基于泰坦尼克号生还数据进行 Spark 分析

在这篇博客中，我们将展示如何使用 Apache Spark 分析著名的泰坦尼克号数据集。通过这篇教程，您将学习如何处理数据、分析乘客的生还情况，并生成有价值的统计信息。

数据解析

• PassengerId ： 乘客编号。
• Survived ： 是否存活，0表示未能存活，1表示存活。
• Pclass ： 描述乘客所属的等级，总共分为三等，用1、2、3来描述：1表示高等；2表示中等；3表示低等。
• Name ： 乘客姓名。
• Sex ： 乘客性别。
• Age ： 乘客年龄。
• SibSp ： 与乘客同行的兄弟姐妹（Siblings）和配偶（Spouse）数目。
• Parch ： 与乘客同行的家长（Parents）和孩子（Children）数目。
• Ticket ： 乘客登船所使用的船票编号。
• Fare ： 乘客上船的花费。
• Cabin ： 乘客所住的船舱。
• Embarked ： 乘客上船时的港口，C表示Cherbourg；Q表示Queenstown；S表示Southampton。

环境设置

首先，我们需要设置 Spark 环境并创建 SparkSession 对象。以下是代码片段：

    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("practice1")val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()// 导入隐式转换相关依赖import spark.implicits._// 读取 CSV 文件生成 DataFrame 对象val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("mode", "DROPMALFORMED").load("titanic.csv")

数据预处理

在分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据类型转换和缺失值处理。

修改字段数据类型

我们将字段转换为适当的数据类型：

    val md_df = df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)).withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)).withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)).withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)).withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)).withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType))

删除不必要的字段

删除不需要的字段，以简化数据集：

    val df1 = md_df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin")

处理缺失值

统计缺失值，并填充缺失数据：

    val columns: Array[String] = df1.columnsval missing_cnt: Array[Long] = columns.map(field => df1.select(col(field)).where(col(field).isNull).count())val tuples: Array[(Long, String)] = missing_cnt.zip(columns)val result_df: DataFrame = spark.sparkContext.parallelize(tuples).toDF("missing_cnt", "column_name")result_df.show()

    def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = {dataFrame.select("Age").na.drop().agg(round(mean("Age"), 0)).first().getDouble(0)}val df2 = df1.na.fill(Map("Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S"))df2.show()

数据分析

1. 生还人数统计

统计生还人数，并保存结果：

    val survived_count: DataFrame = df2.groupBy("Survived").count()survived_count.show()survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("output/practice1/survived_count.csv")

2. 不同上船港口生还情况

val survived_embark = df2.groupBy("Embarked", "Survived").count()
survived_embark.show()
survived_embark.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1survived_embark.csv")

3. 存活/未存活的男女数量及比例

val survived_sex_count = df2.groupBy("Sex", "Survived").count()
val survived_sex_percent = survived_sex_count.withColumn("percent", format_number(col("count").divide(functions.sum("count").over()).multiply(100), 5))
survived_sex_percent.show()
survived_sex_percent.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1/survived_sex_percent.csv")

4. 不同级别乘客生还人数和占总生还人数的比例

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1)
val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count()
val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count").divide(functions.sum("count").over()).multiply(100), 5))
pclass_survived_percent.show()
pclass_survived_percent.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1/pclass_survived_percent.csv")

5. 有无同行父母/孩子的生还情况

val df4 = df2.withColumn("Parch_label", when(df2("Parch") > 0, 1).otherwise(0))
val parch_survived_count = df4.groupBy("Parch_label", "Survived").count()
parch_survived_count.show()
parch_survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1/parch_survived_count.csv")

6. 按照年龄分类的生还情况

val df3 = survived_df.withColumn("Age_label", when(df2("Age") <= 18, "minor").when(df2("Age") > 18 && df2("Age") <= 35, "young").when(df2("Age") > 35 && df2("Age") <= 55, "middle").otherwise("older"))
val age_survived = df3.groupBy("Age_label", "Survived").count()
age_survived.show()
age_survived.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1/age_survived.csv")

7. 提取乘客等级和上船费用信息

val sef = Seq("Pclass", "Fare")
val df5 = df2.select(sef.head, sef.tail: _*)
df5.show(5)
df5.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("data/practice1/pclass_fare.csv")

总结

通过上述步骤，我们使用 Spark 对泰坦尼克号数据进行了全面的分析，从数据预处理到统计分析。希望这篇博客能帮助您更好地理解如何使用 Spark 进行数据处理和分析。

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