user_df.collect()
时间: 2024-05-31 09:13:52 浏览: 12
这段代码看起来像是在使用分布式计算框架 Apache Spark 的 DataFrame 对象的 collect() 方法,将分布式的数据集合并到一个单独的机器上。这个操作可能会导致性能问题,因为 collect() 方法会将整个数据集拉回到驱动程序的内存中,如果数据集非常大,可能会导致内存不足。建议在使用 collect() 方法时仔细考虑数据集大小和内存限制。
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print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码
这段代码实现了一个基于ALS算法的推荐系统,并将推荐结果保存到MySQL数据库中。具体过程如下:
1. 打印一条开始执行推荐算法的提示信息。
2. 从数据源中获取数据,并选择'user_id', 'phone_id', 'action_core'三个字段。将结果转换为一个RDD对象,并对RDD对象进行两次map操作,得到一个以'action_core'作为键的元组列表。
3. 使用ALS算法对元组列表进行训练,得到一个推荐模型。
4. 调用推荐模型的recommendProductsForUsers方法,获取用户对物品的推荐结果。
5. 打开一个文件,将推荐结果保存到文件中。
6. 使用csv模块创建一个csv写入器,并设置用户csv文件头行。
7. 循环推荐数据,将每一条推荐数据写入文件中。
8. 打印一条推荐算法执行结束的提示信息,并开始加工和变换推荐结果。
9. 使用Spark读取保存推荐结果的csv文件,并创建DataFrame对象。
10. 构造一个Spark SQL查询语句,用于将推荐结果与手机信息表关联,获取手机的品牌、价格、内存、屏幕尺寸等信息。
11. 执行Spark SQL查询语句,得到查询结果的DataFrame对象。
12. 将查询结果写入MySQL数据库中的recommend表中,如果recommend表已经存在,则会覆盖原有数据。
object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL
要将数据持久化到MySQL,可以按照以下步骤进行修改:
1. 导入相关依赖包,包括MySQL JDBC驱动、Spark SQL的依赖等。
```scala
import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
```
2. 创建SparkSession对象,用于操作Spark SQL。
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("areaTop3ProductStat")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
3. 将数据转换为DataFrame,方便后续操作。
```scala
import spark.implicits._
val df = areaProductBasicRDD.toDF("city_id", "product_id")
```
4. 创建MySQL连接,并将DataFrame中的数据存储到MySQL表中。
```scala
val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")
df.write.mode("append").jdbc(url, "area_top3_products", prop)
```
完整代码如下:
```scala
import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
object AreaTop3ProductStat {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("areaTop3ProductStat")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val datas = spark.read.textFile("data/user_visit_action")
val areaProductBasicRDD = datas.map(line => {
val fields = line.split("_")
(fields(2), fields(6))
})
val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD
.groupByKey
.mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3))
top3ProductsByCityRDD.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")
val conn = DriverManager.getConnection(url, prop)
conn.setAutoCommit(false)
val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO area_top3_products VALUES (?, ?, ?)")
partitionOfRecords.foreach(record => {
val city = record._1
val products = record._2
products.foreach(product => {
stmt.setString(1, city)
stmt.setString(2, product)
stmt.setInt(3, 1)
stmt.addBatch()
})
})
stmt.executeBatch()
conn.commit()
stmt.close()
conn.close()
})
spark.stop()
}
}
```
在这个例子中,我们使用了JDBC来将数据写入到MySQL中。具体来说,我们将RDD转换为DataFrame,然后使用DataFrame的write方法将数据写入到MySQL表中。需要注意的是,在实际生产环境中,我们需要根据实际情况进行优化,比如批量插入数据、使用连接池等。