本文目录如下：

• 第1例 德国贷款群体情况分析
• • 1.1 数据准备
  • • 1.1.1 数据库表准备
    • 1.1.2 数据库表字段解释
    • 1.1.3 在 IDEA 中 创建数据库表 并 导入数据
  • 1.2 需求1：各职业人群贷款目的Top3
  • • 1.2.1 需求简介
    • 1.2.2 需求分析
    • 1.2.3 功能实现
  • 1.3 需求2：各职业人群贷款目的Top3 (II)
  • • 1.2.1 需求简介
    • 1.2.2 需求分析
    • 1.2.3 功能实现

• 注: Spark 学习成果转化中系列项目用到的数据源均为 Hive 数据源，外部 Hive 使用请参考 SparkSQL—核心编程—数据的加载和保存 中第 3.6小节 中的描述。
• 系统环境启动流程请参考: 基于 Hive 的 SparkSQL 启动流程。

第1例 德国贷款群体情况分析

1.1 数据准备

1.1.1 数据库表准备

• (1) 首先创建一个新的数据库 xinge 。(如果已经存在则不需创建)

0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> create database xinge;

注: 德国人信用数据集可从UCI机器学习资料库中进行下载，如有需要请前往: 德国人信用数据集 进行下载。

• (2) 在 Hive 中创建表: 1 张德国人信用表， 1 张贷款目的信息表， 1 张职业信息表。

CREATE TABLE `german_credit`(
	`balance` string,
	`duration` int,
	`history` string,
	`purpose` string,
	`amount` bigint,
	`savings` string,
	`employment` string,
	`instPercent` int,
	`sexMarried` string,
	`guarantors` string,
	`residenceDuration` int,
	`assets` string,
	`age` int,
	`concCredit` string,
	`apartment` string,
	`credits` int,
	`occupation` string,
	`dependents` int,
	`hasPhone` string,
	`foreign` string,
	`con1` int)
row format delimited fields terminated by ' ';
load data local inpath 'datas2/german_credit.txt' into table xinge.german_credit;

CREATE TABLE `purpose_info`(
	`purpose` string,
	`purpose_name` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath 'datas2/purpose_info.txt' into table xinge.purpose_info;

CREATE TABLE `occupation_info`(
	`occupation` string,
	`occupation_name` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath 'datas2/occupation_info.txt' into table xinge.occupation_info;

1.1.2 数据库表字段解释

属性	类型	含义
balance	string	当前账户余额
duration	int	申请贷款的期限
history	string	是否有不良的贷款记录
purpose	string	贷款目的
amount	bigint	申请金额
savings	string	每月结余
employment	string	就业状况
instPercent	int	利息百分比
sexMarried	string	性别与婚姻状况
guarantors	string	有无担保人
residenceDuration	int	在当期地址的居住时间
assets	string	净资产
age	int	申请人年龄
concCredit	string	并行信用
apartment	string	居留身份
credits	int	当前信用
occupation	string	职业
dependents	int	家属人数
hasPhone	string	是否使用电话
foreign	string	申请人是否为外国人
con1	int	其他

1.1.3 在 IDEA 中 创建数据库表 并 导入数据

def main(args: Array[String]): Unit = {
  System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "xqzhao")

  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
  val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()

  spark.sql("use xinge")

  // 准备数据
  spark.sql(
    """
      |CREATE TABLE `german_credit`(
      |	`balance` string,
      |	`duration` int,
      |	`history` string,
      |	`purpose` string,
      |	`amount` bigint,
      |	`savings` string,
      |	`employment` string,
      |	`instPercent` int,
      |	`sexMarried` string,
      |	`guarantors` string,
      |	`residenceDuration` int,
      |	`assets` string,
      |	`age` int,
      |	`concCredit` string,
      |	`apartment` string,
      |	`credits` int,
      |	`occupation` string,
      |	`dependents` int,
      |	`hasPhone` string,
      |	`foreign` string,
      |	`con1` int)
      |row format delimited fields terminated by ' '
    """.stripMargin
  )

  spark.sql(
    """
      |load data local inpath 'datas2/german_credit.txt' into table xinge.german_credit
    """.stripMargin
  )

  spark.sql(
    """
      |CREATE TABLE `purpose_info`(
      |	`purpose` string,
      |	`purpose_name` string)
      |row format delimited fields terminated by '\t'
    """.stripMargin
  )

  spark.sql(
    """
      |load data local inpath 'datas2/purpose_info.txt' into table xinge.purpose_info
    """.stripMargin
  )

  spark.sql(
    """
      |CREATE TABLE `occupation_info`(
      |	`occupation` string,
      |	`occupation_name` string)
      |row format delimited fields terminated by '\t'
    """.stripMargin
  )

  spark.sql(
    """
      |load data local inpath 'datas2/occupation_info.txt' into table xinge.occupation_info
    """.stripMargin
  )

  spark.sql("""select * from german_credit""").show

  spark.close()
}

注: 这里查询输出最多显示 20 条数据，可以在 show 里面添加一个参数 false, 如 show(false)，可以防止内容过长被截取。

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1.2 需求1：各职业人群贷款目的Top3

1.2.1 需求简介

• 这里的贷款目的排行是从贷款人数的维度来看的，计算各个职业人群贷款目的前三名。

例如：

职业	贷款人数	贷款目的备注
技术工人/官方人员	630	音响/电视 30%, 购买新车 20%, 家具/设备 20%, 其他30%
失业/没有技能-永久居民	200	购买新车 29%, 音响/电视 28%, 家具/设备 16%, 其他27%
经理/个体经营/高薪人员	148	购买二手车 23%, 购买新车 22%, 音响/电视 17%, 其他38%
失业/没有技能-移民	22	购买新车 50%, 维修 9%, 商业 9%, 其他32%

1.2.2 需求分析

• 查询出来所有的贷款记录，并与 occupation_info 表连接，得到每个职业的名称，与purpose_info 表连接得到每个贷款目的的名称。
• 按照职业分组，统计出每个职业总贷款人数。
• 贷款目的备注需要自定义 UDAF 函数。

1.2.3 功能实现

• 连接三张表的数据，获取完整的数据。
• 将数据根据职业分组。
• 统计职业贷款人数总和。

上面三个步骤可以通过下面的数据库查询语句获得:

select
	occupation_name,
	count(*) as buyCnt
from (
	select
		a.*,
		b.occupation_name,
		c.purpose_name
	from german_credit a
	join occupation_info b on a.occupation = b.occupation
	join purpose_info c on a.purpose = c.purpose
) t1 group by occupation_name order by buyCnt desc;

• 实现自定义聚合函数显示备注。

def main(args: Array[String]): Unit = {
  System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "xqzhao")

  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
  val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()

  spark.sql("use xinge")

  // 查询基本数据
  spark.sql(
    """
      |select
      |	a.*,
      |	b.occupation_name,
      |	c.purpose_name
      |from german_credit a
      |join occupation_info b on a.occupation = b.occupation
      |join purpose_info c on a.purpose = c.purpose
    """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t1")

  // 根据区域、商品进行数据聚合
  spark.udf.register("purposeRemark", functions.udaf(new PurposeRemarkUDAF()))
  spark.sql(
    """
      |select
      |  occupation_name,
      |  count(*) as buyCnt,
      |  purposeRemark(purpose_name) as purpose_remark
      |from t1 group by occupation_name order by buyCnt desc
      """.stripMargin).show(false)

  spark.close()
}

case class Buffer(var total: Long, var purposeMap: mutable.Map[String, Long])
// 自定义聚合函数: 实现城市备注功能
// 1.继承Aggregator，定义泛型
//    IN : 购买目的名称
//    BUF :【总购买数量, Map[(purpose, cnt), (purpose, cnt)]】
//    OUT : 备注信息
// 2.重写方法 (6)
class PurposeRemarkUDAF extends Aggregator[String, Buffer, String] {
  // 缓冲区初始化
  override def zero: Buffer = {
    Buffer(0, mutable.Map[String, Long]())
  }

  // 更新缓冲区
  override def reduce(buff: Buffer, city: String): Buffer = {
    buff.total += 1
    val newCount = buff.purposeMap.getOrElse(city, 0L)+ 1
    buff.purposeMap.update(city, newCount)
    buff
  }
  override def merge(buff1: Buffer, buff2: Buffer): Buffer = {
    buff1.total += buff2.total
    val map1 = buff1.purposeMap
    val map2 = buff2.purposeMap

//      buff1.cityMap = map1.foldLeft(map2) {
//        case (map, (city, cnt)) => {
//          val newCount = map.getOrElse(city, 0L) + cnt
//          map.update(city, newCount)
//          map
//        }
//      }
    // 上面的写法不太容易看懂，因此换一种合并方法
    map2.foreach{
      case (purpose, cnt) => {
        val newCount = map1.getOrElse(purpose, 0L) + cnt
        map1.update(purpose, newCount)
      }
    }
    buff1.purposeMap = map1
    buff1
  }

  // 将统计的结果生成字符串信息
  override def finish(buff: Buffer): String = {
    val remarkList = ListBuffer[String]()
    val totalcnt = buff.total
    val purposeMap = buff.purposeMap

    // 降序排列
    var cityCntList = purposeMap.toList.sortWith(
      (left, right) => {
        left._2 > right._2
      }
    ).take(3)

    val hasMore = purposeMap.size > 3
    var rsum = 0L
    cityCntList.foreach {
      case (purpose, cnt) => {
        val r = cnt * 100 / totalcnt
        remarkList.append(s"${purpose} ${r}%")
        rsum += r
      }
    }
    if (hasMore) {
      remarkList.append(s"其他${100 - rsum}%")
    }

    remarkList.mkString(",  ")
  }

  override def bufferEncoder: Encoder[Buffer] = Encoders.product

  override def outputEncoder: Encoder[String] = Encoders.STRING
}

输出结果:

+----------------------+------+-------------------------------------------------------+
|occupation_name       |buyCnt|purpose_remark                                         |
+----------------------+------+-------------------------------------------------------+
|技术工人/官方人员        |630   |音响/电视 30%,  购买新车 20%,  家具/设备 20%,  其他30%      |
|失业/没有技能-永久居民    |200   |购买新车 29%,  音响/电视 28%,  家具/设备 16%,  其他27%      |
|经理/个体经营/高薪人员    |148   |购买二手车 23%,  购买新车 22%,  音响/电视 17%,  其他38%     |
|失业/没有技能-移民       |购买新车|购买新车 50%,  维修 9%,  商业 9%,  其他32%                 |
+----------------------+------+-------------------------------------------------------+

1.3 需求2：各职业人群贷款目的Top3 (II)

1.2.1 需求简介

• 这里的贷款目的排行是从贷款人数的维度来看的，计算各个职业人群贷款目的前三名，并备注每个贷款目的贷款人员的贷款金额情况，超过两个贷款人用其他显示。

例如：

职业	贷款目的	贷款目的备注
技术工人/官方人员	音响/电视	音响/电视 30%, 购买新车 20%, 家具/设备 20%, 其他30%
技术工人/官方人员	购买新车	购买新车 29%, 音响/电视 28%, 家具/设备 16%, 其他27%
技术工人/官方人员	家具/设备	购买二手车 23%, 购买新车 22%, 音响/电视 17%, 其他38%
失业/没有技能-永久居民	22	购买新车 50%, 维修 9%, 商业 9%, 其他32%

1.2.2 需求分析

• 查询出来所有的贷款记录，并与 occupation_info 表连接，得到每个职业的名称，与purpose_info 表连接得到每个贷款目的的名称。
• 按照职业、贷款目的分组，统计出每个贷款目的下的贷款人数。
• 每个贷款目的内按照贷款人数降序排列。
• 只取前三名。
• 贷款目的备注需要自定义 UDAF 函数。

1.2.3 功能实现

• 连接三张表的数据，获取完整的数据。
• 将数据根据职业、贷款目的分组。
• 统计每个贷款目的下贷款人数总和，取Top3

上面三个步骤可以通过下面的数据库查询语句获得:

select 
	*
from (
	select 
		*,
		rank() over( distribute by occupation_name order by buyCnt desc ) as rank
	from (
		select
			occupation_name,
			purpose_name,
			count(*) as buyCnt
		from (
			select
				a.*,
				b.occupation_name,
				c.purpose_name
			from german_credit a
			join occupation_info b on a.occupation = b.occupation
			join purpose_info c on a.purpose = c.purpose
		) t1 group by occupation_name, purpose_name
	) t2
) t3 where rank <= 3;

---

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标签：info,string,Top3,name,purpose,贷款,Spark,occupation
来源： https://blog.csdn.net/affluent6/article/details/120296899