本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第1章，第1.5节,作者：[美]　亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.5　使用Scala和Spark的Notebook工作

通常，这五种数字汇总方式不足以对数据形成初步认识。描述性统计（descriptive statistics）的术语非常通用，并且可以采用非常复杂的方法来描述数据。分位数和帕雷托图（Pareto chart）都是描述性统计的例子，当分析一个以上的属性时，相关性也是。在大多数情况下都能查阅到这些数据汇总的方法，但通过具体的计算来理解这些方法也很重要。

Scala或者Spark Notebook（ https://github. com/andypetrella/spark-notebook）记录了完整的执行过程，并且保存为一个基于JSON的*.snb文件。Spark Notebook项目可以从上下载，本书提供了一个例子文件Chapter01.snb。对于Spark的使用，会在第3章中进行更详细的讨论。Spark可以运行在本地模式下，这是一种特殊情形。即使在本地模式下，Spark也可以在单机上进行分布式计算，不过会受机器的CPU核（或超线程）的数量限制。对配置进行简单修改后，Spark就可在一个分布式集群上运行，并能使用多个分布式节点上的资源。下面这组命令可用于下载Spark Notebook，并从代码库中复制所需的文件：

在浏览器地址栏上输入来打开Notebook，具体如图1-2所示：

图1-2　以列表形式来展示Spark Notebook的首页

通过点击来打开Chapter01 notebook。语句被组织成多个单元，并可通过点击顶部那个向右的小箭头来执行每个单元（其结果如图1-3所示）。也可通过菜单Cell→Run All来一次性运行所有的单元。首先来观察一下离散的变量。比如得到另一些观察属性。如果像下面的代码影响了标签的分布，就不可能这样做：

在MacBook Pro上第一次读入这个数据集可能需要几分钟，但是Spark会把数据缓存在内存中，随后的汇总只需要一秒钟左右。Spark Notebook给出了数据值的分布，如图1-4所示。

通过查看离散变量对的交叉表计数（使用）来理解变量之间相互依赖的关系。DataFrameStatFunctions不支持相关度量计算，如卡方等（见图1-5）。

图1-3　执行notebook中的前几个单元任务

图1-4　计算分类字段的值的分布

从这里可以看出：最流行的服务是private，并且和SF 标志相关。分析依赖关系的另一种方法是看为0的项。比如，S2和S3标志明显和SMTP以及FTP流量相关，因为其他项的值都是0。

当然，最有趣的是与目标变量的相关性，但这些都可通过监督学习算法（在第3章和第5章会详细介绍）来更好地得到。类似地，可以通过dataFrame.stat.corr()和dataFrame.stat.cov()函数计算数值变量的相关性（见图1-6）。该类支持皮尔森相关系数。另外，也可以直接在Parquet文件上使用标准的SQL语句：

最后计算百分数。这通常会对整个数据集排序，其代价非常大。但如果要比较的是第一个或最后一个，通常可对计算进行优化：

从Spark Notebook的部分示例代码可看出计算更通用的精确百分位数会有更高的代价。