企业spark案例 —— 出租车轨迹分析(Python)

头歌的大数据作业，答案没找着，遂自己整了一份

第1关：SparkSql 数据清洗

任务描述

本关任务：将出租车轨迹数据规整化，清洗掉多余的字符串。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：1. 如何使用 SparkSQL 读取 CSV 文件，2. 如何使用正则表达式清洗掉多余字符串。

编程要求

在右侧编辑器补充代码，将出租车轨迹数据规整化,清洗掉多余的字符串，并使用 DataFrame.show() 打印输出。

# -*- coding: UTF-8 -*-from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ =='__main__':
    spark = SparkSession.builder.master("local").appName("demo").getOrCreate()#**********begin**********#
    df = spark.read.option("header",True).option("delimiter","\t").csv("/root/data.csv")
    df.createTempView("data")
    spark.sql("""
    select regexp_replace(TRIP_ID,'\\\W+','') as TRIP_ID ,
        regexp_replace(CALL_TYPE,'\\\W+','') as CALL_TYPE ,
        regexp_replace(ORIGIN_CALL,'\\\W+','') as ORIGIN_CALL ,
        regexp_replace(TAXI_ID,'\\\W+','') as TAXI_ID ,
        regexp_replace(ORIGIN_STAND,'\\\W+','') as ORIGIN_STAND ,
        regexp_replace(TIMESTAMP,'\\\W+','') as TIMESTAMP ,
        regexp_replace(POLYLINE,'\\\W+','') as POLYLINE
    from data
    """).show()#**********end**********#
    spark.stop()

第2关：SparkSql数据分析

任务描述

本关任务：使用 SparkSQL 完成数据分析。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：如何使用 SparkSQL 进行数据分析

# -*- coding: UTF-8 -*-from pyspark.sql import SparkSession
import json

if __name__ =='__main__':
    spark = SparkSession.builder.master("local").appName("demo").getOrCreate()#**********begin**********#
    df = spark.read.option("header",True).option("delimiter","\t").csv("/root/data2.csv")
    df.createTempView("data")
    spark.sql("select TRIP_ID,CALL_TYPE,ORIGIN_CALL, TAXI_ID, ORIGIN_STAND, from_unixtime(TIMESTAMP,'yyyy-MM-dd') as TIME ,POLYLINE from data").show()
    spark.udf.register("timeLen",lambda x:{(len(json.loads(x))-1)*15iflen(json.loads(x))>0else8})
    spark.udf.register("startLocation",lambda x:{str(json.loads(x)[0])iflen(json.loads(x))>0else""})
    spark.udf.register("endLocation",lambda x:{str(json.loads(x)[len(json.loads(x))-1])iflen(json.loads(x))>0else""})
    df.createTempView("data2")
    res=spark.sql("select TRIP_ID,CALL_TYPE,ORIGIN_CALL,TAXI_ID,ORIGIN_STAND,from_unixtime(TIMESTAMP,'yyyy-MM-dd') as TIME, POLYLINE, timeLen(POLYLINE) as TIMELEN, startLocation(POLYLINE) as STARTLOCATION, endLocation(POLYLINE) as ENDLOCATION from data2")
    res.createTempView("data3")
    res.show()
    spark.sql("select CALL_TYPE,TIME,count(1) as NUM from data3 group by TIME,CALL_TYPE order by CALL_TYPE,TIME").show()#**********end**********#