本次实验需要以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。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。

首先使用Python将us-counties.csv转换为.txt格式文件us-counties.txt，然后使用本地文件系统上传到HDFS文件系统中，由于本实验中使用的数据为结构化数据，因此可以使用spark读取源文件生成DataFrame以方便进行后续分析实现。由于使用Python读取HDFS文件系统不太方便，故将HDFS上结果文件转储到本地文件系统中, 选择使用python第三方库pyecharts作为可视化工具,可视化结果是.html格式的。

本实验主要统计以下8个指标，分别是：

1) 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数。

2) 统计美国每日的新增确诊人数和新增死亡人数。

3) 统计截止5.19日，美国各州的累计确诊人数和死亡人数。

4) 统计截止5.19日，美国确诊人数最多的十个州。

5) 统计截止5.19日，美国死亡人数最多的十个州。

6) 统计截止5.19日，美国确诊人数最少的十个州。

7) 统计截止5.19日，美国死亡人数最少的十个州。

8) 统计截止5.19日，全美和各州的病死率。

在计算以上几个指标过程中，根据实现的简易程度，既采用了DataFrame自带的操作函数，又采用了spark sql进行操作。

操作系统：Ubuntu 20.04.2 LTS

1. 安装好的VMware Workstation Player虚拟机软件

请确认安装好VMware Workstation Player，如仍未安装VMware Workstation Player，请点击下载地址安装。

点击这里VMware Workstation Player官网下载地址

2. Ubuntu 20.04.2 LTS映像文件

点击这里从 Ubuntu官网下载，进入网页以后，找到下载Ubuntu桌面版Ubuntu 20.04.2.0 LTS ，请点击“下载”按钮下载“ubuntu-20.04.2.0-desktop-amd64.iso”镜像。

Hadoop版本：3.1.3

Hadoop安装文件，可以到Hadoop官网下载hadoop-3.1.3.tar.gz。也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：lnwl），进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到hadoop-3.1.3.tar.gz文件，下载到本地。我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中。

Java版本：1.8.0_292

Hadoop3.1.3需要JDK版本在1.8及以上。需要按照下面步骤来自己手动安装JDK1.8。已经把JDK1.8的安装包jdk-8u162-linux-x64.tar.gz放在了百度云盘，可以点击这里到百度云盘下载JDK1.8安装包（提取码：lnwl）。请把压缩格式的文件jdk-8u162-linux-x64.tar.gz下载到本地电脑，假设保存在“/home/linziyu/Downloads/”目录下。

Python版本：3.8.5

系统自带，无需安装

Pip版本：20.0.2

在终端输入以下命令即可安装：

sudo apt-get install python3-pip

Spark版本：3.1.2

需要下载Spark安装文件。访问Spark官方下载地址

也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：ziyu）。进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz文件，下载到本地。

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…

数据集（从百度网盘下载，提取码：t7tu）

us-counties.csv:

5、数据处理过程描述

   1.格式转换

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