Introduction to LightiningFast Data Science for Data En

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Data Science has become a prominent tool among developers and data scientists, owing to its significance in modern business applications. Over the past few years, there has been a significant surge in Big Data technologies like Hadoop, NoSQL databases, cloud computing services, and machine learning algorithms. These advancements have empowered businesses to process vast quantities of data more swiftly than ever.

The efficient handling of vast quantities of data generated by these technologies necessitates the reliance on distributed computing frameworks, such as Apache Spark or Apache Flink, which offer parallel processing capabilities that allow for efficient execution of complex analytical tasks on large datasets.

Apache Zeppelin offers a web-based platform enabling data analysts and scientists to seamlessly integrate their code, datasets, and results within a single environment. This simplifies the sharing of work among team members and fosters collaboration within the engineering team. Moreover, advanced features such as code completion, variable substitution, and cell sharing underscore the utility of Apache Zeppelin as an efficient platform for exploring and visualizing data.

This article aims to explain the process of setting up an Apache Zeppelin and Apache Spark environment on your local machine, enabling you to begin exploring and analyzing large datasets without concerning yourself with installation or configuration challenges. Additionally, we illustrate fundamental analytics techniques utilizing the Apache Spark SQL API alongside various beneficial features offered by Apache Zeppelin, such as table display options, dynamic chart generation, export functions, and more. Finally, we examine the anticipated advancements in big data technology that may soon influence the roles and responsibilities of data engineers and data scientists in the near future.

In advance of delving deeper into the subject matter of this article, it is essential to recognize that readers are expected to possess a solid foundation in computer science principles. This includes an understanding of key concepts such as programming languages, variables, loops, conditions, arrays and data structures. Additionally readers should be familiar with the basics of operating systems and command line interfaces. To enhance your grasp of the material we highly recommend referring to our comprehensive tutorials which cover these topics in detail. By doing so you will be better equipped to fully engage with the content presented here.

In summary, data engineers and data scientists looking to enter the realm of big data technologies should aim to establish their environments using open-source tools such as Apache Zeppelin and Apache Spark. They can then investigate and dissect big data through familiar interfaces and APIs, such as SQL queries or R scripts, while leveraging the robust visualization and collaboration features offered by Apache Zeppelin. By incorporating best practices into their workflow, they can extract valuable insights from their data and enhance decision-making processes across different sectors.

2.基础知识

2.1.什么是Apache Zeppelin？

Apache Zeppelin是一个Web应用程序，并非传统的文本编辑工具而是提供多样化的交互功能的应用程序。它具备代码编写能力，并且能够处理数据可视化和图表展示等多种任务。Zeppelin能够处理多种编程语言，并且其开发团队主要来自亚马逊云服务（AWS）、谷歌计算引擎（GCP）、微软Azure以及英国皇家理工大学的研究团队。其项目由Apache基金会孵化并归类于 Apache Software Foundation 下的顶级开源项目。

2.2.什么是Apache Spark?

Apache Spark是一个开源的集群计算平台，默认情况下最初由UC Berkeley的AMPLab提出并实现了这一技术方案

2.3.为什么要选择Apache Zeppelin和Apache Spark？

1. 易用性：Apache Zeppelin能够轻松创建、分享及协作管理多种类型文件；它还提供全面的API接口让用户通过简单的SQL指令高效处理海量数据。
2. 性能优化：由于Apache Spark以其高效的计算能力和广泛的适用性为基础，并且特别适合用于离线处理海量数据。
3. 开放源码：Apache Zeppelin和Apache Spark均采用免费开源许可证（Apache License），这意味着用户可以在自由环境中使用和修改这些工具，并且永远免费。
4. 生态系统支持：由于Apache Spark拥有丰富生态系统的支持环境，并且开发者与公司可以通过该框架进行大数据应用开发、测试与部署。
5. 兼容性：两者均兼容Hadoop生态系统（Hadoop Ecosystem），因此它们适用于Hadoop环境下的NoSQL存储方案以及云计算或机器学习任务。
6. 可扩展性：在分布式集群环境下运行时，默认配置即可满足基本需求；此外，在分布式集群环境下运行时还可以显著提升资源利用率。

2.4.安装Apache Zeppelin

2.5.安装Apache Spark

Apache Spark的安装和配置相对较为简便。首先，请确保已安装Java开发工具包（JDK），版本需达到1.8或更高。如果尚未配置过OpenJUNK或Oracle JDK，请访问其官方网站进行下载与安装。若你已成功配置过OpenJUNK或Oracle JDK但发现当前版本低于1.8，则建议更新至最新版本的Java开发工具包（JDK）。

其次，请你获取Spark的压缩文件，并将其解包至任意指定的本地目录。按照以下命令可获取Spark的最新发布版本信息：

    wget https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.7/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
    
    
    代码解读

接着，你需要设置SPARK_HOME环境变量指向Spark的解压目录。

最后一步是需要你设置启动脚本参数。

    export SPARK_HOME=/path/to/spark
    export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
    
      
    
    代码解读

然后，执行以下命令使之生效：

    source /etc/profile
    
    
    代码解读

至此，Spark安装完毕，你可以通过以下命令来验证是否成功：

    $ spark-submit --version
    Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/.__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.7
      /_/
    
    Using Scala version 2.11.12 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_265)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

2.6.配置Zeppelin环境变量

为了简化操作的目的，请您考虑设置Zeppelin的环境变量参数；这样就能随时随地访问Zeppelin展示界面。建议将这些命令可选地包含在bash配置文件中使用

    export ZEPPELIN_HOME=/path/to/zeppelin
    export PATH=$PATH:$ZEPPELIN_HOME/bin
    
      
    
    代码解读

然后，执行以下命令使之生效：

    source ~/.bashrc
    
    
    代码解读

通过运行zephetl-daemon命令，在命令行终端上开启Zephpolin服. 当Zephpolin服被启用时，在浏览器中访问http://localhost:8080 就能通过指定地址查看Zephpolin的界面.

2.7.加载示例笔记本

Zeppelin包含了一些样本笔记本,可通过导航栏中的"导入"选项来加载这些样本笔记本.例如,你可以通过导航栏中的"导入"选项来加载'Tutorial: Getting Started with Zeppelin'这个笔记本,以查看其运行机制.

3.Apache Zeppelin使用场景

3.1.作为交互式笔记本环境

Apache Zeppelin是一个基于Web平台的互动式笔记本环境，并具备多种多样的互动特性。它能够处理多种编程语言类型，包括Scala、Java、Python和R等语言。在进行数据分析时可以选择使用SQL或Python脚本代码来进行操作。

不局限于基础的互动分析，Zeppelin还包含多种高级功能。方便地在笔记本中输入SQL语句或Python代码后单击‘Run’按钮即可完成操作。系统会快速返回计算结果并呈现多种直观的展示形式。

如你愿意，则可使用Zeppelin进行网站日志数据的分析；然后创建一个新的笔记本；接着复制并粘贴以下代码块。

    %pyspark
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.sql.functions import *
    
    appName = "Zeppelin Tutorial"
    
    spark = SparkSession \
       .builder \
       .appName(appName) \
       .getOrCreate()
    
    df = spark.read.json("website_logs.json")
    
    display(df)
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

在本研究中, 我们配置了PySpark笔记并指定APP名称. 随后, 我们导入了一个JSON文件以获取其信息. 最后, 我们运行了display函数以呈现DataFrame内容.

你可以单击左侧带有" SQL "标识的部分以访问基础 SQL 查询内容；同时，在左侧带有" Visualizations "标识的部分单击即可浏览图形化的可视化结果。

3.2.作为批处理数据分析环境

Apache Zeppelin具备多种编程语言的支持能力，并且能够帮助执行不同类型的批处理数据分析作业。

例如，在一个特定的日志系统中，默认情况下每天都会产生数量可观的访问记录。这些记录包含了丰富的数据信息包括但不限于用户标识符（如用户名ID）、每次页面访问的具体计数、使用的设备类型以及所涉及的关键字（如搜索词）。以下是一个基于Python的脚本示例：

    %pyspark
    import re
    from operator import add
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.sql.functions import col, split
    
    appName = "Zeppelin Batch Analysis"
    
    def extract_info(line):
    info = re.findall(r'user=(.*?)\sterm=(.*?)\sdevice=(.*?)', line)
    if len(info) > 0:
        return info[0]
    else:
        return None
    
    def count_words(line):
    words = [word for word in line.split(' ') if not word.isspace()]
    return len(words), sum([len(word) for word in words])
    
    def update_stats(a, b):
    total_count = a[0]+b[0]
    total_length = a[1]+b[1]
    return (total_count, total_length)
    
    if __name__ == "__main__":
    
    spark = SparkSession \
       .builder \
       .appName(appName) \
       .getOrCreate()
    
    df = spark.read.text("/path/to/log/file")
    
    # Extract user, search terms, device type from each log record
    user_terms_devices = df.select(col("_1").alias("raw_record"))\
                          .rdd\
                          .map(extract_info)\
                          .filter(lambda x: x!= None)\
                          .flatMapValues(lambda x: [(x[0], x[1]), (x[1], x[0])]).distinct()\
                          .groupByKey().collect()
    
    users = dict((k, list(set(v))) for k, v in user_terms_devices)
    terms = dict((k, list(set(v))) for k, v in ((t, u) for t, us in user_terms_devices for u in us))
    devices = {rec[0]: rec[2] for rec in user_terms_devices}
    
    print ("Users:", str(users).replace(",", ", "))
    print ("Terms:", str(terms).replace(",", ", "))
    print ("Devices:", str(devices).replace(",", ", "))
    
    # Count number of words and characters per log record
    stats = df.select(split('_1','').alias('words'))\
             .rdd\
             .map(lambda r: (len(r.words), sum(len(w) for w in r.words))).reduce(add)
    
    print("Total records:", df.count())
    print("Average number of words per record:", float(stats[0])/float(df.count()))
    print("Average length of words per record:", float(stats[1])/float(stats[0]))
    
    spark.stop()
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

这里，我们定义了三个函数：

1. extract_info: 从单条日志数据中解析出用户ID、搜索关键词及设备类型信息后并返回一个元组。
2. count_words: 统计单条日志数据中的每一个单词数量并计算所有单词的长度总和后并返回一个元组（总数值、长度总和值）。
3. update_stats: 将对应位置上的元素相加到另一个结构中完成数据更新操作。

我们还在PySpark笔记中添加了re模块，并通过它实现了对日志记录的正则表达式解析。随后，我们通过DataFrame对象导入了日志文件，并分别采用了三种处理函数来获取用户ID、搜索关键词以及设备类型信息。此外，在分析过程中我们统计了每个日志记录所包含的单词数量和长度数据。

The system logs contain comprehensive user data, comprising distinct entries for Users, Terms, and Devices. Each entry corresponds to unique identifiers within the log file. The logs encompass a total number of entries, along with statistical metrics such as the average word count per entry and the average word length.

最后，我们停止了SparkSession。

借助这种方式, 你能够使用Apache Zeppelin完成多种批次的数据分析工作, 提升工作效率, 并对其质量进行检验

4.数据分析技巧

Apache Zeppelin与Apache Spark是构建数据科学工作流的关键工具。本节将介绍一些基于Apache Zeppelin与Apache Spark的数据分析方法。

4.1.使用SQL查询数据集

通过Apache Zeppelin基于SQL的查询语言，用户得以更直观地处理数据。

举个例子来说，在数据库设计中通常会定义一个表用于存储订单信息；这个表可能包含如客户ID（customer_id）、订单日期（order_date）、产品ID（product_id）等字段；此外还有数量（quantity）、单价（unit_price）以及折扣率（discount）等关键指标；

你可以用如下的SQL语句来查询订单中满足条件的商品信息：

    SELECT customer_id, order_date, product_id, SUM(quantity*unit_price*(1.0 - discount)*tax) AS subtotal 
    FROM orders 
    WHERE order_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 90 DAY) AND tax > 0 
    GROUP BY customer_id, order_date, product_id;
    
      
      
      
    
    代码解读

这里，我们采用Total函数来汇总各条订单的子金额，并剔除那些折扣率低于零的交易记录。最后一步是根据客户信息、日期以及商品ID进行分类整理。

除了这些之外, 你还可以利用多种SQL查询技巧, 包括JOIN操作, UNION运算以及IN子句等. 掌握这些技巧后能够有效地设计和执行复杂的查询语句.

4.2.使用动态查询生成器

该系统还包含一个动态查询生成器；这有助于让你构建不同类别的查询需求

比如，在编辑框中创建一些查询模板后，并根据需求对参数进行设置。举例来说，在数据库中包含有orders表；包括以下字段： customer_id、order_date、product_id和quantity等字段。

你可以使用如下的模板来查询某一时间段内的特定商品销售额：

    SELECT 
    customer_id, 
    SUM(quantity*unit_price*((CASE WHEN discount > 0 THEN 1.0 - discount ELSE 1 END))*tax) AS sales 
    FROM 
    orders 
    WHERE 
    order_date BETWEEN '${start_date}' AND '${end_date}' 
    AND product_id = '${product_id}'
    GROUP BY 
    customer_id 
    ORDER BY 
    sales DESC;
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

在当前操作中，我们采用了CASE语句来确定优惠后商品的价格。此外，系统通过应用了模板字段这一机制供用户自定义查询的时间范围以及所需的商品ID。

4.3.使用Spark SQL API

Apache Zeppelin提供了一种基于SQL语法的数据检索方式，并且你可以利用Spark SQL API完成较为复杂的运算操作。

例如，在一个名为/data的目录中包含多个CSV文件。通过以下SQL语句（如下面所示），你可以有效地读取这些文件并将其整合到同一个数据源中。

    val df = sqlContext.read
     .option("header", "true")
     .csv("/data/*.csv")
    
    // Use Spark DataFrame APIs here...
    
      
      
      
      
    
    代码解读

在这里, 我们通过Spark的SQL API来解析CSV文件, 并将它们整合在一起. 然后, 你可以采用SQL语句或APIs来进行深入的数据分析和操作.

此外你还可以通过DataFrame API对数据集进行操作包括创建过滤投影连接以及聚合等

4.4.使用Table Display Options

Apache Zeppelin提供多种可视化数据格式，在默认设置下主要采用HTML进行展示；其中包含如HTML、TSV、LATEX和MARKDOWN等多种表现形式

另外，在Notebook中使用%table_format选项可以帮助你设置其他可视化样式。例如，请考虑以下情况：假设有一个DataFrame对象df包含以下字段：客户ID、订单日期、产品ID以及数量。

你可以使用如下的语句来以TSV格式显示表格：