(4) 针对上题读取的数据进行大数据分析,请用Spark Mlib 对顾客表进行聚类分析(例如使用K-Means算法)
时间: 2024-01-08 11:02:56 浏览: 33
好的,根据您的要求,这里提供一个使用Spark MLlib对顾客表进行聚类分析的示例代码,使用的是K-Means算法:
```scala
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object CustomerClustering {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("CustomerClustering")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取顾客表的数据
val customers = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/hr_db")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "customer_info")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load()
// 将数据转化为向量格式
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("age", "income", "spending_score"))
.setOutputCol("features")
val data = assembler.transform(customers)
// 进行K-Means聚类
val kMeans = new KMeans()
.setK(3) // 设置聚类数目为3
.setSeed(1L)
val model = kMeans.fit(data)
// 输出聚类结果
val predictions = model.transform(data)
predictions.show()
// 关闭SparkSession
spark.stop()
}
}
```
在这段代码中,我们首先使用SparkSession读取了顾客表的数据。然后,我们将数据转化为向量格式,以便于使用K-Means算法进行聚类。接着,我们使用KMeans对象设置了聚类数目为3,并使用fit()方法拟合了模型。最后,我们将模型应用到数据上,输出了聚类结果。
请注意,您需要将代码中的数据库连接信息替换为您的实际情况。同时,您需要确保在运行代码之前已经将相关的MySQL JDBC驱动程序添加到您的项目中。
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