Hadoop是對大資料集進行分散式計算的標準工具，這也是為什麼當你穿過機場時能看到”大資料(Big Data)”廣告的原因。它已經成為大資料的作業系統，提供了包括工具和技巧在內的豐富生態系統，允許使用相對便宜的商業硬體叢集進行超級計算機級別的計算。2003和2004年，兩個來自Google的觀點使Hadoop成為可能：一個分散式儲存框架(Google檔案系統)，在Hadoop中被實現為HDFS；一個分散式計算框架(MapReduce)。

這兩個觀點成為過去十年規模分析（scaling analytics）、大規模機器學習（machine learning），以及其他大資料應用出現的主要推動力！但是，從技術角度上講，十年是一段非常長的時間，而且Hadoop還存在很多已知限制，尤其是MapReduce。對MapReduce程式設計明顯是困難的。對大多數分析，你都必須用很多步驟將Map和Reduce任務串接起來。這造成類SQL的計算或機器學習需要專門的系統來進行。更糟的是，MapReduce要求每個步驟間的資料要序列化到磁碟，這意味著MapReduce作業的I/O成本很高，導致互動分析和迭代演算法（iterative algorithms）開銷很大；而事實是，幾乎所有的最優化和機器學習都是迭代的

為了解決這些問題，Hadoop一直在向一種更為通用的資源管理框架轉變，即YARN（Yet Another Resource Negotiator, 又一個資源協調者）。YARN實現了下一代的MapReduce，但同時也允許應用利用分散式資源而不必採用MapReduce進行計算。通過將叢集管理一般化，研究轉到分散式計算的一般化上，來擴充套件了MapReduce的初衷。

一：Spark簡介

官網：http://spark.apache.org/

Apache Spark™是用於大規模資料處理的統一分析引擎，是第一個脫胎於該轉變的快速、通用分散式計算正規化，並且很快流行起來。Spark使用函數語言程式設計正規化擴充套件了MapReduce模型以支援更多計算型別，可以涵蓋廣泛的工作流，這些工作流之前被實現為Hadoop之上的特殊系統。Spark使用記憶體快取來提升效能，因此進行互動式分析也足夠快速(就如同使用Python直譯器，與叢集進行互動一樣)。快取同時提升了迭代演算法的效能，這使得Spark非常適合資料理論任務，特別是機器學習。

二：安裝spark

因為Python常備用來做傳統機器學習，深度學習的任務，為了它們相結合，我們使用python版spark.

安裝 pip install pyspark 

執行 pyspark ,還需java環境

配置完java環境，在執行pyspark

三：spark結合傳統機器學習做資料分析

## Spark Application - execute with spark-submit

## Imports
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

from io import
 
 StringIO
from datetime import datetime
from collections import namedtuple
from operator import add, itemgetter
from pyspark import SparkConf, SparkContext

## Module Constants
APP_NAME = "Flight Delay Analysis"
DATE_FMT = "%Y-%m-%d"
TIME_FMT = "%H%M"

fields = ('date', 'airline', 'flightnum', 'origin', 'dest', 'dep',
          'dep_delay', 'arv', 'arv_delay', 'airtime', 'distance')
Flight = namedtuple('Flight', fields)


## Closure Functions
def parse(row):
    """
    Parses a row and returns a named tuple.
    """

    row[0] = datetime.strptime(row[0], DATE_FMT).date()
    row[5] = datetime.strptime(row[5], TIME_FMT).time()
    row[6] = float(row[6])
    row[7] = datetime.strptime(row[7], TIME_FMT).time()
    row[8] = float(row[8])
    row[9] = float(row[9])
    row[10] = float(row[10])
    return Flight(*row[:11])


def split(line):
    """
    Operator function for splitting a line with csv module
    py2
    reader = csv.reader(StringIO(line))
    return reader.next()
    """
    reader = csv.reader(StringIO(line))
    return next(reader)


def plot(delays):
    """
    Show a bar chart of the total delay per airline
    """
    airlines = [d[0] for d in delays]
    minutes = [d[1] for d in delays]
    index = list(range(len(airlines)))

    fig, axe = plt.subplots()
    bars = axe.barh(index, minutes)

    # Add the total minutes to the right
    for idx, air, min in zip(index, airlines, minutes):
        if min > 0:
            bars[idx].set_color('#d9230f')
            axe.annotate(" %0.0f min" % min, xy=(min + 1, idx + 0.5), va='center')
        else:
            bars[idx].set_color('#469408')
            axe.annotate(" %0.0f min" % min, xy=(10, idx + 0.5), va='center')

    # Set the ticks
    ticks = plt.yticks([idx + 0.5 for idx in index], airlines)
    xt = plt.xticks()[0]
    plt.xticks(xt, [' '] * len(xt))

    # minimize chart junk
    plt.grid(axis='x', color='white', linestyle='-')

    plt.title('Total Minutes Delayed per Airline')
    plt.show()


## Main functionality
def main(sc):
    # Load the airlines lookup dictionary
    airlines = dict(sc.textFile("data/airlines.csv").map(split).collect())

    # Broadcast the lookup dictionary to the cluster
    airline_lookup = sc.broadcast(airlines)

    # Read the CSV Data into an RDD
    flights = sc.textFile("data/flights.csv").map(split).map(parse)

    # Map the total delay to the airline (joined using the broadcast value)
    delays = flights.map(lambda f: (airline_lookup.value[f.airline],
                                    add(f.dep_delay, f.arv_delay)))

    # Reduce the total delay for the month to the airline
    delays = delays.reduceByKey(add).collect()
    delays = sorted(delays, key=itemgetter(1))

    # Provide output from the driver
    for d in delays:
        print ("%0.0f minutes delayed\t%s" % (d[1], d[0]))

    # Show a bar chart of the delays
    plot(delays)


if __name__ == "__main__":
    # Configure Spark
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]")
    conf = conf.setAppName(APP_NAME)
    sc = SparkContext(conf=conf)

    # Execute Main functionality
    main(sc)

資料集下載：https://www.dropbox.com/s/gnzztknnhrx81uv/ontime.zip?dl=0

參考：https://www.cnblogs.com/Vito2008/p/5216324.html