataFrameReader可以接受一个文本文件目录作为输入，这意味着未来的Spark作业可以将`mynumbers`作为输入目录引用。 #### 7. 使用DataFrame API分析数据 DataFrame API提供了一套强大的工具，对于熟悉Python和SQL的数据科学家来说可能会很熟悉。我们来看看解析后DataFrame的模式和前几行数据： ```python parsed.printSchema() parsed.show(5) ``` 从输出可以看出，前两个字段是整数ID，代表记录中匹配的患者。接下来的九个字段是（可能缺失的）数值（双精度浮点数或整数），代表患者记录不同字段的匹配分数，如姓名、生日和位置等。当可能的值只有匹配（1）或不匹配（0）时，字段存储为整数；当可能存在部分匹配时，存储为双精度浮点数。最后一个字段是布尔值（`true`或`false`），表示该行代表的患者记录对是否匹配。 我们的目标是创建一个简单的分类器，根据患者记录的匹配分数值来预测记录是否匹配。首先，我们通过`count`方法了解一下处理的记录数量： ```python parsed.count() ``` 结果显示这是一个相对较小的数据集，肯定小到可以在集群的某个节点甚至本地机器（如果没有集群可用）的内存中容纳。到目前为止，每次处理数据时，Spark都会重新打开文件、重新解析行，然后执行请求的动作，如显示数据的前几行或计算记录数量。当我们提出另一个问题时，即使已经将数据过滤到少量记录或使用的是原始数据集的聚合版本，Spark也会反复执行这些相同的操作。 这不是对计算资源的最优利用。数据解析一次后，我们希望将解析后的数据保存在集群上，这样每次提出新问题时就不必重新解析。Spark支持这种用例，允许我们通过在实例上调用`cache`方法来指示给定的DataFrame在生成后应缓存在内存中： ```python parsed.cache() ``` 数据缓存后，我们接下来想知道匹配记录和非匹配记录的相对比例。可以使用以下代码实现： ```python from pyspark.sql.functions import col parsed.groupBy("is_match").count().orderBy(col("count").desc()).show() ``` 这里我们没有编写函数来提取`is_match`列，而是直接将其名称传递给DataFrame的`groupBy`方法，调用`count`方法计算每个分组中的记录数量，根据`count`列按降序对结果数据进行排序，然后使用`show`方法在REPL中清晰地呈现计算结果。在底层，Spark引擎会确定执行聚合和返回结果的最有效方式，这体现了Spark提供的简洁、快速且富有表现力的数据分析方式。 需要注意的是，在DataFrame中引用列名有两种方式：一种是像`groupBy("is_match")`这样使用字符串字面量，另一种是像对`count`列使用`col`函数那样使用`Column`对象。在大多数情况下，这两种方法都有效，但在调用结果`count`列对象的`desc`方法时，我们需要使用`col`函数。 #### 8. DataFrame聚合函数 除了`count`，我们还可以使用DataFrame API的`agg`方法结合`pyspark.sql.functions`集合中定义的聚合函数来计算更复杂的聚合，如求和、最小值、最大值、平均值和标准差等。例如，要计算解析后DataFrame中`cmp_sex`字段的平均值和标准差，可以这样做： ```python from pyspark.sql.functions import avg, stddev parsed.agg(avg("cmp_sex"), stddev("cmp_sex")).show() ``` 默认情况下，Spark计算的是样本标准差，也有`stddev_pop`函数用于计算总体标准差。 我们可能已经注意到，DataFrame API中的函数与SQL查询的组件类似，这并非巧合。实际上，我们可以将创建的任何DataFrame视为数据库表，并使用熟悉且强大的SQL语法来表达问题。首先，我们需要告诉Spark SQL执行引擎与解析后DataFrame关联的名称，因为变量名“parsed”对Spark不可用： ```python parsed.createOrReplaceTempView("linkage") ``` 由于解析后的DataFrame仅在当前PySpark REPL会话期间可用，所以它是一个临时表。如果我们将Spark配置为连接到跟踪结构化数据集模式和位置的Apache Hive元数据存储，Spark SQL也可用于查询HDFS中的持久表。 临时表在Spark SQL引擎中注册后，我们可以这样查询它： ```python spark.sql(""" SELECT is_match, COUNT(*) cnt FROM linkage GROUP BY is_match ORDER BY cnt DESC """).show() ``` 我们可以选择使用符合ANSI 2003标准的Spark SQL版本（默认），也可以在通过构建器API创建SparkSession实例时调用`enableHiveSupport`方法以HiveQL模式运行Spark。 ### 基于Spark的记录链接数据分析全流程指南 #### 9. 简单分类器构建思路 我们的目标是构建一个简单的分类器，依据患者记录的匹配分数来预测记录是否匹配。前面我们已经对数据进行了缓存，并了解了匹配与非匹配记录的比例。接下来，我们可以基于这些信息进一步探索数据特征，为分类器的构建做准备。 在实际操作中，我们可以考虑分析各个匹配分数字段对最终匹配结果的影响程度。例如，某些字段的匹配分数可能对预测结果更为关键，我们可以通过计算这些字段与`is_match`字段之间的相关性来确定。 ```python from pyspark.sql.functions import corr # 计算cmp_fname_c1字段与is_match字段的相关性 parsed.select(corr("cmp_fname_c1", "is_match")).show() ``` 通过这样的分析，我们可以筛选出对预测结果影响较大的字段，作为分类器的输入特征。 #### 10. 数据可视化辅助分析 为了更直观地了解数据的分布和特征，我们可以使用数据可视化工具。在Python中，`matplotlib`和`seaborn`是常用的可视化库。我们可以将数据转换为Pandas DataFrame后进行可视化操作。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame pandas_df = parsed.toPandas() # 绘制匹配与非匹配记录数量的柱状图 sns.countplot(x='is_match', data=pandas_df) plt.show() # 绘制匹配分数字段的箱线图 sns.boxplot(data=pandas_df[['cmp_fname_c1', 'cmp_lname_c1', 'cmp_sex']]) plt.show() ``` 通过这些可视化图表，我们可以更清晰地看到数据的分布情况，发现数据中的异常值和规律，为分类器的构建提供更多的参考信息。 #### 11. 简单分类器的实现 基于前面的分析，我们可以选择一个简单的机器学习算法来构建分类器，例如逻辑回归。在Spark中，我们可以使用`pyspark.ml`库来实现逻辑回归模型。 ```python from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.classification import LogisticRegression from pyspark.ml import Pipeline # 选择特征列 feature_cols = ['cmp_fname_c1', 'cmp_lname_c1', 'cmp_sex'] # 将特征列组合成一个向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features") # 创建逻辑回归模型 lr = LogisticRegression(labelCol="is_match", featuresCol="features") # 创建管道 pipeline = Pipeline(stages=[assembler, lr]) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data = parsed.randomSplit([0.7, 0.3]) # 训练模型 model = pipeline.fit(train_data) # 进行预测 predictions = model.transform(test_data) # 查看预测结果 predictions.select("is_match", "prediction", "probability").show() ``` #### 12. 模型评估 构建好分类器后，我们需要对模型的性能进行评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。在Spark中，我们可以使用`MulticlassClassificationEvaluator`来计算这些指标。 ```python from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator # 计算准确率 evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="is_match", predictionCol="prediction", metricName="accuracy") accuracy = evaluator.evaluate(predictions) print("Accuracy:", accuracy) # 计算召回率 evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="is_match", predictionCol="prediction", metricName="recallByLabel") recall = evaluator.evaluate(predictions) print("Recall:", recall) # 计算F1值 evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="is_match", predictionCol="prediction", metricName="f1") f1 = evaluator.evaluate(predictions) print("F1 Score:", f1) ``` 通过这些评估指标，我们可以了解模型的性能表现，判断模型是否满足我们的需求。如果模型的性能不理想，我们可以尝试调整模型的参数、选择其他的特征或者使用更复杂的机器学习算法。 #### 13. 总结 本文围绕基于Spark的记录链接数据分析展开，详细介绍了从数据准备到模型构建和评估的全流程。具体步骤如下： 1. **数据准备**：从仓库拉取数据，使用SparkSession创建DataFrame，并进行数据解析和模式推断。 2. **数据处理**：处理缺失值，缓存数据以提高计算效率。 3. **数据分析**：使用DataFrame API进行数据统计和分析，了解数据的基本情况。 4. **特征工程**：选择对预测结果影响较大的特征，为分类器的构建做准备。 5. **模型构建**：使用逻辑回归算法构建简单的分类器。 6. **模型评估**：使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。 通过以上步骤，我们可以利用Spark的强大功能对记录链接数据进行有效的分析和处理，构建出能够预测记录是否匹配的分类器。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点，进一步优化模型和算法，提高预测的准确性和可靠性。 以下是整个数据分析流程的mermaid格式流程图： ```mermaid graph LR A[数据准备] --> B[数据拉取] B --> C[创建DataFrame] C --> D[数据解析与模式推断] D --> E[数据处理] E --> F[处理缺失值] E --> G[数据缓存] F --> H[数据分析] G --> H H --> I[数据统计与分析] I --> J[特征工程] J --> K[选择特征] K --> L[模型构建] L --> M[逻辑回归分类器] M --> N[模型评估] N --> O[准确率评估] N --> P[召回率评估] N --> Q[F1值评估] ``` 通过这个流程图，我们可以更清晰地看到整个数据分析过程的各个环节和它们之间的关系，有助于我们更好地理解和掌握基于Spark的记录链接数据分析的全流程。