Spark机器学习实战（一）Spark的环境搭建与简单销售统计应用
之前写了一个从零开始学习Spark的系列，一共八篇文章，了解了基本的Scala语言，RDD操作。接下来准备再开一个专题，记录一下Spark用于机器学习的实战Project，目的是将Spark和机器学习用于各个数据集的实战中。
第一部分还是用一个很简单的例子来配通Spark的环境，大致过程与从零开始学习Spark（一）环境配置，实现WordCount一致，只是为了完整性再记录一下。
Spark可以运行在各种集群上，但在这里我们都运行在本地，所以数据集的规模不会太庞大。
这个系列的文章会完成一个完整的系统：利用机器学习为一个电影网站提供数据支持。文章中列出了关键代码，完整代码见我的github repository，这篇文章的代码在
chapter01中
任务目标
这一部分的例子非常简单，数据集是一个销售报表，格式为：用户名，商品名称，价格，我们需要统计总售货数，用户数量，总收入，以及商品销量排行。数据如下：
John,iPhone Cover,9.99
John,Headphones,5.49
Jack,iPhone Cover,9.99
Jill,Samsung Galaxy Cover,8.95
Bob,iPad Cover,5.49
第1步：配置sbt在IntelliJ下编程环境
打开terminal
查看java版本，由于MacOS自带java，因此无需安装
$ java -version
安装sbt，这是编译scala的工具
$ brew install sbt
查看sbt与scala信息
$ sbt about
下载安装IntelliJ
安装Scala Plugin：打开IntelliJ，在选择项目界面，选择Configure → Plugins → Install JetBrains Plugins，搜索Scala并安装
选择默认SDK：Configure → Project defaults → Project structure，SDK选择Java1.8
至此scala在IntelliJ下的开发环境配置完毕
第2步：配置Spark工具包
下载Spark：下载地址，注意如果已经安装了Hadoop的话要下载对应的版本，下面的命令可以查看Hadoop版本
$ hadoop version
下载完毕后解压并将其放在一个目录下，假设放在/usr/shar/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7，那么我们往环境变量中添加Spark方便以后使用
$ vim .bash_profile
加入一行，保存后重启terminal即可
export SPARK_HOME=/usr/shar/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
至此，Spark环境配置完毕，是不是非常方便
第3步：构建我们的应用
首先，IntelliJ下创建sbt项目：打开IntelliJ → Create New Project → Scala → sbt → ProjectName = chapter01 → Create
修改build.sbt，在最后加入一行Spark的包。注意scalaVersion一定要改成2.11，因为Spark2.1.0是基于Scala2.11的，默认的2.12会报错！
name := "chapter01"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.7"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
让我们先来看一下sbt项目的目录结构
├── build.sbt
├── project
│ ├── build.properties
│ ├── plugins.sbt
│ ├── project
│ └── target
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ ├── resources
│ │ ├── scala
│ │ └── scala-2.12
│ └── test
│ ├── java
│ ├── resources
│ ├── scala
│ └── scala-2.12
└── target
├── resolution-cache
├── scala-2.12
└── streams
我们首先将我们的数据集放在一个新建的data目录中，/data/UserPurchaseHistory.csv
John,iPhone Cover,9.99
John,Headphones,5.49
Jack,iPhone Cover,9.99
Jill,Samsung Galaxy Cover,8.95
Bob,iPad Cover,5.49
我们需要写的代码主要放在/src/main/scala里面
下一步，我们开始写我们的代码，具体细节不用深究，本章节只是为了配通环境
添加文件/src/main/scala/ScalaApp.scala
/**
* Created by c on 2017/5/28.
*/
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
object ScalaApp {
def main(args: Array[String]) {
val sc = new SparkContext("local[2]", "First Spark App")
val data = sc.textFile("data/UserPurchaseHistory.csv")
.map(line => line.split(','))
.map(purchaseRecord => (purchaseRecord(0), purchaseRecord(1), purchaseRecord(2)))
val numPurchases: Long = data.count()
val uniqueUsers: Long = data.map { case (user, product, price) => user }.distinct.count()
val totalRevenue: Double = data.map { case (user, product, price) => price.toDouble }.sum()
val productsByPopularity = data.map { case (user, product, price) => (product, 1) }
.reduceByKey((x, y) => x + y).sortByKey(ascending=false).collect()
val mostPopular = productsByPopularity(0)
println("Total purchases: " + numPurchases)
println("Unique users: " + uniqueUsers)
println("Total revenue: " + totalRevenue)
println("Most popular product: %s with %d purchases".
format(mostPopular._1, mostPopular._2))
}
}
此时，我们在IntelliJ中的ScalaApp.scala代码浏览界面的object旁可以看到一个按钮，按一下就可以直接run了
下方Console中出现如下结果证明运行成功
Total purchases: 5
Unique users: 4
Total revenue: 39.91
Most popular product: iPhone Cover with 2 purchases
