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这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么用SPARK对PM2.5数据进行分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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准备SPARK环境
今天，在各种公有云都可能申请到SPARK的环境。但彻底免费，启动最容易的是在超能云(SuperVessel)上面的SPARK服务，完全免费。
首先登录超能云主页 http://www.ptopenlab.com . 如果你之前没有申请过帐号，可以直接申请。新申请的帐号，会收到来自 manager@ptopenlab.com 的邮件，点击里面的链接来激活帐号。
登录之后，选择主页上面的"大数据实验室(Big data service)"。
登录大数据服务，在登录见面上再次输入你注册的用户名和密码。就可以进入大数据服务页面。
点击创建，即可进入创建大数据集群的界面。目前，超能云上提供了MapReduce和SPARK两种环境。我们选择SPARK，选择最小的单节点即可，如下图所示。
点击“确认创建”后，大概过30秒钟，单节点的SPARK环境就构建成功。可以看到如下界面。
点击“Master控制台”按钮，就会出现一个登陆到编辑控制台的新页面，如下。默认密码是“passw0rd”.
就可以进入SPARK集群master节点的命令行界面。到这一步，就完成SPARK环境的准备了。
PM2.5数据
为了方便同学们进行SPARK的学习，我们特地把过去5个月的PM2.5数据放到了超能云上面，供大家作为实验数据：）这些数据是从我们5个PM2.5监测传感器每天测量所得的第一手真实数据。它们测量的是北京上地中关村软件园地区的真实情况哦。
不要小看这五个PM2.5空气质量传感器，它们是IBM研究院的最新研究成果。先看看图吧，个子小，完全符合工业户外设计要求，自带3G数据回传，而且是太阳能供电。一句话，户外室内安装，一根线都不用拉。就这么酷！
先上个图，有图有真相。
这是一个是基于激光散射技术（米氏散射理论）的低成本传感器。相比于现行市场上的传感器技术，精度高多了，能从PM0.3一直测到PM10，关键是免维护。
言归正传，我们这次把数据都整理好，方便超能云的用户进行尝试数据分析。获取数据的方法如下：
cd /home/opuser wget http://softrepoNaNopenlab.com/bigdata/pm25_file.tar
使用tar命令解开tar包
tar -xf pm25_file.tar
在生成的目录pm25_file中有三个文件。其中，pm25.txt是数据文件，例如08-Nov-2014, 84是指2014年11月8日某一时刻的测量值为84.
SPARK的实现代码
1.以脚本运行
pm25_2.10-1.0.jar是已经编译好的实现程序。run.sh是运行脚本。如果想先感觉一下的同学，可以直接运行./run.sh。就可以得到如下结果：
gradeOne is 24.77876% gradeTwo is 25.663715% gradeThree is 20.353981% gradeFour is 12.38938% gradeFive is 15.004249% gradeSix is 1.7699115%
这个结果表示，在这5个月的数据中，达到国家规定的一级到六级空气质量的天数的百分比。其中，gradeSix是PM2.5测量值在250以上，gradeFive是150~250，如此类推。
2.计算PM2.5浓度均值的步骤及代码
感受过了结果，我们就来尝试一步一步编写自己的SPARK代码。先进入SPARK的编辑环境：
$ /opt/spark-1.0.2-bin-hadoop2/bin/spark-shell scala>
读取输入数据
scala> val datainput = sc.textFile("pm25.txt")读取所有pm25的数据到一个list中。因为我们的数据是”日期,pm2.5值“，所以中间使用","作为分隔符，以整形读取第二个值。
scala> val Valuelist = datainput.map(_.split(",")).map(x=>(x(1).trim().toInt))计算5个月所有数据获得的PM2.5均值
scala> val AveragePm25=Valuelist.reduce(_+_)/Valuelist.count
打印输出结果
scala> println("AveragePm25 is "+AveragePm25+"ug/m3")3.PM2.5浓度按天排序
首先，把每天(x(0)作为key)的PM2.5数值(x(1))求和(.reduceByKey(_+_))
scala> val datamap=datainput.map(_.split(",")).map(x=>(x(0),x(1).trim().toInt)).reduceByKey(_+_)获取每天的记录个数
scala> val recordnumber=datainput.map(_.split(",")). map(x=>(x(0),1)).reduceByKey(_+_)计算每一天的PM2.5平均值
scala> val dayAverage = datamap.join(recordnumber).map(x=>(x._1,x._2._1/x._2._2))
把所有天的当天平均值排序
scala> val sortData = dayAverage.map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))
打印排序后，最高的10天的数值
scala> sortData.take(10).foreach(p=>println(p))
上述就是小编为大家分享的怎么用SPARK对PM2.5数据进行分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
当前文章：怎么用SPARK对PM2.5数据进行分析
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