Spark Mllib测试

一、FPGrowth算法理解

Spark.mllib 提供并行FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的非空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是一条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】，经常用于挖掘频度物品集。关于算法的介绍网上很多，这里不再赘述。主要搞清楚几个概念：

1)支持度support(A => B) = P(AnB) = |A n B| / |N|，表示数据集D中，事件A和事件B共同出现的概率；

2)置信度confidence(A => B) = P(B|A) = |A n B| / |A|，表示数据集D中，出现事件A的事件中出现事件B的概率；

3）提升度lift(A => B) = P(B|A):P(B) = |A n B| / |A| : |B| / |N|，表示数据集D中，出现A的条件下出现事件B的概率和没有条件A出现B的概率；

由上可以看出，支持度表示这条规则的可能性大小，而置信度表示由事件A得到事件B的可信性大小。

举个列子：10000个消费者购买了商品，尿布1000个，啤酒2000个，同时购买了尿布和啤酒800个。

1)支持度：在所有项集中出现的可能性，项集同时含有，x与y的概率。尿布和啤酒的支持度为：800/10000=8%

2)置信度：在X发生的条件下，Y发生的概率。尿布-》啤酒的置信度为:800/1000=80%，啤酒-》尿布的置信度为：800/2000=40%

3)提升度：在含有x条件下同时含有Y的可能性（x->y的置信度）比没有x这个条件下含有Y的可能性之比：confidence(尿布=> 啤酒)/概率(啤酒)) = 80%/(2000/10000) 。如果提升度=1，那就是没啥关系这两个

通过支持度和置信度可以得出强关联关系，通过提升的，可判别有效的强关联关系。

直接拿例子来说明问题。首先数据集如下：

r z h k p
z y x w v u t s
s x o n r
x z y m t s q e
z
x z y r q t p

二、代码实现。在IDEA中建立Maven工程，然后本地模式调试代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.mllib.fpm.AssociationRules;
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth;
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowthModel;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class FPDemo {
public static void main(String[] args){
String data_path; //数据集路径
double minSupport = 0.2;//最小支持度
int numPartition = 10; //数据分区
double minConfidence = 0.8;//最小置信度
if(args.length < 1){
System.out.println("<input data_path>");
System.exit(-1);
}
data_path = args[0];
if(args.length >= 2)
minSupport = Double.parseDouble(args[1]);
if(args.length >= 3)
numPartition = Integer.parseInt(args[2]);
if(args.length >= 4)
minConfidence = Double.parseDouble(args[3]);
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("FPDemo").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//加载数据，并将数据通过空格分割
JavaRDD<List<String>> transactions = sc.textFile(data_path)
.map(new Function<String, List<String>>() {
public List<String> call(String s) throws Exception {
String[] parts = s.split(" ");
return Arrays.asList(parts);
}
});
//创建FPGrowth的算法实例，同时设置好训练时的最小支持度和数据分区
FPGrowth fpGrowth = new FPGrowth().setMinSupport(minSupport).setNumPartitions(numPartition);
FPGrowthModel<String> model = fpGrowth.run(transactions);//执行算法
//查看所有频繁諅，并列出它出现的次数
for(FPGrowth.FreqItemset<String> itemset : model.freqItemsets().toJavaRDD().collect())
System.out.println("[" + itemset.javaItems() + "]," + itemset.freq());
//通过置信度筛选出强规则
//antecedent表示前项
//consequent表示后项
//confidence表示规则的置信度
for(AssociationRules.Rule<String> rule : model.generateAssociationRules(minConfidence).toJavaRDD().collect())
System.out.println(rule.javaAntecedent() + "=>" + rule.javaConsequent() + ", " + rule.confidence());
}
}

直接在Maven工程中运用上面的代码会有问题，因此这里需要添加依赖项解决项目中的问题，依赖项的添加如下：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
</dependencies>

本地模式运行的结果如下：

[t, s, y]=>[x], 1.0
[t, s, y]=>[z], 1.0
[y, x, z]=>[t], 1.0
[y]=>[x], 1.0
[y]=>[z], 1.0
[y]=>[t], 1.0
[p]=>[r], 1.0
[p]=>[z], 1.0
[q, t, z]=>[y], 1.0
[q, t, z]=>[x], 1.0
[q, y]=>[x], 1.0
[q, y]=>[z], 1.0
[q, y]=>[t], 1.0
[t, s, x]=>[y], 1.0
[t, s, x]=>[z], 1.0
[q, t, y, z]=>[x], 1.0
[q, t, x, z]=>[y], 1.0
[q, x]=>[y], 1.0
[q, x]=>[t], 1.0
[q, x]=>[z], 1.0
[t, x, z]=>[y], 1.0
[x, z]=>[y], 1.0
[x, z]=>[t], 1.0
[p, z]=>[r], 1.0
[t]=>[y], 1.0
[t]=>[x], 1.0
[t]=>[z], 1.0
[y, z]=>[x], 1.0
[y, z]=>[t], 1.0
[p, r]=>[z], 1.0
[t, s]=>[y], 1.0
[t, s]=>[x], 1.0
[t, s]=>[z], 1.0
[q, z]=>[y], 1.0
[q, z]=>[t], 1.0
[q, z]=>[x], 1.0
[q, y, z]=>[x], 1.0
[q, y, z]=>[t], 1.0
[y, x]=>[z], 1.0
[y, x]=>[t], 1.0
[q, x, z]=>[y], 1.0
[q, x, z]=>[t], 1.0
[t, y, z]=>[x], 1.0
[q, y, x]=>[z], 1.0
[q, y, x]=>[t], 1.0
[q, t, y, x]=>[z], 1.0
[t, s, x, z]=>[y], 1.0
[s, y, x]=>[z], 1.0
[s, y, x]=>[t], 1.0
[s, x, z]=>[y], 1.0
[s, x, z]=>[t], 1.0
[q, y, x, z]=>[t], 1.0
[s, y]=>[x], 1.0
[s, y]=>[z], 1.0
[s, y]=>[t], 1.0
[q, t, y]=>[x], 1.0
[q, t, y]=>[z], 1.0
[t, y]=>[x], 1.0
[t, y]=>[z], 1.0
[t, z]=>[y], 1.0
[t, z]=>[x], 1.0
[t, s, y, x]=>[z], 1.0
[t, y, x]=>[z], 1.0
[q, t]=>[y], 1.0
[q, t]=>[x], 1.0
[q, t]=>[z], 1.0
[q]=>[y], 1.0
[q]=>[t], 1.0
[q]=>[x], 1.0
[q]=>[z], 1.0
[t, s, z]=>[y], 1.0
[t, s, z]=>[x], 1.0
[t, x]=>[y], 1.0
[t, x]=>[z], 1.0
[s, z]=>[y], 1.0
[s, z]=>[x], 1.0
[s, z]=>[t], 1.0
[s, y, x, z]=>[t], 1.0
[s]=>[x], 1.0
[t, s, y, z]=>[x], 1.0
[s, y, z]=>[x], 1.0
[s, y, z]=>[t], 1.0
[q, t, x]=>[y], 1.0
[q, t, x]=>[z], 1.0
[r, z]=>[p], 1.0

三、Spark集群部署。代码修改正如：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.mllib.fpm.AssociationRules;
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth;
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowthModel;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class FPDemo {
public static void main(String[] args){
String data_path; //数据集路径
double minSupport = 0.2;//最小支持度
int numPartition = 10; //数据分区
double minConfidence = 0.8;//最小置信度
if(args.length < 1){
System.out.println("<input data_path>");
System.exit(-1);
}
data_path = args[0];
if(args.length >= 2)
minSupport = Double.parseDouble(args[1]);
if(args.length >= 3)
numPartition = Integer.parseInt(args[2]);
if(args.length >= 4)
minConfidence = Double.parseDouble(args[3]);
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("FPDemo");////修改的地方
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//加载数据，并将数据通过空格分割
JavaRDD<List<String>> transactions = sc.textFile(data_path)
.map(new Function<String, List<String>>() {
public List<String> call(String s) throws Exception {
String[] parts = s.split(" ");
return Arrays.asList(parts);
}
});
//创建FPGrowth的算法实例，同时设置好训练时的最小支持度和数据分区
FPGrowth fpGrowth = new FPGrowth().setMinSupport(minSupport).setNumPartitions(numPartition);
FPGrowthModel<String> model = fpGrowth.run(transactions);//执行算法
//查看所有频繁諅，并列出它出现的次数
for(FPGrowth.FreqItemset<String> itemset : model.freqItemsets().toJavaRDD().collect())
System.out.println("[" + itemset.javaItems() + "]," + itemset.freq());
//通过置信度筛选出强规则
//antecedent表示前项
//consequent表示后项
//confidence表示规则的置信度
for(AssociationRules.Rule<String> rule : model.generateAssociationRules(minConfidence).toJavaRDD().collect())
System.out.println(rule.javaAntecedent() + "=>" + rule.javaConsequent() + ", " + rule.confidence());
}
}

然后在IDEA中打包成JAR包

然后在工具栏

生成Jar包，然后上传到集群中执行命令

得到结果

猜你喜欢