第十一篇|基于SparkSQL的电影分析项目实战

2020-11-23 本文已影响0人大数据技术与数仓

在之前的分享中，曾系统地介绍了Spark的基本原理和使用方式，感兴趣的可以翻看之前的分享文章。在本篇分享中，将介绍一个完整的项目案例，该案例会真实还原企业中SparkSQL的开发流程，手把手教你构建一个基于SparkSQL的分析系统。为了讲解方便，我会对代码进行拆解，完整的代码已上传至GitHub，想看完整代码可以去clone，记得给个Star。以下是全文，希望本文对你有所帮助。

https://github.com/jiamx/spark_project_practise

公举号『大数据技术与数仓』，回复『资料』领取大数据资料包

项目介绍

数据集介绍

使用MovieLens的名称为ml-25m.zip的数据集，使用的文件时movies.csv和ratings.csv，上述文件的下载地址为：

http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-25m.zip

movies.csv

该文件是电影数据，对应的为维表数据，大小为2.89MB，包括6万多部电影，其数据格式为[movieId,title,genres],分别对应[电影id，电影名称，电影所属分类]，样例数据如下所示：逗号分隔

1,Toy Story (1995),Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy

ratings.csv

该文件为定影评分数据，对应为事实表数据，大小为646MB，其数据格式为:[userId,movieId,rating,timestamp],分别对应[用户id，电影id，评分，时间戳]，样例数据如下所示：逗号分隔

1,296,5,1147880044

项目代码结构

image

需求分析

需求1：查找电影评分个数超过5000,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分

image

需求2：查找每个电影类别及其对应的平均评分

image

需求3：查找被评分次数较多的前十部电影

image

代码讲解

DemoMainApp

该类是程序执行的入口，主要是获取数据源，转换成DataFrame，并调用封装好的业务逻辑类。

object DemoMainApp {
  // 文件路径
  private val MOVIES_CSV_FILE_PATH = "file:///e:/movies.csv"
  private val RATINGS_CSV_FILE_PATH = "file:///e:/ratings.csv"

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建spark session
    val spark = SparkSession
      .builder
      .master("local[4]")
      .getOrCreate
    // schema信息
    val schemaLoader = new SchemaLoader
    // 读取Movie数据集
    val movieDF = readCsvIntoDataSet(spark, MOVIES_CSV_FILE_PATH, schemaLoader.getMovieSchema)
    // 读取Rating数据集
    val ratingDF = readCsvIntoDataSet(spark, RATINGS_CSV_FILE_PATH, schemaLoader.getRatingSchema)

    // 需求1：查找电影评分个数超过5000,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分
    val bestFilmsByOverallRating = new BestFilmsByOverallRating
    //bestFilmsByOverallRating.run(movieDF, ratingDF, spark)

    // 需求2：查找每个电影类别及其对应的平均评分
    val genresByAverageRating = new GenresByAverageRating
    //genresByAverageRating.run(movieDF, ratingDF, spark)

    // 需求3：查找被评分次数较多的前十部电影
    val mostRatedFilms = new MostRatedFilms
    mostRatedFilms.run(movieDF, ratingDF, spark)

    spark.close()

  }
  /**
    * 读取数据文件，转成DataFrame
    *
    * @param spark
    * @param path
    * @param schema
    * @return
    */
  def readCsvIntoDataSet(spark: SparkSession, path: String, schema: StructType) = {

    val dataSet = spark.read
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .schema(schema)
      .load(path)
    dataSet
  }
}

Entry

该类为实体类，封装了数据源的样例类和结果表的样例类

class Entry {

}

case class Movies(
                   movieId: String, // 电影的id
                   title: String, // 电影的标题
                   genres: String // 电影类别
                 )

case class Ratings(
                    userId: String, // 用户的id
                    movieId: String, // 电影的id
                    rating: String, // 用户评分
                    timestamp: String // 时间戳
                  )

// 需求1MySQL结果表
case class tenGreatestMoviesByAverageRating(
                                             movieId: String, // 电影的id
                                             title: String, // 电影的标题
                                             avgRating: String // 电影平均评分
                                           )

// 需求2MySQL结果表
case class topGenresByAverageRating(
                                     genres: String, //电影类别
                                     avgRating: String // 平均评分
                                   )

// 需求3MySQL结果表
case class tenMostRatedFilms(
                              movieId: String, // 电影的id
                              title: String, // 电影的标题
                              ratingCnt: String // 电影被评分的次数
                            )

SchemaLoader

该类封装了数据集的schema信息，主要用于读取数据源是指定schema信息

class SchemaLoader {
  // movies数据集schema信息
  private val movieSchema = new StructType()
    .add("movieId", DataTypes.StringType, false)
    .add("title", DataTypes.StringType, false)
    .add("genres", DataTypes.StringType, false)
 // ratings数据集schema信息
  private val ratingSchema = new StructType()
    .add("userId", DataTypes.StringType, false)
    .add("movieId", DataTypes.StringType, false)
    .add("rating", DataTypes.StringType, false)
    .add("timestamp", DataTypes.StringType, false)

  def getMovieSchema: StructType = movieSchema

  def getRatingSchema: StructType = ratingSchema
}

JDBCUtil

该类封装了连接MySQL的逻辑，主要用于连接MySQL，在业务逻辑代码中会使用该工具类获取MySQL连接，将结果数据写入到MySQL中。

object JDBCUtil {
  val dataSource = new ComboPooledDataSource()
  val user = "root"
  val password = "123qwe"
  val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"

  dataSource.setUser(user)
  dataSource.setPassword(password)
  dataSource.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver")
  dataSource.setJdbcUrl(url)
  dataSource.setAutoCommitOnClose(false)
// 获取连接
  def getQueryRunner(): Option[QueryRunner]={
    try {
      Some(new QueryRunner(dataSource))
    }catch {
      case e:Exception =>
        e.printStackTrace()
        None
    }
  }
}

需求1实现

BestFilmsByOverallRating

需求1实现的业务逻辑封装。该类有一个run()方法，主要是封装计算逻辑。

/**
  * 需求1：查找电影评分个数超过5000,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分
  */
class BestFilmsByOverallRating extends Serializable {

  def run(moviesDataset: DataFrame, ratingsDataset: DataFrame, spark: SparkSession) = {
    import spark.implicits._

    // 将moviesDataset注册成表
    moviesDataset.createOrReplaceTempView("movies")
    // 将ratingsDataset注册成表
    ratingsDataset.createOrReplaceTempView("ratings")

    // 查询SQL语句
    val ressql1 =
      """
         |WITH ratings_filter_cnt AS (
         |SELECT
         |      movieId,
         |      count( * ) AS rating_cnt,
         |      avg( rating ) AS avg_rating
         |FROM
         |      ratings
         |GROUP BY
         |      movieId
         |HAVING
         |      count( * ) >= 5000
         |),
         |ratings_filter_score AS (
         |SELECT
         |     movieId, -- 电影id
         |     avg_rating -- 电影平均评分
         |FROM ratings_filter_cnt
         |ORDER BY avg_rating DESC -- 平均评分降序排序
         |LIMIT 10 -- 平均分较高的前十部电影
         |)
         |SELECT
         |     m.movieId,
         |     m.title,
         |     r.avg_rating AS avgRating
         |FROM
         |    ratings_filter_score r
         |JOIN movies m ON m.movieId = r.movieId
      """.stripMargin

    val resultDS = spark.sql(ressql1).as[tenGreatestMoviesByAverageRating]
    // 打印数据
    resultDS.show(10)
    resultDS.printSchema()
    // 写入MySQL
    resultDS.foreachPartition(par => par.foreach(insert2Mysql(_)))
  }

  /**
    * 获取连接，调用写入MySQL数据的方法
    *
    * @param res
    */
  private def insert2Mysql(res: tenGreatestMoviesByAverageRating): Unit = {
    lazy val conn = JDBCUtil.getQueryRunner()
    conn match {
      case Some(connection) => {
        upsert(res, connection)
      }
      case None => {
        println("Mysql连接失败")
        System.exit(-1)
      }
    }
  }

  /**
    * 封装将结果写入MySQL的方法
    * 执行写入操作
    *
    * @param r
    * @param conn
    */
  private def upsert(r: tenGreatestMoviesByAverageRating, conn: QueryRunner): Unit = {
    try {
      val sql =
        s"""
           |REPLACE INTO `ten_movies_averagerating`(
           |movieId,
           |title,
           |avgRating
           |)
           |VALUES
           |(?,?,?)
       """.stripMargin
      // 执行insert操作
      conn.update(
        sql,
        r.movieId,
        r.title,
        r.avgRating
      )
    } catch {
      case e: Exception => {
        e.printStackTrace()
        System.exit(-1)
      }
    }
  }
}

需求1结果

结果表建表语句

CREATE TABLE `ten_movies_averagerating` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `movieId` int(11) NOT NULL COMMENT '电影id',
  `title` varchar(100) NOT NULL COMMENT '电影名称',
  `avgRating` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '平均评分',
  `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `movie_id_UNIQUE` (`movieId`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8;

统计结果

平均评分最高的前十部电影如下：

movieId	title	avgRating
318	Shawshank Redemption, The (1994)	4.41
858	Godfather, The (1972)	4.32
50	Usual Suspects, The (1995)	4.28
1221	Godfather: Part II, The (1974)	4.26
527	Schindler's List (1993)	4.25
2019	Seven Samurai (Shichinin no samurai) (1954)	4.25
904	Rear Window (1954)	4.24
1203	12 Angry Men (1957)	4.24
2959	Fight Club (1999)	4.23
1193	One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)	4.22

上述电影评分对应的电影中文名称为：

英文名称	中文名称
Shawshank Redemption, The (1994)	肖申克的救赎
Godfather, The (1972)	教父1
Usual Suspects, The (1995)	非常嫌疑犯
Godfather: Part II, The (1974)	教父2
Schindler's List (1993)	辛德勒的名单
Seven Samurai (Shichinin no samurai) (1954)	七武士
Rear Window (1954)	后窗
12 Angry Men (1957)	十二怒汉
Fight Club (1999)	搏击俱乐部
One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975)	飞越疯人院

需求2实现

GenresByAverageRating

需求2实现的业务逻辑封装。该类有一个run()方法，主要是封装计算逻辑。

**
  * 需求2：查找每个电影类别及其对应的平均评分
  */
class GenresByAverageRating extends Serializable {
  def run(moviesDataset: DataFrame, ratingsDataset: DataFrame, spark: SparkSession) = {
    import spark.implicits._
    // 将moviesDataset注册成表
    moviesDataset.createOrReplaceTempView("movies")
    // 将ratingsDataset注册成表
    ratingsDataset.createOrReplaceTempView("ratings")

    val ressql2 =
      """
        |WITH explode_movies AS (
        |SELECT
        |   movieId,
        |   title,
        |   category
        |FROM
        |   movies lateral VIEW explode ( split ( genres, "\\|" ) ) temp AS category
        |)
        |SELECT
        |   m.category AS genres,
        |   avg( r.rating ) AS avgRating
        |FROM
        |   explode_movies m
        |   JOIN ratings r ON m.movieId = r.movieId
        |GROUP BY
        |   m.category
        | """.stripMargin

    val resultDS = spark.sql(ressql2).as[topGenresByAverageRating]

    // 打印数据
    resultDS.show(10)
    resultDS.printSchema()
    // 写入MySQL
    resultDS.foreachPartition(par => par.foreach(insert2Mysql(_)))

  }

  /**
    * 获取连接，调用写入MySQL数据的方法
    *
    * @param res
    */
  private def insert2Mysql(res: topGenresByAverageRating): Unit = {
    lazy val conn = JDBCUtil.getQueryRunner()
    conn match {
      case Some(connection) => {
        upsert(res, connection)
      }
      case None => {
        println("Mysql连接失败")
        System.exit(-1)
      }
    }
  }

  /**
    * 封装将结果写入MySQL的方法
    * 执行写入操作
    *
    * @param r
    * @param conn
    */
  private def upsert(r: topGenresByAverageRating, conn: QueryRunner): Unit = {
    try {
      val sql =
        s"""
           |REPLACE INTO `genres_average_rating`(
           |genres,
           |avgRating
           |)
           |VALUES
           |(?,?)
       """.stripMargin
      // 执行insert操作
      conn.update(
        sql,
        r.genres,
        r.avgRating
      )
    } catch {
      case e: Exception => {
        e.printStackTrace()
        System.exit(-1)
      }
    }
  }
}

需求2结果

结果表建表语句

CREATE TABLE genres_average_rating (
    `id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
    `genres` VARCHAR ( 100 ) NOT NULL COMMENT '电影类别',
    `avgRating` DECIMAL ( 10, 2 ) NOT NULL COMMENT '电影类别平均评分',
    `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY ( `id` ),
UNIQUE KEY `genres_UNIQUE` ( `genres` )
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8;

统计结果

共有20个电影分类，每个电影分类的平均评分为：

genres	avgRating
Film-Noir	3.93
War	3.79
Documentary	3.71
Crime	3.69
Drama	3.68
Mystery	3.67
Animation	3.61
IMAX	3.6
Western	3.59
Musical	3.55
Romance	3.54
Adventure	3.52
Thriller	3.52
Fantasy	3.51
Sci-Fi	3.48
Action	3.47
Children	3.43
Comedy	3.42
(no genres listed)	3.33
Horror	3.29

电影分类对应的中文名称为：

分类	中文名称
Film-Noir	黑色电影
War	战争
Documentary	纪录片
Crime	犯罪
Drama	历史剧
Mystery	推理
Animation	动画片
IMAX	巨幕电影
Western	西部电影
Musical	音乐
Romance	浪漫
Adventure	冒险
Thriller	惊悚片
Fantasy	魔幻电影
Sci-Fi	科幻
Action	动作
Children	儿童
Comedy	喜剧
(no genres listed)	未分类
Horror	恐怖

需求3实现

MostRatedFilms

需求3实现的业务逻辑封装。该类有一个run()方法，主要是封装计算逻辑。

/**
  * 需求3：查找被评分次数较多的前十部电影.
  */
class MostRatedFilms extends Serializable {
   def run(moviesDataset: DataFrame, ratingsDataset: DataFrame,spark: SparkSession) = {

     import spark.implicits._

     // 将moviesDataset注册成表
     moviesDataset.createOrReplaceTempView("movies")
     // 将ratingsDataset注册成表
     ratingsDataset.createOrReplaceTempView("ratings")

val ressql3 =
  """
    |WITH rating_group AS (
    |    SELECT
    |       movieId,
    |       count( * ) AS ratingCnt
    |    FROM ratings
    |    GROUP BY movieId
    |),
    |rating_filter AS (
    |    SELECT
    |       movieId,
    |       ratingCnt
    |    FROM rating_group
    |    ORDER BY ratingCnt DESC
    |    LIMIT 10
    |)
    |SELECT
    |    m.movieId,
    |    m.title,
    |    r.ratingCnt
    |FROM
    |    rating_filter r
    |JOIN movies m ON r.movieId = m.movieId
    |
  """.stripMargin

     val resultDS = spark.sql(ressql3).as[tenMostRatedFilms]
     // 打印数据
     resultDS.show(10)
     resultDS.printSchema()
     // 写入MySQL
     resultDS.foreachPartition(par => par.foreach(insert2Mysql(_)))

  }

  /**
    * 获取连接，调用写入MySQL数据的方法
    *
    * @param res
    */
  private def insert2Mysql(res: tenMostRatedFilms): Unit = {
    lazy val conn = JDBCUtil.getQueryRunner()
    conn match {
      case Some(connection) => {
        upsert(res, connection)
      }
      case None => {
        println("Mysql连接失败")
        System.exit(-1)
      }
    }
  }

  /**
    * 封装将结果写入MySQL的方法
    * 执行写入操作
    *
    * @param r
    * @param conn
    */
  private def upsert(r: tenMostRatedFilms, conn: QueryRunner): Unit = {
    try {
      val sql =
        s"""
           |REPLACE INTO `ten_most_rated_films`(
           |movieId,
           |title,
           |ratingCnt
           |)
           |VALUES
           |(?,?,?)
       """.stripMargin
      // 执行insert操作
      conn.update(
        sql,
        r.movieId,
        r.title,
        r.ratingCnt
      )
    } catch {
      case e: Exception => {
        e.printStackTrace()
        System.exit(-1)
      }
    }
  }

}

需求3结果

结果表创建语句

CREATE TABLE ten_most_rated_films (
    `id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
    `movieId` INT ( 11 ) NOT NULL COMMENT '电影Id',
    `title` varchar(100) NOT NULL COMMENT '电影名称',
    `ratingCnt` INT(11) NOT NULL COMMENT '电影被评分的次数',
    `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY ( `id` ),
UNIQUE KEY `movie_id_UNIQUE` ( `movieId` )
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8;

统计结果

movieId	title	ratingCnt
356	Forrest Gump (1994)	81491
318	Shawshank Redemption, The (1994)	81482
296	Pulp Fiction (1994)	79672
593	Silence of the Lambs, The (1991)	74127
2571	Matrix, The (1999)	72674
260	Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)	68717
480	Jurassic Park (1993)	64144
527	Schindler's List (1993)	60411
110	Braveheart (1995)	59184
2959	Fight Club (1999)	58773

评分次数较多的电影对应的中文名称为：

英文名称	中文名称
Forrest Gump (1994)	阿甘正传
Shawshank Redemption, The (1994)	肖申克的救赎
Pulp Fiction (1994)	低俗小说
Silence of the Lambs, The (1991)	沉默的羔羊
Matrix, The (1999)	黑客帝国
Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)	星球大战
Jurassic Park (1993)	侏罗纪公园
Schindler's List (1993)	辛德勒的名单
Braveheart (1995)	勇敢的心
Fight Club (1999)	搏击俱乐部

总结

本文主要是基于SparkSQL对MovieLens数据集进行统计分析，完整实现了三个需求，并给对每个需求都给出了详细的代码实现和结果分析。本案例还原了企业使用SparkSQL进行实现数据统计的基本流程，通过本文，或许你对SparkSQL的应用有了更加深刻的认识，希望本文对你有所帮助。

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第十一篇|基于SparkSQL的电影分析项目实战

项目介绍

数据集介绍

项目代码结构

需求分析

代码讲解

需求1实现

需求1结果

需求2实现

需求2结果

需求3实现

需求3结果

总结

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