一、 实验目的
掌握分布式数据库接口Spark SQL基本操作，以及训练综合能力，包括：数据预处理、向量处理、大数据算法、预测和可视化等综合工程能力
二、 实验环境
Linux的虚拟机环境和实验指导手册
三、 实验任务
完成Spark SQL编程实验、交通数据综合分析平台环境部署和综合实验。
四、 实验步骤
请按照实验指导手册，完成以下实验内容：
实验4-1 Spark SQL：Spark SQL 编程
(1) DataFrame数据集操作
(2) Spark SQL编程操作
实验4-2交通轨迹：安装部署
(1) 安装Spark单节点版
实验4-3交通数据综合分析实验
(1) 数据预处理 (2) 特征向量
(3) Spark SQL (4) 聚类算法
(5) 结果预测 (6) 数据可视化
五、 实验作业
1、提交实验报告电子稿和纸质稿，内容包括安装步骤及主要配置方法说明，关键步骤截图，并对截图内容进行解释说明；
2、个人对实验的总结和心得，本实验具有一定难度和繁琐程度，请总结与撰写自身遇到的问题，以及解决问题的过程。
3、搜索互联网并回答问题：
相关资料：《11天里13个Apache开源项目宣布退休，Hadoop的时代结束了》链接：https://cloud.tencent.com/developer/news/827409
该新闻中报道，约有10个左右的Hadoop开源项目宣布退休，大数据技时代的已经准备落幕了吗？请结合Hadoop技术的优缺点，评价Hadoop项目退休的原因以及未来大数据的发展趋势。
六、 实验结果与分析
1、安装步骤及主要配置方法说明
A. 实验4-1 Spark SQL：Spark SQL 编程
(1) DataFrame数据集操作
(2) Spark SQL编程操作
1、启动spark-shell，启动时指定启动模式
2、创建spark 的SQLContext
3、创建DataFrames对象
读取json格式的数据文件，查看数据的schema信息
4、select 操作
查询所有的课程名
查询所有的课程名及课程包大小
5、filter,groupyBy 和 count() 操作
打印出所有的非实验课程名称，类似于使用where条件过滤
查询课程长度在5-10之间的课程，将返回一个新的RDD
B. 实验4-2交通轨迹：安装部署
(1) 安装Spark单节点版
针对安装spark已经做了很多次了，这边还是使用脚本一键安装
脚本源码如下：
运行脚本，查看结果
C. 实验4-3交通数据综合分析实验
(1) 数据预处理 (2) 特征向量
(3) Spark SQL (4) 聚类算法
(5) 结果预测 (6) 数据可视化
1、数据准备
2、解析csv数据
导包和定义字段格式等此处不展示
直接看最后的结果：利用taxidf对象的show方法打印输出前20条数据
3、构建特征向量
3.1转换数据字段中的经纬度，定义特征数组
3.2创建向量装配器VetorAssembler，并设置相关属性
3.3利用向量装配器的transform方法对导入的数据taxidf进行转化，并赋值给taxidf2
3.4利用taxidf2对象的show方法打印前20条数据查看
4、聚类模型训练
将数据集划分比例分别作为训练集和测试集，然后对对数据集进行随机划分，randomSplit 的第二个参数为随机数的种子
setPredictionCol：设置生成预测值时使用的字段名称
获取Kmeans模型的聚类中心，可以看到之前设定数量为 10 的聚类结果
将结果转换为RDD类型，进行经纬度互换，调用RDD对象的saveAsTextFile方法保存结果到本地
5、聚类模型测试
调用Kmeans模型的transform方法对测试数据进行聚类，调用predictions对象的show方法，输出预测结果
6、分析预测结果
预测结果为DataFrame，我们先将其注册为临时表perdictions，然后使用SQL查询功能
基于小时数进行不同预测类型的数量进行统计
利用聚焦函数agg的count实现，并以desc降序输出结果
在对表predictions进行where查询，找出4号区域的经纬度记录下来
在对表predictions进行查询，找出9号区域的经纬度记录下来
得到每个区域的出租车载客次数总计
7、数据可视化
配置API及各项参数
在浏览器打开输入URL回车，即可得到聚类结果的10个簇中心在地图上的位置
创建一个新的文件夹Visualization，并在此文件夹下创建名为data和js的两个文件夹
解压并拷贝所有的js文件到此js目录中
将数据聚类分析的结果busyZones合并成单个文件
在Visualization目录下创建编辑index.html文件，完成代码编写后，在浏览器中打开文件URL，查看可视化结果
2、实验的总结和心得
本次实验主要了解了Spark SQL的基本概念、DataFrame、Spark SQL开发，利用Spark进行大数据分析实现交通数据分析系统，结合使用百度地图提供的API实现可视化的图表。其中实验4-1，4-2提供理论基础和实验环境，实验4-3最终实现交通数据的综合分析。在交通数据的综合分析实验中首先进行数据集的分割，其次利用K-means聚类算法进行聚类分析，K-means聚类算法是一种非层次聚类算法，在最小误差的基础上将数据划分了特定的类，类间利用距离作为相似度指标，两个向量之间的距离越小，其相似度就越高。程序读取全国省市经纬度坐标，然后根据经纬度坐标进行K-means聚类分析，最后将结果转换为RDD类型，进行经纬度互换，调用RDD对象的saveAsTextFile方法保存结果到本地。利用百度地图提供的API实现数据可视化。我们可以发现实验是多学科交融的，利用获得的大数据进行合理的配置之后，喂给深度学习模型，模型经过大量数据训练后在使用时效果会更好。利用大数据，可以做好给用户精准推荐，方便分析潜在规律，具有很大的应用价值。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-783526.html
3、请结合Hadoop技术的优缺点，评价Hadoop项目退休的原因以及未来大数据的发展趋势。
这次合并的背景是大数据市场的整合趋势。而且可以说，这场大数据整合潮流也是上面这些项目“退役”的根本原因。很明显，在大数据世界中，大量投资于 Apache Sentry 的供应商和客户现在需要整理他们的损失并继续前进。残酷的现实带来的教训几乎适用于所有技术炒作周期：社区开始兴奋起来，开源技术激增，生态系统逐渐完善。但这些生态系统并不会永存，几乎任何新平台（无论是商业平台还是开源平台）都存在固有的风险。
用 ASF 的 Khudairi 的话来说：“每个项目背后的社区才是代码生命力的源泉（‘代码不会自动编写出来’），因此社区改变项目步伐的情况并不少见。”换句话说，尖端技术令人兴奋，但早期采用者要小心：它也是很脆弱的。请多加注意，并妥善管理风险。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
·高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
·高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
·高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此其处理速度非常快。
·高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
由于Hadoop优势突出，基于Hadoop的应用已经遍地开花，尤其是在互联网领域。Yahoo! 通过集群运行Hadoop，以支持广告系统和Web搜索的研究;Facebook借助集群运行Hadoop，以支持其数据分析和机器学习;百度则使用Hadoop进行搜索日志的分析和网页数据的挖掘工作;淘宝的Hadoop系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据;中国移动研究院基于Hadoop的“大云”(BigCloud)系统用于对数据进行分析和并对外提供服务。虽然有很多项目退出，并且Hadoop存在在当前Hadoop的设计中，所有的metadata操作都要通过集中式的NameNode来进行，NameNode有可能是性能的瓶颈，但是就目前Hadoop技术的优势而言，他仍然是未来的主流。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-783526.html
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