빅데이터 분석

빅데이터 2020. 7. 1. 16:33

7. 빅데이터 분석

빅데이터 분석 개요
빅데이터 분석에 활용되는 기술
분석 파일럿 실행 1단계 - 분석 아키텍처
분석 파일럿 실행 2단계 - 분석 환경 구성
분석 파일럿 실행 3단계 - 임팔라를 이용한 데이터 실시간 분석
분석 파일럿 실행 4단계 - 제플린을 이용한 실시간 분석
분석 파일럿 실행 5단계 - 머하웃을 이용한 데이터 마이닝
분석 파일럿 실행 6단계 - 스쿱을 이용한 분석 결과 외부 제공

빅데이터 분석 개요

탐색 단계 : 데이터를 관찰하고 이해하는 과정
분석 단계 : 탐색과 분석을 반복하며 의미 있는 데이터를 추출해 문제를 명확히 정의하고 해결하는 과정
강력한 오픈소스 기술을 기반으로 수평적 확장이 가능해 저비용으로 선형적인 분석 성능 보장
내부업무 시스템에서 발생했던 수년치 데이터를 외부 데이터와 쉽게 결합 가능

분석의 유형

기술 분석

분석 초기 데이터의 특징을 파악하기 위해 선택, 집계, 요약등의 양적 기술 분석 수행
평균, 분산, 표준편차

탐색 분석

업무 도메인 지식을 기반으로 대규모 데이터셋의 상관관계나 연관성을 파악

추론 분석

전통적인 통계분석 기법으로 문제에 대한 가설을 세우고 샘플링을 통해 가설을 검증

인과 분석

문제 해결을 위한 원인과 결과 변수를 도출하고 변수의 영향도 분석

예측 분석

대규모 과거 데이터를 학습해 예측 모형을 만들고, 최근의 데이터로 미래를 예측

빅데이터의 가치 P301 그림 7-2 빅데이터 분석 프로세스

Raw 데이터 => 정보(Information) => 통찰력(Insight) => 가치(Value)
통찰력을 갖게 되는 단계에서 빅데이터 활용 효익 발생
상품 및 서비스 개발, 마케팅 및 캠페인 지원, 리스크 관리 영역등의 주요 의사결정에 빅데이터 이용
새로운 분석 주제와 가설들을 풍부하게 하고 신뢰도 높은 분석 결과를 도출 가능
스마트카 빅데이터 분석에 SNS, 포털, 날씨, 뉴스, 위치 정보 등과 결합되면 차별화된 타겟 마케팅 가능
- 포털과 블로그등의 게시판을 크롤링해서 자사/타사 브랜드 평판과 트랜드 분석으로 신제품 개발과 프로모션등에 활용
스마트카의 상태 및 운행 이력 데이터와 외부의 날씨, 도로지형, 교통상황을 결합해 분석
- 스마트카의 고장 및 결함에 대한 패턴과 원인을 찾아서 안전한 스마트카 서비스가 가능 해짐

빅데이터 분석에 활용할 기술

임팔라(Impala)

http://impala.apache.org
하이브 : SQL On Hadoop 으로 MapReduce 대체, 배치성 분석
임팔라 : 실시간 빅데이터 분석 질의가 가능
구글 논문 드레멜(Dremel) -> 클라우데라 임팔라(Impala) 개발
Impalad : 하둡의 데이터노드에 설치되어 임팔라의 실행 쿼리에 대한 계획, 스케줄링, 엔진을 관리하는 코어 영역
Query Planner: 임팔라 쿼리에 대한 실행 계획 수립
Query Coordinator: 임팔라 잡리스트 및 스케줄링 관리
Query Exec Engine: 임팔라 쿼리를 최적화해서 실행, 결과 제공
Statesored: 분산 환경에 설치돼 있는 Impalad의 설정 정보 및 서비스 관리
Catalogd: 임팔라에서 실행된 작업 이력 관리 및 제공

임팔라 아키텍처

활용 방안

하이브 쿼리를 임팔라 쿼리로 변경
스마트카 데이터셋을 실시간 탐색과
하이브 쿼리 대부분 임팔라 쿼리와 호환
하이브 대비 빠른 응답 속도 보장

제플린(Zeppelin)

http://zeppelin.apache.org
데이터를 효과적으로 탐색 및 분석하기 위한 분석 및 시간화 툴 => R
- R => Hadoop 직접 참조하거나 분산 병렬처리가 어려움
- RHive, RHadoop, RHipe 같은 도구로 HDFS 병렬 처리 가능
- 복잡도가 높아지고 안정적인 사용을 위해서 추가 비용 발생
스파크를 기반으로 한 제플린 탄생
국내 스타트 기업 NFLabp에서 주도
NoteBook : 웹상에서 제플린의 인터프리터 언어를 작성하고 명령 실행 및 관리 UI
Visualization: 인터프리터 실행 결과를 곧바로 웹상에서 다양한 시각화 도구로 분석해 볼 수 있는 기능
Zeppelin Interpreter: 데이터 분석을 위한 다양한 인터프리터를 제공
스파크, 하이브, JDBC, 쉘등 필요시 인터프리터 추가 확장

활용 방안

5개의 마트 데이터를 대상으로 제플린에서 스파크 SQL을 이용해 다양한 Ad-hoc 분석 수행
그 결과를 제플린 시각화 기능을 이용해 다양하게 분석

참고 : Ad-hoc

머하웃(Mahout)

http://mahout.apache.org
Hadoop 생태계에서 머신러닝 기법을 이용해 데이터 마이닝을 수행하는 툴
Hadoop 분산 아키텍처를 바탕으로 텍스트 마이닝, 군집, 분류등과 같은 머신러닝 기반 기술 내재화
추천(Recommendation): 사용자들이 관심을 가졌던 정보나 구매했던 물건의 정보를 분석해서 추천하는 기능
- 사용자 기반 추천: 유사한 사용자를 찾아 추천
- 아이템 기반 추천: 항목 간 유사성을 계산해서 추천 항목 생성
분류(Classification): 데이터셋의 다양한 패턴과 특징을 발견해 레이블을 지정하고 분류하는 기능
- 주요알고리즘: 나이브 베이지안, 랜덤 포레스트, Canopy등 지원
군집(Clustering): 대규모 데이터셋에서 새로운 특성으로 데이터의 군집들을 발견하는 기능
- 주요알고리즘: K-Means, Fuzzy, C-Means, Canopy등
감독학습(Supervised Learning): 학습을 위한 데이터셋을 입력해서 분석 모델을 학습시키는 머신러닝 기법
- 학습된 분석 모델을 이용해 예측하고 최적화
- 분류와 회귀 분석 기법
비감독학습(Unsupervised Learning): 학습 데이터셋을 제공하지 않고 데이터의 특징적인 패턴을 발견하는 머신러닝 기법
- 사람이 구분 및 그루핑하기 어려운 현상들을 자동으로 그루핑 하는데 사용
- 군집 기법

활용 방안

스마트카 Managed 영역에 적재된 "스마트카 상태 데이터"와 "운전자 운행 데이터"를 이용해 감독학습-분류, 비감독학습-군집 머신러닝 수행
추천 기능을 활용해 "차량용품 구매 이력 데이터"를 분석
- 스마트카 운전자 가운데 유사 그룹 간의 구매 선호도에 따라 차량용품 추천 작업

스쿱(Sqoop)

http://sqoop.apache.org
RDBMS <=> 적재(import, export) <=> HDFS
Sqoop Client, Sqoop Server
Connector: 다양한 DBMS 접속 어댑터 및 라이브러리

스쿱 아키텍처

활용 방안

하이브, 임팔라, 제플린, 머하웃등에서 분석한 결과를 외부 RDBMS로 Export 용도로 사용
참고: 스쿱은 하둡 생태계에서 수집(Import) 기술로 분류

분석 파일럿 실행 1단계 - 분석 아키텍처

분석 요구사항

요구사항 - 빅데이터 탐색을 통해 해결

요구사항 1 : 차량의 다양한 장치로부터 발생하는 로그 파일을 수집해서 기능별 상태 점검
요구사항 2: 운전자의 운행 정보가 담긴 로그를 실시간으로 수집해서 주행 패턴을 분석

요구사항 확장

빅데이터 실시간 탐색 및 시각화
머신러닝을 이용한 데이터 마이닝

요구사항 구체화 및 분석

스마트카 데이터셋을 좀 더 빠르게 탐색 및 분석

임팔라 이용 하이브 배치 쿼리를 온라인 쿼리로 실행

스마트카 데이터셋의 탐색 결과를 이해하기 쉽게 시각화

스파크 SQL로 탐색 후 결과를 제플린의 차트로 시각화

차량용품 구매 이력을 분석해 최적의 상품 추천 목록 만들기

머하웃의 추천 기능 이용, 성향에 따른 상품 추천 목록 생성

스마트카 상태 정보를 분석 이상 징후 예측

머하웃의 분류 감독 학습을 통해 이상 징후에 대한 예측 모델 구성

스마트카 운행 정보를 분석 운행 패턴별 군집을 도출

머하웃의 군집 비감독 학습을 통해 운행 패턴에 대한 군집을 도출

분석된 결과를 외부 업무 시스템의 RDBMS로 제공

스쿱의 데이터 익스포트 이용, HDFS => RDBMS

분석 아키텍처

휴 - Impala Editor

임팔라 설치하면 휴 > Editor 메뉴에 Impala Editor 추가됨
스마트카 상태 정보 On-Line 조회
운전자 운행 정보 On-Line 조회

제플린 - NoteBook

웹 브라우저에 Spark-SQL로 데이터셋 분석
제플린에서 제공하는 다양한 차트로 시각화

머하웃 - 추천 라이브러리

추천 라이브러리에 "차량용품 구매 정보" 데이터셋 지정
상품 평가 정보에 대한 운전자 취향을 분석해 취향이 비슷한 운전자에게 구매 가능성이 높은 상품 추천

머하웃 - 분류 라이브러리

분류 라이브러리로 "스마트카 이상 징후"를 예측하기 위한 모델 생성
트레이닝 데이터로 "스마트카 상태 정보" 데이터셋 이용
알고리즘: 랜덤 포레스트 선택
최종적으로 트레이닝된 분류모델(Classify)를 애플리케이션에 적용

머하웃 - 군집 라이브러리

군집 라이브러리를 이용 "스마트카 운전자의 운행" 데이터셋에 대해 K개의 군집으로 형성되는 K-means 적용
- 탐색 단계에서는 식별되지 않은 새로운 운행 패턴 발견 및 분석

스쿱 - 분석 결과 Export

스쿱의 CLI 명령 중 Export 기능으로 HDFS에 저장된 분석 결과를 RDBMS(PostgreSQL)에 제공

분석 파일럿 실행 2단계 - 분석 환경 구성

CM을 이용해 임팔라, 스쿱 설치
http://server01.hadoop.com:7180/
제플린 직접 설치

임팔라 설치

Cluster1 > 선택 메뉴 > 서비스 추가
Impala 선택 > ICS, ISS, ID > Server03
변경 내용 검토 > 기본값 선택 후 계속

임팔라 설치후

Cluster1 > Hue > [구성] > 검색 > Impala > 선택
Cluster1 > Impala > 시작
Cluster1 > Hue > 재시작
Hue > Web UI > Query Editor > Impala 추가 확인

스쿱 설치

Cluster1 > 선택 메뉴 > 서비스 추가
Sqoop 1 Client 선택 > G > 호스트 선택 > Server03
변경 내용 검토 > 기본값 선택 후 계속

스쿱 설치 후

스쿱은 클라이언트로 서버 기동 없음

제플린 설치

Download

Server02 sshd
cd /home/pilot-pjt/
wget https://archive.apache.org/dist/zeppelin/zeppelin-0.6.2/zeppelin-0.6.2-bin-all.tgz

압축 해제

tar -xvf zeppelin-0.6.2-bin-all.tgz

환경 설정

cd /home/pilot-pjt/zeppelin-0.6.2-bin-all/conf
cp zeppelin-env.sh.template zeppelin-env.sh
vi zeppelin-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/??
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf

chmod 777 /tmp/hive

제플린에서 하이브 인터프리터 사용을 위해 설정 복사

cp /etc/hive/conf/hive-site.xml /home/pilot-pjt/zeppelin-0.6.2-bin-all/conf

서비스 포트 변경 : 8080 => 8081

스파크 마스터 서비스: 8080
cd /home/pilot-pjt/zeppelin-0.6.2-bin-all/conf
cp zeppelin-site.xml.template zeppelin-site.xml
vi zeppelin-site.xml
:/8080

<property>
<name>zeppelin.server.prot</name>
#<value>8080</value>
<value>8081</value>
...
<property>

root 계정에 path 설정

vi /root/.bash_profile
PATH=$PATH:/home/pilot-pjt/zeppelin-0.6.2-bin-all/bin
source /root/.bash_profile

서비스 시작 및 확인

zeppelin-daemon.sh start
http://server02.hadoop.com:8081
안되면 8080으로 접속

머하웃 설치

클라우데라 하둡 배포판에 이미 설치되어 있음
머하웃 명령을 실행할 Sever02의 환경변수에 하둡 클라이언트 옵션(HADOOP_CLIENT_OPTS) 힙 메모리 설정
vi /etc/profile
맨 마지막 줄 : export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx1024m"
source /etc/profile

머하웃 설치 확인

mahout -help
Running on hadoop 확인
java.lang.ClassNotFoundException: -help 경고 메세지 무시

분석 파일럿 실행 3단계 - 임팔라를 이용한 실시간 분석

하이브 QL을 임팔라에서 실행 하기

하이브 QL

Hue > Query Editor > Hive
이상 운전 패턴 스마트카 정보 조회
select * from managed_smartcar_symptom_info where biz_date='20190101'

임팔라 QL

Hue > Query Editor > Impala
데이터베이스(default) 안보이면 새로고침 또는 임팔라 재시작

** 이상 운전 패턴 스마트카 정보 조회 **

select * from managed_smartcar_symptom_info where biz_date='20190101'

** 긴급 점검이 필요한 스마트카 정보 조회 **

select * from managed_smartcar_emergency_check_info where biz_date='20190101'

** 스마트카 차량용품 구매 이력 정보 조회 **

select * from managed_smartcar_item_buylist_info where biz_month='201901'

임팔라를 이용한 운행 지역 분석

스마트카 운행 지역별 평균 속도가 가장 높았던 스마트카 차량 출력
결과 차트로도 확인
/CH07/ImpalaSQL/2nd/그림-7.35.sql

select
   T2.area_number, T2.car_number, T2.speed_avg
from (
       select 
              T1.area_number, 
              T1.car_number, 
              T1.speed_avg,
              rank() over(partition by T1.area_number order by T1.speed_avg desc) as ranking
       from ( 
              select area_number, car_number, avg(cast(speed as int)) as speed_avg
              from  managed_smartcar_drive_info
              group by area_number, car_number
            ) T1
) T2
where ranking = 1

분석 파일럿 실행 4단계 - 제플린을 이용한 실시간 분석

제플린을 이용한 운행 지역 분석

스마트카가 운행한 지역들의 평균 속도가 높은 순으로 출력

제플린 접속 http://server02.hadoop.com:8081
접속안되면
cd /home/pilot-pjt/zeppelin-0.6.2.bin-all/bin
./zeppelin-daemon.sh start
./zeppelin-daemon.sh status
재플린 > NoteBook > Create new note > SmartCar-Project
스마트카 운전자 운행 파일 확인
%md => %sh
hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/managed_smartcar_drive_info/biz_date=20190101/* | head
노트북의 인터프리터를 스파크로 바인딩, 스칼라 코드 작성
%spark
/CH07/SparkSQL/2nd/그림-7.43.sql

// HDFS에서 데이터 로드
val driveData = sc.textFile("hdfs://server01.hadoop.com:8020/user/hive/warehouse/managed_smartcar_drive_info/biz_date=20160626/*")

// 로드한 데이터셋을 스파크에서 테이블 데이터 타입
case class DriveInfo(car_num: String,        sex: String,            age: String,            marriage: String, 
                     region: String,         job: String,            car_capacity: String,   car_year: String, 
                     car_model: String,      speed_pedal: String,    break_pedal: String,    steer_angle: String, 
                     direct_light: String,   speed: String,          area_num: String,       date: String)
// 로드한 데이터셋을 스파크에서 데이터 구조로 변경
val drive = driveData.map(sd=>sd.split(",")).map(
                sd=>DriveInfo(sd(0).toString, sd(1).toString, sd(2).toString, sd(3).toString,
                              sd(4).toString, sd(5).toString, sd(6).toString, sd(7).toString,
                              sd(8).toString, sd(9).toString, sd(10).toString,sd(11).toString,
                              sd(12).toString,sd(13).toString,sd(14).toString,sd(15).toString
        )
)

// 스파크-SQL로 분석하기 위한 임시 테이블 생성
drive.toDF().registerTempTable("DriveInfo")

참고: 스칼라
인터프리터 스파크-SQL로 변경
%spark.sql

select T1.area_num, T1.avg_speed     
from  (select area_num, avg(speed) as avg_speed
       from DriveInfo
       group by area_num
       ) T1
order by T1.avg_speed desc

테이블 형식의 결과 확인
다양한 차트로 결과 확인

동적 변수를 추가해서 실행 해보기

select T1.area_num, T1.avg_speed     
from  (select area_num, avg(speed) as avg_speed
       from DriveInfo 
       group by area_num having avg_speed >= ${AvgSpeed=60}
       ) T1
order by T1.avg_speed desc

제플린 스케줄러 기능으로 자동 실행 설정

상단 시계모양 ICON > Crom 표현이나 Preset 으로 시간 지정
1분 지정하고 자동 실행 출력 확인

제플린 인터프리터

다양한 인터프리터 제공하는
spark, pyspark, spark.sql, spark.mahout, spark.r 등등

분석 파일럿 실행 5단계 - 머하웃을 이용한 데이터 마이닝

사람이 인지하기 어려운 패턴 찾기

머하웃 추천 - 스마트카 차량용품 추천

사용 데이터셋

"스마트카 차량용품 구매 이력" managed_smartcar_item_buylist_info 10만건

추천에 필요한 항목

차량고유번호 car_number
구매용품아이템코드 item
사용자평가점수 score

사용자평가점수 score

구매한 아이템에 대한 사용자의 긍정 또는 부정을 스코어링
사용자의 취향을 알 수 있는 중요한 필드
구매한 제품에 대한 평가 데이터는 수많은 사용자로부터 다양하게 나타남
사용자에게는 기호와 취향이라는게 있음
이러한 기호와 취향에 따라 이력을 분석해 보면 눈에 보이지 않는 패턴이 발견됨
유사 패턴을 보이는 사용자 간의 유사성을 계산
그 결과로부터 유사 사용자 간의 선호하는 아이템을 예측하고 추천 => 사용자 기반 협업 필터링 모델

사용자 기반 협업 필터링 모델

사용자 A와 B가 공통으로 구매했던 물건들의 평가 점수로 유사도 측정
유사한 사용자로군으로 판명되면 사용자 A는 구매했으나 B는 구매하지 않은 물건 추천

"스마트카 차량용품 구매 이력" 데이터로 머하웃 추천 모델 만들기

01. 데이터 머하웃 추천기에서 사용 가능한 형식으로 재구성

Hue> Hive Editor > /CH07/HiveQL/2nd/그림-7-54
managed_smartcar_item_buylist_info > local file
hash() : 숫자 타입(long ) 형 변환

insert overwrite local directory '/home/pilot-pjt/mahout-data/recommendation/input'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
select hash(car_number ), hash(item), score from managed_smartcar_item_buylist_info

02. Input Data 생성 확인 > Server02 > ssh >

ls /home/pilot-pjt/mahout/recommendation/input/
000000_0 파일 생성 확인
more /home/pilot-pjt/mahout/recommendation/input/*
차량번호, 상품코드, 평가점수 순 표시 확인

03. Input Data > HDFS

hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout
hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/recommendation/
hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/recommendation/input
hdfs dfs -put /home/pilot-pjt/mahout-data/recommendation/input/* /pilot-pjt/mahout/recommendation/input/item_buylist.txt

04. mahout 명령어 실행 > /CH07/Mahout/2nd/그림7.56

mahout recommenditembased -i /pilot-pjt/mahout/recommendation/input/item_buylist.txt -o /pilot-pjt/mahout/recommendation/output/ -s SIMILARITY_COOCCURRENCE -n 3
사용된 매개변수와 옵션
- i: 추천 분석에 상용할 입력 데이터
- o: 추천 분석 결과가 출력될 경로
- s: 추천을 위한 유사도 알고리즘
- n: 추천할 아이템 개수
여러개의 잡과 과련된 맵리듀스가 반복적으로 실행되면서 수분의 시간이 소요
정상 완료 확인
- Info driver.MahoutDriver: Program took ...

분석결과 파일 확인

Hue > 파일브라우저
/pilot-pjt/mahout/recommendation/output/
part-r-00000, part-r-00001
추천받은차량번호 / 추천상품1 :상품ID:추천값 / 추천상품2 :상품ID:추천값 / 추천상품31 :상품ID:추천값

임시파일 삭제

hdfs dfs -rm -R -skipTrash /pilot-pjt/mahout/recommendation/output/
hdfs dfs -rm -R -skipTrash /user/root/temp

머하웃 상품 추천기 활용

실시간 상품 추천
이메일 , SMS 맛춤형 프로모션
1:1 마케팅 등
아마존판매량 35%, 구글 뉴스 페이지뷰 38%가 추천에 의해 발생

머하웃 분류 - 스마트카 상태 정보 예측/분류

사용 데이터셋

"스마트카 상태 정보" managed_smartcar_Status_info

추천에 필요한 항목

스마트카 주요 장치
타이어, 라이트, 엔진, 브레이크 등에 대한 상태를 기록한 값
이 값들을 이용해 차량의 정상/비정상을 분류하는 모델 생성
이 모델을 실시간으로 적용 > 안정성을 분류를 통해 예측
알고리즘은 랜덤 포레스트 이용

랜덤 포레스트

단일 의사 결정 트리
Random Forest
앙상블과 랜덤포레스트
- https://egg-money.tistory.com/62

과거의 운행했던 스마트카의 상태 데이터

학습(훈련, 트레이닝) 데이터로 머하웃 분류기에 제공
학습이 끝나면 스마트카 상태를 판단 할 수 있는 Classify 생성
이 Classify에 현재 운행중인 스마트카 시스템에 적용 차량 상태 예측 애플리케이션 제작

"스마트카 상태 정보" 데이터로 머하웃 추천 모델 만들기

01. 데이터 머하웃 추천기에서 사용 가능한 형식으로 재구성

Hue> Hive Editor > /CH07/HiveQL/2nd/그림-7-62
스마트카 상태 정보의 상태값으로 주관적인 기준으로 스코어링
예측변수의 값을 합산해서 "6"미만인 경우 비정상, "6"이상인 경우 정상인 목표변수 정의
Server02의 /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input 결과 생성
"'ascii' codec can't encode..." 한글 쿼리 포함 신청시 나옴, 무시해도 됨

insert overwrite local directory '/home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
select 
  sex, age, marriage, region, job, car_capacity, car_year, car_model,
  tire_fl, tire_fr, tire_bl, tire_br, light_fl, light_fr, light_bl, light_br,
  engine, break, battery,
  case when ((tire_fl_s  + tire_fr_s  + tire_bl_s  + tire_br_s  + 
              light_fl_s + light_fr_s + light_bl_s + light_br_s + 
              engine_s   + break_s    + battery_s  + 
              car_capacity_s + car_year_s + car_model_s) < 6) 
       then '비정상' else '정상' 
  end as status
from (
  select 
    sex, age, marriage, region, job, car_capacity, car_year, car_model,
    tire_fl, tire_fr, tire_bl, tire_br, light_fl, light_fr, light_bl, light_br,
    engine, break, battery,

    case
     when (1500 > cast(car_capacity as int)) then -0.3 
        when (2000 > cast(car_capacity as int)) then -0.2 
        else -0.1
    end as car_capacity_s ,

    case
    when (2005 > cast(car_year as int)) then -0.3 
       when (2010 > cast(car_year as int)) then -0.2 
       else -0.1
    end as car_year_s ,

    case
    when ('B' = car_model) then -0.3
       when ('D' = car_model) then -0.3 
       when ('F' = car_model) then -0.3 
       when ('H' = car_model) then -0.3 
       else 0.0
    end as car_model_s ,

    case 
       when (10 > cast(tire_fl as int)) then 0.1 
       when (20 > cast(tire_fl as int)) then 0.2 
       when (40 > cast(tire_fl as int)) then 0.4 
       else 0.5
    end as tire_fl_s ,

    case 
       when (10 > cast(tire_fr as int)) then 0.1 
       when (20 > cast(tire_fr as int)) then 0.2 
       when (40 > cast(tire_fr as int)) then 0.4 
       else 0.5
    end as tire_fr_s ,

    case 
       when (10 > cast(tire_bl as int)) then 0.1 
       when (20 > cast(tire_bl as int)) then 0.2 
       when (40 > cast(tire_bl as int)) then 0.4 
       else 0.5
    end as tire_bl_s ,

    case 
       when (10 > cast(tire_br as int)) then 0.1 
       when (20 > cast(tire_br as int)) then 0.2 
       when (40 > cast(tire_br as int)) then 0.4 
       else 0.5
    end as tire_br_s ,

    case when (cast(light_fl as int) = 2) then 0.0 else 0.5 end as light_fl_s ,
    case when (cast(light_fr as int) = 2) then 0.0 else 0.5 end as light_fr_s , 
    case when (cast(light_bl as int) = 2) then 0.0 else 0.5 end as light_bl_s ,
    case when (cast(light_br as int) = 2) then 0.0 else 0.5 end as light_br_s , 

    case 
       when (engine = 'A') then 1.0 
       when (engine = 'B') then 0.5 
       when (engine = 'C') then 0.0
    end as engine_s ,

    case 
       when (break = 'A') then 1.0 
       when (break = 'B') then 0.5 
       when (break = 'C') then 0.0
    end as break_s ,

    case 
       when (20 > cast(battery as int)) then 0.2 
       when (40 > cast(battery as int)) then 0.4 
       when (60 > cast(battery as int)) then 0.6 
       else 1.0
    end as battery_s 

  from managed_smartcar_status_info ) T1

02. Input Data 생성 확인 > Server02 > ssh >

ls /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input/
000000_0, 000001_0 파일 생성 확인(적재 데이터 양에 따라 다름)
more /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input/*

02-1. 여러개의 파일 생성시 하나의 데이터로 합치기

cd /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input/
cat 000000_0 000001_0 > classification_dataset.txt

03. Input Data > HDFS

hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/classification/
hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/classification/input
hdfs dfs -put /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/input/* /pilot-pjt/mahout/classification/input/classification_dataset.txt

04. mahout 명령어 실행 > /CH07/Mahout/2nd/

디스크립터(Descriptor) 파일 생성
디스크립터 파일은 학습할 데이터의 형식을 정의하는 파일
hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/mahout/mahout-examples-job.jar org.apache.mahout.classifier.df.tools.Describe -p /pilot-pjt/mahout/classification/input/classification_dataset.txt -f /pilot-pjt/mahout/classification/output/descriptor/smartcar-status.descriptor -d I I I I I N N C N N N N N N N N C C N L
실행성공: storing the dataset description
사용된 매개변수와 옵션
- p: 트레이닝에 사용할 데이터셋 경로
- f: 디스크립터 파일이 생성될 경로
- d: 트레이닝에 사용할 데이터셋의 형식 지정(I:무시, N:숫자, C:분류문자열, L:목표변수)

성별	나이	결혼여부	거주지	직업	차량CC	차량연식	차량모델	타이어상태	라이트상태	엔진상태	브레이크상태	배터리상태
C	N	C	C	C	N	N	C	N,N,N,N	N,N,N,N	C	C	N

디스크립터(Descriptor) 파일 생성 확인

Hue > 파일 브라우저 > /pilot-pjt/mahout/classification/output/descriptor
- smartcar-status.descriptor

05. 입력데이터셋 > 학습데이터셋, 테스트데이터셋 생성

7:3 또는 8:2 비율로 분할 생성
머하웃의 split 명령 실행
mahout split -i /pilot-pjt/mahout/classification/input --trainingOutput /pilot-pjt/mahout/classification/input/training --testOutput /pilot-pjt/mahout/classification/input/testing --randomSelectionPct 30 --overwrite --method sequential
사용된 매개변수와 옵션
- i: 분할(Split)시킬 원천 파일 경로
- trainingOutput: 학습 데이터셋 생성 경로
- testOutput: 테스트 데이터셋 생성 경로
- randomSelectionPct: 학습 및 테스트 데이터셋 비율 지정
- overwrite: 결과 덮어 쓰기
- method: 분할 방식을 지정

학습데이터셋, 테스트데이터셋 생성 확인

Hue > 파일 브라우저 > /pilot-pjt/mahout/classification/input
testing, training 디렉토리에 classification_dataset.txt 생성 확인

06. 스마트카 상태 정보 예측 분류 모델 생성

트레이닝 데이터셋과 분류알고리즘 중 랜덤 포레스트로 모델 트레이닝
입력데이터 : 디스크립터 파일, 트레이닝 파일
hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/mahout/mahout-examples-job.jar org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.BuildForest -Dmapred.max.split.size=1874231 -d /pilot-pjt/mahout/classification/input/training/classification_dataset.txt -ds /pilot-pjt/mahout/classification/output/descriptor/smartcar-status.descriptor -sl 7 -p -t 100 -o /pilot-pjt/mahout/classification/output/model
사용된 매개변수와 옵션
- Dmapred.max.split.size: 맵 생성 단위를 파일 크기로 지정
- d: 트레이닝 데이터셋 경로
- ds: 디스크립터 파일 경로
- sl: 의사결정 트리(Decision Tree)에 사용할 변수 개수를 지정
- p: 트레이닝 시 데이터를 분할해서 실행
- t: 모델에 포함될 의사결정 트리 개수를 지정
- o: 분류기 모델 생성 경로

스마트카 상태 정보 예측 분류 모델 생성 확인

Hue > 파일 브라우저 > /pilot-pjt/mahout/classification/model
testing, training 디렉토리에 classification_dataset.txt 생성 확인

07. 스마트카 상태 정보 예측 분류 모델 평가

입력 테스트데이터셋: /pilot-pjt/mahout/classification/input/testing/classification_dataset.txt
hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/mahout/mahout-examples-job.jar org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.TestForest -i /pilot-pjt/mahout/classification/input/testing/classification_dataset.txt -ds /pilot-pjt/mahout/classification/output/descriptor/smartcar-status.descriptor -m /pilot-pjt/mahout/classification/output/model -a -mr -o /pilot-pjt/mahout/classification/output/predictions
사용된 매개변수와 옵션
- i: 테스트(평가) 데이터셋 경로
- ds: 디스크립터 파일 경로
- m: 분류기 모델 파일 경로
- a: 평가결과 표준 출력
- mr: 맵리듀스 기반 평가 동작
- o: 평가 결과 출력 경로

스마트카 상태 정보 예측 분류 모델 평가 결과

Correctly Classified Instances : 분류 성공율
Incorrectly Classified Instances: 분류 실패율
Confusion Matrix: 비정상(a), 정상(b)의 분류 케이스를 메트릭스로 표현
예측결과위치 : /pilot-pjt/mahout/classification/output/predictions

07. 스마트카 상태 정보 예측 프로그램에 적용 - Java Application

전체프로그램: /workspace/bigdata.smartcar.mahout/*

ClassifySmartCarStatus.java

분류기 모델 저장 위치

DecisionForest classifyModel = DecisionForest.load(
            config, new Path("./classification/model/forest.seq"));

디스크립터 파일 저장 위치

Dataset dataset = Dataset.load(
            config, new Path("./classification/descriptor/smartcar-status.descriptor"));

입력값 분류를 위한 벡터 데이터셋 설정

DenseVector car_vector = new DenseVector(14);
    car_vector.set(0, Integer.parseInt(args[i++]));     //car_capacity
    car_vector.set(1, Integer.parseInt(args[i++]));     //car_year
    car_vector.set(2, dataset.valueOf(2, args[i++]));   //car_model
    car_vector.set(3, Integer.parseInt(args[i++]));     //타이어 1
    car_vector.set(4, Integer.parseInt(args[i++]));     //타이어 2
    car_vector.set(5, Integer.parseInt(args[i++]));     //타이어 3
    car_vector.set(6, Integer.parseInt(args[i++]));     //타이어 4
    car_vector.set(7, Integer.parseInt(args[i++]));     //라이트 1
    car_vector.set(8, Integer.parseInt(args[i++]));     //라이트 2
    car_vector.set(9, Integer.parseInt(args[i++]));     //라이트 3
    car_vector.set(10, Integer.parseInt(args[i++]));    //라이트 4
    car_vector.set(11, dataset.valueOf(11, args[i++])); //엔진
    car_vector.set(12, dataset.valueOf(12, args[i++])); //브레이크
    car_vector.set(13, Integer.parseInt(args[i++]));    //베터리

분류기 모델(Classify)를 작동시켜 스마트카 상태 정보 입력값에 대한 분류(정사/비정상) 예측

Instance instance = new Instance(car_vector);
    Random rNum = RandomUtils.getRandom();

    double prediction = classifyModel.classify(dataset, rNum, instance);

분류 결과 출력

System.out.println(" SmartCar Status Prediction :"+dataset.getLabelString(prediction));

애플리케이션 서버 업로드

어플리케이션 : /CH07/bigdata.smartcar.mahout-1.0.jar
업로드 :Server02/home/pilot-pjt/mahout-data/

디스크립터, 분류기 파일 Get

mkdir /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/descriptor
mkdir /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/model
cd /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/descriptor
hdfs dfs -get /pilot-pjt/mahout/classification/output/descriptor/smartcar-status.descriptor
cd /home/pilot-pjt/mahout-data/classification/model
hdfs dfs -get /pilot-pjt/mahout/classification/output/model/forest.seq

애플리케이션 테스트

cd /home/pilot-pjt/mahout-data/
java -cp bigdata.smartcar.mahout-1.0.jar com.wikibook.bigdata.smartcar.mahout.ClassifySmartCarStatus 2000 2000 A 80 80 80 1 1 1 1 A B 50
java -cp bigdata.smartcar.mahout-1.0.jar com.wikibook.bigdata.smartcar.mahout.ClassifySmartCarStatus 2000 2000 A 80 80 80 1 1 1 1 A B 80
14개의 인자값

성별	나이	결혼여부	거주지	직업	차량CC	차량연식	차량모델	타이어상태	라이트상태	엔진상태	브레이크상태	배터리상태
C	N	C	C	C	N	N	C	N,N,N,N	N,N,N,N	C	C	N

인자값을 다양하게 바꿔가면서 예측 결과 테스트
실제 분류기를 적용할 때는 지속적인 학습을 거쳐 Classify 프로그램 정확도 높이는 과정 중요

머하웃 군집 - 스마트카 고객 정보 분석

사용 데이터셋

"스마트카 고객 마스트 정보" 하이브 External 영역의 SmartCar_Master

데이터군집과 데이터셋 정보

스마트카 차량번호, 차량용량, 차량모델 정보
스마트카 사용자 성별, 나이, 결혼여부,직업, 거주지역들 정보
군집은 이 값들을 백터화하고 유사도 및 거리를 계산해 새로운 군집을 발견하는 마이닝 기법

http://wiki.gurubee.net/pages/viewpage.action?pageId=28118055
https://brunch.co.kr/@gimmesilver/32
알고리즘 Canopy로 대략적인 군집 개수(K)와 센트로이드(중식점) 파악
Canopy 군집값으로 알고리즘 K-Means 적용
K-Means 분석 결과로 N개의 군집별로 스마트카 차량번호 리스트 확인
군집된 차량들 사이에 어떠한 공통적인 특징이 있는지 분석

"스마트카 마스터 정보" 데이터로 머하웃 군집 모델 만들기

01. "스마트카 마스터 정보" 데이터 셋 > 로컬 저장

Hue> Hive Editor > /CH07/HiveQL/2nd/그림-7-75
smartcar_master > local file
편차카 큰 변수 범주화
- 차량용량(car_capacity)
- 차령연도(car_year)
- 운전자나이 (age)
- 범주화해서 군집의 정활도를 높입

insert overwrite local directory '/home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/input'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' '
select 
  car_number,
  case 
      when (car_capacity < 2000) then '소형'
      when (car_capacity < 3000) then '중형'
      when (car_capacity < 4000) then '대형'
  end as car_capacity,
  case
      when ((2016-car_year) <= 4)  then 'NEW' 
      when ((2016-car_year) <= 8)  then 'NORMAL' 
      else 'OLD'
  end as car_year ,
  car_model,
  sex as owner_sex,
  floor (cast(age as int) * 0.1 ) * 10 as owner_age,
  marriage as owner_marriage,
  job as owner_job,
  region as owner_region
from smartcar_master

02. Input Data 생성 확인 > Server02 > ssh >

ls /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/input/
000000_0 파일 생성 확인
more /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/input/*
차량번호, 상품코드, 평가점수 순 표시 확인

03. Input Data > HDFS

hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/clustering/
hdfs dfs -mkdir /pilot-pjt/mahout/clustering/input
hdfs dfs -put /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/input/000000_0 /pilot-pjt/mahout/clustering/input/
Hue > 파일브라우저로 적재 확인

04. input Data > 시퀀스 파일로 변환

시퀀스 파일은 키/값 형식의 바이너리 데이터셋
분산환경에서 성능과 용량의 효율성을 높인 포맷
key: 차량번호
value: 차량연도,차량용량,모델,나이,연령등으로 구성
시퀀스 파일로 변환 애플리케이션 실행
- hadoop jar /home/pilot-pjt/mahout-data/bigdata.smartcar.mahout-1.0.jar com.wikibook.bigdata.smartcar.mahout.TextToSequence /pilot-pjt/mahout/clustering/input/000000_0 /pilot-pjt/mahout/clustering/output/seq
시퀀스 파일 생성 확인
- Hue > 파일 브라우저 > /pilot-pjt/mahout/clustering/output/seq
- part-m-000000 파일 생성 확인
- hdfs dfs -text /pilot-pjt/mahout/clustering/output/seq/part-m-000000

05. 시퀀스 파일 > n-gram 기반 벡터데이터로 변환

n-gram 벡터 모델은 단어의 분류와 빈도 수를 측정하는 알고리즘
차량번호별 각 항목의 단어를 분리해 벡터화하기 위해 사용
mahout 명령어 실행 > /CH07/Mahout/2nd/그림7.56
mahout seq2sparse -i /pilot-pjt/mahout/clustering/output/seq -o /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec -wt tf -s 5 -md 3 -ng 2 -x 85 --namedVector
사용된 매개변수와 옵션
- wt: 단어 빈도 가중치 방식
- md: 최소 문서 출현 횟수
- ng: ngrams 최댓값
- nameVector: 네입벡터 데이터 생성
파일 생성 확인
- Hue > 파일 브라우저 > /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec
- df-count, tf-vectors 등 생성 됨

06. Canopy 군집 분석

군집의 갯수 파악을 위해 t1, t2의 옵션을 변경하며 반복적인 군집분석 수행
mahout canopy -i /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec/tf-vectors/ -o /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out -dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -t1 50 -t2 45 -ow
사용된 매개변수와 옵션
- i: 벡터 파일 경로
- o: 출력 결과 경로
- dm: 군집 측청 알고리즘
- t1: 거리값 1
- t2: 거리값 2

Canopy 군집 결과 확인

mahout clusterdump -i /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out/clusters-*-final
INFO clustering.ClusterDump : wrote 1 cluster
t1, t2 초기 거리값이 너무 커서 1개의 군집만 만들어짐(2600명)

Canopy 군집 재실행 및 결과 확인

mahout canopy -i /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec/tf-vectors/ -o /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out -dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -t1 10 -t2 8 -ow
mahout clusterdump -i /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out/clusters-*-final
INFO clustering.ClusterDump : wrote 819 cluster
t1, t2 초기 거리값이 너무 작어 819개의 군집 만들어짐(2600명)

Canopy 군집 재실행 및 결과 확인

mahout canopy -i /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec/tf-vectors/ -o /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out -dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -t1 12 -t2 10 -ow
mahout clusterdump -i /pilot-pjt/mahout/clustering/canopy/out/clusters-*-final
INFO clustering.ClusterDump : wrote 819 cluster
t1, t2 초기 거리값이 너무 작어 148개의 군집 만들어짐(2600명)
군집의 적절 수는 주관적이며 분석 요건과 데이터 성격에 따라 적절한 군집의 개수 판단 필요

06. K-Means 군집 분석

초기 군집값 필요(K)
mahout kmeans -i /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec/tf-vectors -c /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output/cluster -o /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output -dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -cd 1.0 -k 200 -x 20 -cl -xm mapreduce -ow
사용된 매개변수와 옵션
- i: 벡터 파일 경로
- c: 초기 클러스터 데이터 생성 경로
- o: 출력 결과 경로
- dm: 군집 거리 측청 알고리즘
- cd: 수렴할 임계값 지정
- k: 군집수 지정
- x:최대 반복 수행 횟수
- xm:실행 방식 지정

K-Means 결과 파일 생성

mahout clusterdump -i /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output/clusters-*-final -p /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output/clustersPoints -o /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result.txt

K-Means 결과 파일 확인

more /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result.txt
VL-aaaa : 클러스트 이름
n=11 : 클러스트에 포함된 대상의 개수
c={1:0.91...}: 클러스트 중심값
r={1:0.287}: 클러스트 반경
결과 확인을 위해 임의의 클러스트명 확인 :VL-1418

군집형성 주요 키워드 파일 생성

touch /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result2.txt 생성
mahout clusterdump 명령 사용
mahout clusterdump -dt sequencefile -d /pilot-pjt/mahout/clustering/output/vec/dictionary.file-* -i /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output/clusters-*-final -o /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result2.txt -b 10 -n 10 -dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure

VL-1234 군집형성 주요 키워드 값 확인

grep -11 ":VL-1418" /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result2.txt
군집 VL-1418은 여(성별), 기혼(결혼여부), b(차량모델), old(차량년도) 순으로 군집에 영향

군집에 포함된 차량 추출

/home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/clusterdump_result2.txt 생성
mahout clusterdump 명령 사용
mahout seqdumper -i /pilot-pjt/mahout/clustering/kmeans/output/clusteredPoints/ -o /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/seqdumper_result.txt

VL-1234 군집형성 주요 키워드 값 확인

grep "Key: 1418" /home/pilot-pjt/mahout-data/clustering/output/seqdumper_result.txt
11대의 스마트카 차량번호가 유사성이있어 군집으로 형성된 차량

VL-1234 군집형성 차량번호로 데이터 확인

Hue > QE > Hive
select car_number,sex,age,car_capacity,car_year,car_model from smartcar_master where car_number in( 'C0029', 'C0052', 'E0050', 'H0082', 'M0085','O0019', 'P0074', 'S0062', 'V0055', 'Y0035', 'Z0001' )

VL-1234 군집 인사이트 도출

고객군은 50대 기혼 여성으로 스마트카 B모델 선호
고객군의 차량은 중,대형 차량으로 소득 수준이 높은 것으로 추측
이 고객군과 유사한 고객군은 스마트카 B모델 또는 유사 모델로 타깃 마케팅

분석 파일럿 실행 6단계 - 스쿱을 이용한 분석 결과 외부 제공

빅데이터 시스템에서 탐색 및 분석한 결과를 외부 업무시스템(RDBMS)에 제공
제공된 데이터는 중요한 의사결정 포인트로 사용

스쿱의 내보내기 기능 - 이상 운전 차량 정보

Hive => PostgreSQL
Export 테이블: Hive Maanged 영역 Managed_SmartCar_Symptom_Info

사용 DBMS 정보

서버 : 192.168.56.101
포토: 7432
DB Name: postgres
ID: cloudera-scm
PWD: 각 설치환경 확인
cat /var/lib/cloudera-scm-server-db/data/generated_password.txt

PostgreSQL 접속

psql -U cloudera-scm -p 7432 -h localhost -d postgres
postgres=# 확인

PostgreSQL 테이블 생성

postgres=# create table smartcar_symptom_info ( car_number varchar, speed_p_avg varchar, speed_p_symptom varchar, break_p_avg varchar, break_p_symptom varchar, steer_a_cnt varchar, steer_p_symptom varchar, biz_date varchar );
postgres=# select * from smartcar_symptom_info;

Server01에서 스쿱 실행

Server01 sshd 접속
PostgreSQL JDBC Driver > Sqoop lib 폴더로 복사
cp /opt/cloudera/parcels/CDH/jars/postgresql-9.0-801.jdbc4.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/sqoop/lib/
su hdfs
스쿱 내보내기 명령 실행(패스워드 주의!!!!)
sqoop export --connect jdbc:postgresql://127.0.0.1:7432/postgres --username cloudera-scm --password BjiYCUGDda --table smartcar_symptom_info --export-dir /user/hive/warehouse/managed_smartcar_symptom_info
사용된 매개변수와 옵션
- username: PostgreSQL 계정
- password: PostgreSQL 비번
- table: PostgreSQL 입력 받을 테이블
- export-dir: export 할 HDFS 경로
postgres=# select * from smartcar_symptom_info;
postgres=# \q

필요시 RDBMS 데이터 제공 잡업도 휴 워크플로우를 생성 정기적인 작업 수행

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