用 Spark 预测回头客-CFANZ编程社区

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至此“淘宝双 11 数据分析与预测课程案例”所需要的环境配置完成。另外实际操作中发现在案例教程中存在一些小问题，比如教程中 Eclipse 版本为 3.8，但是在配置 Tomcat Server 时又要求配置 v8.0 版本，然而 3.8 版本的 Eclipse 最多仅支持到 v7.0 版本的 Tomcat，所以实际操作时使用了更新的 Eclipse 版本。

一、运行环境

实际配置环境结合了实际情况，没有和实验案例完全一致，不过整个功能正常实现。实际运行环境及版本如下所示。

Linux:
Ubuntu14.04
JDK:
Openjdk-1.7.0_181
Hadoop: 2.7.6
MySQL: 5.7.24
Hive: 1.2.2
Sqoop: 1.4.7
Spark: 2.1.0
Eclipse: 4.5.0
Echarts: 3.8.4

配置过程中截图如下所示，由于步骤较多，仅截取部分关键步骤。

用 Spark 预测回头客_数据集

图 1.1 创建 hadoop 用户,添加管理权限

用 Spark 预测回头客_数据集_02

图 1.2 安装配置 SSH

用 Spark 预测回头客_数据集_03

图 1.3 配置 Java

用 Spark 预测回头客_数据集_04

图 1.4 配置 Hadoop

用 Spark 预测回头客_Hadoop_05

图 1.5 运行 Hadoop

用 Spark 预测回头客_数据集_06

图 1.6 配置运行 MySQL

用 Spark 预测回头客_字段_07

图 1.7 配置运行 Hive

用 Spark 预测回头客_数据集_08

图 1.8 配置运行 Sqoop

用 Spark 预测回头客_数据集_09

图 1.9 配置运行 Spark

二、本地数据集上传到数据仓库 Hive

实验数据集有 3 个文件，分别是用户行为日志文件 user_log.csv、回头客训练集 train.csv、回头客测试集 test.csv，以下是三个文件的数据格式及说明。

表 2.1 user_log 字段定义

字段名	字段含义
user_id	买家 id
item_id	商品 id
cat_id	商品类别 id
merchant_id	卖家 id
brand_id	品牌 id
month	交易时间:月
day	交易事件:日
action	行为,取值范围{0,1,2,3}，0 表示点击，1 表示加入购物车，2 表示购买，3 表示关注商品
age_range	买家年龄分段：1 表示年龄 <18，2 表示年龄在[18,24]，3 表示年龄在[25,29]，4 表示年龄在[30,34]，5 表示年龄在[35,39]，6 表示年龄在[40,49]，7 和 8 表示年龄 >=50,0 和 NULL 则表示未知
gender	性别:0 表示女性，1 表示男性，2 和 NULL 表示未知
province	收获地址省份

回头客训练集 train.csv 和回头客测试集 test.csv，训练集和测试集拥有相同的字段。

表 2.2 user_log 字段定义

字段名	字段含义
user_id	买家 id
age_range	买家年龄分段：1 表示年龄 <18，2 表示年龄在[18,24]，3 表示年龄在[25,29]，4 表示年龄在[30,34]，5 表示年龄在[35,39]，6 表示年龄在[40,49]，7 和 8 表示年龄 >=50,0 和 NULL 则表示未知
gender	性别:0 表示女性，1 表示男性，2 和 NULL 表示未知
merchant_id	卖家 id
label	是否是回头客，0 值表示不是回头客，1 值表示回头客，-1 值表示该用户已经超出我们所需要考虑的预测范围。NULL 值只存在测试集，在测试集中表示需要预测的值。

用 Spark 预测回头客_数据集_10

用 Spark 预测回头客_字段_11

用 Spark 预测回头客_Hadoop_12

用 Spark 预测回头客_字段_13