1. 数据预处理
通过查看数据后我们发现数据量很庞大，每条数据中含有25个属性，这里我们只需要province、city、station、aqi、so2、no2、co、o3、pm2_5这9个属性
首先通过sed命令删除所有csv文件的第一行即列名
然后通过awk命令读取所有csv文件的第1、2、4、8、9、11、13、15、21列的数据写入test.csv文件
由于生成的csv文件是以空格作为分隔符，不利于创建DataFrame，通过awk命令再次将test.csv文件的分隔符转化为逗号分隔符，写入PM2.5_bigdata.csv文件
最后将数据上传至hdfs
2. 创建DataFrame和进行一些操作
在确保hadoop和spark集群成功启动之后，进去spark安装目录，使用命令bin/spark-shell --master spark://westgis186:7077以集群形式启动spark-shell
使用spark.read.csv()创建DataFrame，df1.count()后发现有62163335条数据
这里使用toDF()函数修改默认的列名，打印出df的前5行发现成功修改了列名，接着使用cash()函数的持久化机制来避免后续重复计算的开销
使用groupBy()函数可以对记录进行统计分组
通过df.groupBy("province").count().show(50)可以查看到共有31个省的记录，其中四川省的记录最多，海南省的记录最少
使用df.groupBy("city").count().collect()命令可以返回（city，count）的数组，count()后发现共有373个city的记录
使用df.groupBy("station").count().count()可以发现共有1518个PM2.5观测站
使用df.na.drop()删除为空的行
使用sort()操作对记录进行排序
df2.sort(df("pm2_5").desc,df("so2").desc).show()表示更据pm2_5字段进行降序排序，当pm2_5值相同时，再根据so2进行降序排序
df2.orderBy(df("pm2_5").asc,df("so2").asc).show()表示更据pm2_5字段进行升序排序，当pm2_5值相同时，再根据so2进行升序排序，其中orderBy会引发全局排序，sort会进行分组排序
3. DataFrame利用spark ml实现线性回归
Spark ml拟合模型都是使用libsvm格式
Libsvm格式为：label index1:value1 index2:value2 ……
其中label是实例标签即因变量，index是有顺序的索引即特征编号，必须要升序排列value是特征值即要训练的数据
在这里我们使用python函数将csv数据转化为libsvm文本数据
转化后的libsvm数据为：pm2_5 1:so2 2:no2 3:co 4:o3，如下图所示：
最后将PM2.5_libsvm.txt上传至HDFS，以集群方式启动spark-shell
导入spark.ml做线性回归所需相应的包，并生成DataFrame
用count()函数计数，发现共有62163334条数据，使用show()函数输出前20条数据
接下来就可以开始拟合模型了，其中
setMaxIter()参数设置最大迭代次数
setRegParam()参数设置正则项的参数
setElasticNetParam()参数设置弹性参数，用于调节L1和L2之间的比例，两种正则化比例加起来是1，详见后面正则化的设置，默认为0，只使用L2正则化，设置为1就是只用L1正则化，
引入System.currentTimeMillis()函数来计算拟合模型所需要的时间，执行时间为140370毫秒，即140.37秒
输出拟合模型的系数和截距，发现so2的系数为0.32343，no2的系数为0.83900，co的系数为0.23091，o3的系数为0.04647，即no2与pm2_5的线性相关程度最大
进一步输出模型信息总结：
输出模型的迭代次数、每次迭代的目标值即损失函数+正则化式
输出每个样本的误差值，即（label减去预测值）
输出均方根误差和最终的决定系数，0-1之间，值越大，拟合程度越高
最后输出训练集的预测