图解大数据 | 综合案例-使用Spark分析挖掘音乐专辑数据

作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/84
本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/178
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处

引言

文娱影音是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一，本案例以音乐专辑发行数据为背景，讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行处理数据分析的过程，并且对分析结果做了可视化呈现。

1.实验环境

• （1）Linux： Ubuntu 16.04
• （2）Python: 3.8
• （3）Hadoop：3.1.3
• （4）Spark: 2.4.0
• （5）Web框架：flask 1.0.3
• （6）可视化工具：Echarts
• （7）开发工具：Visual Studio Code

为了支持Python可视化分析，大家可以运行如下命令安装Flask组件：

sudo apt-get install python3-pip
pip3 install flask

2.实验数据集

1）数据集说明

数据集和源代码下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1C0VI6w679izw1RENyGDXsw
提取码：show

本案例的数据集来自于Kaggle平台，数据名称albums.csv，包含了10万条音乐专辑的数据（大家可以通过上述百度网盘地址下载）。主要字段说明如下：

• album_title：音乐专辑名称
• genre：专辑类型
• year_of_pub： 专辑发行年份
• num_of_tracks： 每张专辑中单曲数量
• num_of_sales：专辑销量
• rolling_stone_critic：滚石网站的评分
• mtv_critic：全球最大音乐电视网MTV的评分
• music_maniac_critic：音乐达人的评分

2）上传数据至HDFS

（1）启动Hadoop中的HDFS组件，在命令行运行下面命令：

/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh

（2）在hadoop上登录用户创建目录，在命令行运行下面命令：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

（3）把本地文件系统中的数据集albums.csv上传到分布式文件系统HDFS中：

hdfs dfs -put albums.csv

3.pyspark数据分析

1）建立工程文件

（1）创建文件夹code
（2）在code下创建project.py文件
（3）在code下创建static文件夹，存放静态文件
（4）在code/static文件夹下面创建data目录，存放分析生成的json数据

2）进行数据分析

本文对音乐专辑数据集albums.csv进行了一系列的分析，包括：

（1）统计各类型专辑的数量
（2）统计各类型专辑的销量总数
（3）统计近20年每年发行的专辑数量和单曲数量
（4）分析总销量前五的专辑类型的各年份销量
（5）分析总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的平均评分

3）代码实现

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

project.py代码如下：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
import json
 
#统计各类型专辑的数量（只显示总数量大于2000的十种专辑类型）
def genre(sc, spark, df):
    #按照genre字段统计每个类型的专辑总数，过滤出其中数量大于2000的记录
    #并取出10种类型用于显示
    j = df.groupBy('genre').count().filter('count > 2000').take(10)
    #把list数据转换成json字符串，并写入到static/data目录下的json文件中
    f = open('static/data/genre.json', 'w')
    f.write(json.dumps(j))
    f.close()
 
#统计各个类型专辑的销量总数
def genreSales(sc, spark, df):
    j = df.select('genre', 'num_of_sales').rdd\
        .map(lambda v: (v.genre, int(v.num_of_sales)))\
            .reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
    f = open('static/data/genre-sales.json', 'w')
    f.write(json.dumps(j))
    f.close()
 
#统计每年发行的专辑数量和单曲数量
def yearTracksAndSales(sc, spark, df):
    #把相同年份的专辑数和单曲数量相加，并按照年份排序
    result = df.select('year_of_pub', 'num_of_tracks').rdd\
        .map(lambda v: (int(v.year_of_pub), [int(v.num_of_tracks), 1]))\
            .reduceByKey(lambda x, y: [x[0] + y[0], x[1] + y[1]])\
                .sortByKey()\
                .collect()
 
    #为了方便可视化实现，将列表中的每一个字段分别存储
    ans = {}
    ans['years'] = list(map(lambda v: v[0], result))
    ans['tracks'] = list(map(lambda v: v[1][0], result))
    ans['albums'] = list(map(lambda v: v[1][1], result))
    f = open('static/data/year-tracks-and-sales.json', 'w')
    f.write(json.dumps(ans))
    f.close()
 
#取出总销量排名前五的专辑类型
def GenreList(sc, spark, df):
    genre_list = df.groupBy('genre').count()\
        .orderBy('count',ascending = False).rdd.map(lambda v: v.genre).take(5)
    return genre_list
 
 
#分析总销量前五的类型的专辑各年份销量
def GenreYearSales(sc, spark, df, genre_list):
    #过滤出类型为总销量前五的专辑，将相同类型、相同年份的专辑的销量相加，并进行排序。
    result = df.select('genre', 'year_of_pub', 'num_of_sales').rdd\
        .filter(lambda v: v.genre in genre_list)\
            .map(lambda v: ((v.genre, int(v.year_of_pub)), int(v.num_of_sales)))\
                .reduceByKey(lambda x, y: x + y)\
                    .sortByKey().collect()
 
    #为了方便可视化数据提取，将数据存储为适配可视化的格式
    result = list(map(lambda v: [v[0][0], v[0][1], v[1]], result))
    ans = {}
    for genre in genre_list:
        ans[genre] = list(filter(lambda v: v[0] == genre, result))
    f = open('static/data/genre-year-sales.json', 'w')
    f.write(json.dumps(ans))
    f.close()
 
#总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的平均评分
def GenreCritic(sc, spark, df, genre_list):
    #过滤出类型为总销量前五的专辑，将同样类型的专辑的滚石评分、mtv评分，音乐达人评分分别取平均
    result = df.select('genre', 'rolling_stone_critic', 'mtv_critic', 'music_maniac_critic').rdd\
        .filter(lambda v: v.genre in genre_list)\
        .map(lambda v: (v.genre, (float(v.rolling_stone_critic), float(v.mtv_critic), float(v.music_maniac_critic), 1)))\
        .reduceByKey(lambda x, y : (x[0] + y[0], x[1] + y[1], x[2] + y[2], x[3] + y[3]))\
        .map(lambda v: (v[0], v[1][0]/v[1][3], v[1][1]/v[1][3], v[1][2]/v[1][3])).collect()
 
    f = open('static/data/genre-critic.json', 'w')
    f.write(json.dumps(result))
    f.close()
 
 
#代码入口
 
if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext( 'local', 'test')
    sc.setLogLevel("WARN")
    spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
    file = "albums.csv"
    df = spark.read.csv(file, header=True)  #dataframe
 
    genre_list = GenreList(sc, spark, df)
 
    genre(sc, spark, df)
    genreSales(sc, spark, df)
    yearTracksAndSales(sc, spark, df)
    GenreYearSales(sc, spark, df, genre_list)
    GenreCritic(sc, spark, df, genre_list)

4）代码运行

（1）在Ubuntu终端窗口中，用 hadoop 用户登录，在命令行运行 su hadoop，并输入用户密码。
（2）进入代码所在目录。
（3）为了能够读取HDFS中的 albums.csv 文件，在命令行运行：

/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh

（4）在命令行运行：

spark-submit project.py

4.可视化实现

=======

本案例的可视化基于Echarts实现，实现的可视化页面部署在基于flask框架的web服务器上。

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

1）相关代码结构

（1）在code目录下新建 VisualizationFlask.py 文件，存放 Flask 应用。
（2）在code目录下新建一个名为 templates 的文件夹，存放 html文件。
（3）在 code/static 目录下新建一个名为 js 的文件夹，存放 js 文件。

2）建立Flask应用

在SparkFlask.py文件中复制以下代码：

from flask import render_template
from flask import Flask
# from livereload import Server
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    #使用 render_template() 方法来渲染模板
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/<filename>')
def req_file(filename):
    return render_template(filename)
 
if __name__ == '__main__':   
    app.DEBUG=True#代码调试立即生效
    app.jinja_env.auto_reload = True#模板调试立即生效
app.run()#用 run() 函数来让应用运行在本地服务器上

3）下载js文件

（1）在网站上下载jQuery（https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.1/jquery.min.js），将其另存为 jquery.min.js 文件，保存在 code/static/js 目录下。
（2）在官网下载界面下载Echarts（https://echarts.apache.org/zh/download.html），将其另存 echarts-gl.min.js 文件，保存在 code/static/js 目录下。

4）Echarts可视化

（1）在code/templates目录下新建index.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
 
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Music</title>
</head>
 
<body>
    <h2>音乐专辑分析</h2>
    <ul style="line-height: 2em">
        <li><a href="genre.html">各类型专辑的数量统计图</a></li>
        <li><a href="genre-sales.html">各类型专辑的销量统计图</a></li>
        <li><a href="year-tracks-and-sales.html">近20年每年发行的专辑数量和单曲数量统计图</a></li>
        <li><a href="genre-year-sales.html">总销量前五的专辑类型的各年份销量分析图</a></li>
        <li><a href="genre-critic.html">总销量前五的专辑类型的评分分析图</a></li>
    </ul>
</body>
</html>
 
index.html为主页面，显示每一个统计分析图所在页面的链接。点击任意一个链接，即可跳转到相应页面。

（2）在code/templates目录下新建genre.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
 
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
    <script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
 
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <a href="/">Return</a>
    <br>
    <br>
    <div id="genre" style="width: 480px;height:500px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $.getJSON("static/data/genre.json", d => {
            _data = d.map(v => ({
                name: v[0],
                value: v[1]
            }))
            // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre'), 'light');
 
            // 指定图表的配置项和数据
            option = {
                title: {
                    text: '各类型专辑的数量统计图',
                    subtext: '从图中可以看出Indie类型的专辑数量最多。',
                    // x: 'center'
                    x: 'left'
                },
                tooltip: {
                    trigger: 'item',
                    formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
                },
                legend: {
                    x: 'center',
                    y: 'bottom',
                    data: d.map(v => v[0])
                },
                toolbox: {
                    show: true,
                    feature: {
                        mark: { show: true },
                        dataView: { show: true, readOnly: false },
                        magicType: {
                            show: true,
                            type: ['pie', 'funnel']
                        },
                        restore: { show: true },
                        saveAsImage: { show: true }
                    }
                },
                calculable: true,
                series: [
                    {
                        name: '半径模式',
                        type: 'pie',
                        radius: [30, 180],
                        center: ['50%', '50%'],
                        roseType: 'radius',
                        label: {
                            normal: {
                                show: false
                            },
                            emphasis: {
                                show: true
                            }
                        },
                        lableLine: {
                            normal: {
                                show: false
                            },
                            emphasis: {
                                show: true
                            }
                        },
                        data: _data
                    }
                ]
            };
 
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
        })
    </script>
</body>
</html>

这个通过读取 code/static/data/genre.json 中的数据，画出玫瑰图，显示各类型专辑的数量。

（3）在code/templates目录下新建genre-sales.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
 
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
    <script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
 
<body>
    <a href="/">Return</a>
    <br>
    <br>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="genre-sales" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $.getJSON("static/data/genre-sales.json", d => {
            console.log(d);
 
            // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-sales'), 'light');
 
            var dataAxis = d.map(v => v[0]);
            var data = d.map(v => parseInt(v[1])/1e6);
 
            option = {
                title: {
                    text: '各类型专辑的销量统计图',
                    subtext: '该图统计了各个类型专辑的销量和，从图中可以看出 Indie 类型的专辑销量最高，将近 47 亿。Pop 类型的专辑销量排在第二，约为39亿。',
                    x: 'center',
                    // bottom: 10
                    padding: [0, 0, 15, 0]
                },
                color: ['#3398DB'],
                tooltip: {
                    trigger: 'axis',
                    axisPointer: {            // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效
                        type: 'shadow'        // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow'
                    }
                },
                grid: {
                    left: '3%',
                    right: '4%',
                    bottom: '3%',
                    containLabel: true
                },
                xAxis: [
                    {
                        type: 'category',
                        data: dataAxis,
                        axisTick: {
                            show: true,
                            alignWithLabel: true,
                            interval: 0
                        },
                        axisLabel: {
                            interval: 0,
                            rotate: 45,
                        }
                    }
                ],
                yAxis: [
                    {
                        type: 'value',
                        name: '# Million Albums',
                        nameLocation: 'middle',
                        nameGap: 50 
                    }
                ],
                series: [
                    {
                        name: '直接访问',
                        type: 'bar',
                        barWidth: '60%',
                        data: data
                    }
                ]
            };
 
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
 
        })
    </script>
</body>
</html>

这个通过读取 code/static/data/genre-sales.json 中的数据，画出柱状图，显示各类型专辑的销量总数。

（4）在code/templates目录下新建year-tracks-and-sales.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
 
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
    <script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
 
<body>
    <a href="/">Return</a>
    <br>
    <br>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="canvas" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $.getJSON("static/data/year-tracks-and-sales.json", d => {
            console.log(d)
            // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('canvas'), 'light');
 
            var colors = ['#5793f3', '#d14a61', '#675bba'];
 
            option = {
                title: {
                    text: '近20年的专辑数量和单曲数量的变化趋势',
                    padding: [1, 0, 0, 15]
                    // subtext: '该图显示了从2000年到2019年发行的专辑数量和单曲数量的变化趋势，从图中可以看出，专辑数量变化很小，基本稳定在5000左右；单曲数量有轻微的波动，大概为专辑数量的10倍。'
                },
                tooltip: {
                    trigger: 'axis'
                },
                legend: {
                    data: ['单曲数量', '专辑数量'],
                    padding: [2, 0, 0, 0]
                },
                toolbox: {
                    show: true,
                    feature: {
                        dataZoom: {
                            yAxisIndex: 'none'
                        },
                        dataView: { readOnly: false },
                        magicType: { type: ['line', 'bar'] },
                        restore: {},
                        saveAsImage: {}
                    }
                },
                xAxis: {
                    type: 'category',
                    boundaryGap: false,
                    data: d['years'],
                    boundaryGap: ['20%', '20%']
                },
                yAxis: {
                    type: 'value',
                    // type: 'log',
                    axisLabel: {
                        formatter: '{value}'
                    }       
                },
                series: [
                    {
                        name: '单曲数量',
                        type: 'bar',
                        data: d['tracks'],
                        barWidth: 15,
                    },
                    {
                        name: '专辑数量',
                        type: 'bar',
                        data: d['albums'],
                        barGap:  '-100%',
                        barWidth: 15,
                    }
                ]
            };
 
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
 
        })
    </script>
</body>
</html>

这个通过读取 code/static/data/ year-tracks-and-sales.json 中的数据，画出柱状图，显示近20年每年发行的专辑数量和单曲数量。

（5）在code/templates目录下新建genre-year-sales.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
 
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
    <script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
 
<body>
    <a href="/">Return</a>
    <br>
    <br>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="genre-year-sales" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $.getJSON("static/data/genre-year-sales.json", d => {
            console.log(d);
 
            // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-year-sales'), 'light');
            option = {
                legend: {},
                tooltip: {
                    trigger: 'axis',
                    showContent: false
                },
                dataset: {
                    source: [
                        ['year', ...d['Indie'].map(v => `${v[1]}`)],
                        ...['Indie', 'Pop', 'Rap', 'Latino', 'Pop-Rock'].map(v => [v, ...d[v].map(v1 => v1[2])])
                    ]
                },
                xAxis: { type: 'category' },
                yAxis: { gridIndex: 0 },
                grid: { top: '55%' },
                series: [
                    { type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row' },
                    { type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row' },
                    { type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row' },
                    { type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row' },
                    { type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row' },
                    {
                        type: 'pie',
                        id: 'pie',
                        radius: '30%',
                        center: ['50%', '25%'],
                        label: {
                            formatter: '{b}: {@2000} ({d}%)' //b是数据名，d是百分比
                        },
                        encode: {
                            itemName: 'year',
                            value: '2000',
                            tooltip: '2000'
                        }
                    }
 
                ]
            };
 
            myChart.on('updateAxisPointer', function (event) {
                var xAxisInfo = event.axesInfo[0];
                if (xAxisInfo) {
                    var dimension = xAxisInfo.value + 1;
                    myChart.setOption({
                        series: {
                            id: 'pie',
                            label: {
                                formatter: '{b}: {@[' + dimension + ']} ({d}%)'
                            },
                            encode: {
                                value: dimension,
                                tooltip: dimension
                            }
                        }
                    });
                }
            });
 
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
 
        })
    </script>
</body>
</html>

这个通过读取 code/static/data/ genre-year-sales.json 中的数据，画出扇形图和折线图，分别显示不同年份各类型专辑的销量占总销量的比例，和总销量前五的专辑类型的各年份销量变化。

（6）在code/templates目录下新建genre-critic.html文件。复制以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
 
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="static/js/echarts-gl.min.js"></script>
    <script src="static/js/jquery.min.js"></script>
</head>
 
<body>
    <a href="/">Return</a>
    <br>
    <br>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="genre-critic" style="width: 1000px;height:550px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $.getJSON("static/data/genre-critic.json", d => {
            console.log(d);
 
            // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('genre-critic'), 'light');
            option = {
                legend: {},
                tooltip: {},
                dataset: {
                    source: [
                        ['genre', ...d.map(v => v[0])],
                        ['rolling_stone_critic', ...d.map(v => v[1])],
                        ['mtv_critic', ...d.map(v => v[2])],
                        ['music_maniac_critic', ...d.map(v => v[3])]
                    ]
                },
                xAxis: [
                    { type: 'category', gridIndex: 0 },
                    { type: 'category', gridIndex: 1 }
                ],
                yAxis: [
                    { gridIndex: 0 , min: 2.7},
                    { gridIndex: 1 , min: 2.7}
                ],
                grid: [
                    { bottom: '55%' },
                    { top: '55%' }
                ],
                series: [
                    // These series are in the first grid.
                    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30},
                    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30},
                    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row' , barWidth: 30 },
                    // These series are in the second grid.
                    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
                    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
                    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35},
                    { type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 , barWidth: 35}
                ]
            };
 
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
        })
</script>
</body>
</html>

这个通过读取 code/static/data/ genre-critic.json 中的数据，画出柱形图，显示总销量前五的专辑类型，在不同评分体系中的平均评分。

5）web程序启动

① 在另一个Ubuntu终端窗口中，用 hadoop 用户登录，在命令行运行su hadoop，并输入用户密码。
② 进入代码所在目录。
③ 在命令行运行如下命令：

spark-submit VisualizationFlask.py

④ 在浏览器打开 http://127.0.0.1:5000/，可看到如下界面：

（1）各类型专辑的数量统计图

从图中可以看出Indie类型的专辑数量最多。

（2）各类型专辑的销量统计图

该图统计了各个类型专辑的销量和，从图中可以看出Indie类型的专辑销量最高，将近47亿。Pop类型的专辑销量排在第二，约为39亿。

（3）近20年每年发行的专辑数量和单曲数量统计图

（4）总销量前五的专辑类型的各年份销量分析图

（5）总销量前五的专辑类型的评分分析图

5.参考资料

• 数据科学工具速查 | Spark使用指南(RDD版) https://www.showmeai.tech/article-detail/106
• 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版) https://www.showmeai.tech/article-detail/107

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• 图解大数据 | 建模与超参调优@Spark机器学习
• 图解大数据 | GraphFrames @基于图的数据分析挖掘

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