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提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
本案例以2020年美国新冠肺炎疫情数据作为数据集，以Python为编程语言，使用Spark对数据进行分析，并对分析结果进行可视化。
（1）Linux： Ubuntu 16.04
（2）Hadoop3.1.3最新的中文wps下载的入口哪里有
（3）Python: 3.6
（4）Spark: 2.4.0
（5）Jupyter Notebook
本次作业使用的数据集来自数据网站Kaggle的美国新冠肺炎疫情数据集（从百度网盘下载，提取码：t7tu），该数据集以数据表us-counties.csv组织，其中包含了美国发现首例新冠肺炎确诊病例至今（2020-05-19）的相关数据。数据包含以下字段：
字段名称 字段含义 例子
date 日期 2020/1/21；2020/1/22；etc
county 区县（州的下一级单位） Snohomish；
state 州 Washington
cases 截止该日期该区县的累计确诊人数 1,2,3…
deaths 截止该日期该区县的累计确诊人数 1,2,3…
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原始数据集是以.csv文件组织的，为了方便spark读取生成RDD或者DataFrame，首先将us-counties.csv转换为.txt格式文件us-counties.txt。转换操作使用python实现，代码组织在toTxt.py中,代码如下（示例）：
运行结果如下：最新官网中文的wps下载的地址
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首先开启HDFS服务，再将文件上传至HDFS文件系统中,代码如下:
（上传路径是个已存在文件夹，若无该文件夹，先创建再进行上述操作）要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：https://blog.csdn.net/ccgk_bala/article/details/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/yxm
在上传文件至HDFS文件系统：https://blog.csdn.net/ccgk_bala/article/details/bin/hdfs dfs -pu /home/yxm/us-counties.txt /user/yxm
出现以下信息即成功
可以查看文件夹是否存在：https://blog.csdn.net/ccgk_bala/article/details/bin/hdfs dfs -ls /user/yxm
出现下列信息即为成功
这里采用Python作为编程语言。
在对数据进行分析要有几个注意点，jupyter notebook的正常运行，使用Jupyter Notebook调试PySpark程序，以及python版本是否兼容。
本实验用的python是3.6.9，3.7无法正常进行实验。
调试jupyter notebook如下:
输出正常
代码：
此处有两种方式进行数据分析，第一种是在jupyter notebook中运行，第二种是生成创建.py文件，用python环境运行。下面用的是第一种方法。
代码：
代码：
此处的路径与~/.bashrc当中的环境变量有关
代码：
以此类推
代码：
查看HDFS上传文件下的目录：https://blog.csdn.net/ccgk_bala/article/details/bin/hdfs dfs -ls /user/yxm
成功输出
若不提前创建文件夹，报错。
将HDFS上结果文件转储到本地文件系统中：
提示输出成功，查看文件
选择使用python第三方库pyecharts作为可视化工具。
在使用前，需要安装pyecharts，安装代码如下：
打开jupyter notebook，导入数据包
编写程序，根据数据类型编写不同视图
文件输出路径为本地.josn文件路径
双柱状图：
折线图：
表格：
词云图：
象柱状图：
词云图：
饼状图：
查看输出文件：
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具体可视化实现代码如下：
通过本次实验，我们把在这一学期学的内容都使用了一遍，并且进行了融会贯通，本学期中，我们主要是对之前所学的python的内容进行巩固练习，并且对于一些细节处的修改；然后学习了shark，RDD，最后学了dataframe以及彼此之间的数据转换。
在本次实验中，先是将数据集.csv文件进行格式转换，方便spark读取生成RDD或者DataFrame；接着将数据集上次到HDFS文件系统中，在这里我们要注意上传路径是个已存在文件夹，若无该文件夹，先创建再进行上述操作，否则可能会报错；接着使用spark对数据进行分析，并将分析结果输出，注意输出路径；记得HDFS查看文件是否输出成功；最后进行数据的可视化，在此需要安装可视化工具pyecharts对分析完成的数据进行可视化即可。
本次实验中，我遇到过许多的问题，其中困扰我最久的是环境的搭建，python、hadoop、pyspark、pyecharts和Jupyter Notebook的安装，单个实现不难，主要是有一些彼此之间不兼容，版本或高或低，导致代码无法实现，重新安装时总会出现各种各样的问题。对此，我只能百度一一解决；然后就是数据可视化，由于对这一方面不太熟悉，因此在实现的过程中比较艰难，但好在一一克服了。
通过了本次实验收获了良多，虽然在这个过程中经历了许多坎坷，但也认识到了自己的不足，找到了接下来努力的方向，进一步努力提升自己的技术水平。
[1] http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2636-2/
注：参考厦门大学大数据实验室
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