En aquest mòdul, explorarem diversos estudis de cas reals que mostren com Apache Spark s'utilitza per resoldre problemes complexos en diferents indústries. Aquests exemples pràctics t'ajudaran a comprendre millor com aplicar els conceptes apresos en situacions del món real.

• Comprendre com s'utilitza Apache Spark en diferents indústries.
• Analitzar solucions reals per a problemes complexos de dades.
• Aprendre a aplicar tècniques i eines de Spark en projectes reals.

Una empresa de comerç electrònic vol analitzar els logs del seu servidor web per identificar patrons de comportament dels usuaris, detectar anomalies i millorar l'experiència de l'usuari.

1. Carregar Dades:

   val logs = spark.read.textFile("hdfs://path/to/webserver/logs")
   

2. Processar i Filtrar Dades:

   val filteredLogs = logs.filter(line => line.contains("ERROR"))
   

3. Anàlisi de Patrons:

   val userPatterns = filteredLogs.map(line => {
     val parts = line.split(" ")
     (parts(0), parts(1)) // (userID, action)
   }).groupByKey()
   

4. Detecció d'Anomalies:

   val anomalies = userPatterns.filter { case (user, actions) =>
     actions.count(_ == "login") > 5
   }
   

• Identificació de patrons de comportament dels usuaris.
• Detecció d'anomalies com intents de login sospitosos.
• Millora de l'experiència de l'usuari mitjançant l'anàlisi de dades.

Una plataforma de streaming vol implementar un sistema de recomanació de pel·lícules basat en les preferències dels usuaris.

1. Carregar Dades:

   val ratings = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://path/to/ratings.csv")
   

2. Preprocessar Dades:

   val ratingsRDD = ratings.rdd.map(row => Rating(row.getInt(0), row.getInt(1), row.getFloat(2)))
   

3. Entrenar el Model:

   val rank = 10
   val numIterations = 20
   val model = ALS.train(ratingsRDD, rank, numIterations, 0.01)
   

4. Generar Recomanacions:

   val userID = 123
   val recommendations = model.recommendProducts(userID, 5)
   recommendations.foreach(println)
   

• Sistema de recomanació personalitzat per a cada usuari.
• Augment de la satisfacció dels usuaris i del temps de visualització.

Una empresa vol analitzar els comentaris dels usuaris a les xarxes socials per comprendre millor la percepció de la seva marca.

1. Carregar Dades:

   val comments = spark.read.json("hdfs://path/to/socialmedia/comments.json")
   

2. Preprocessar Dades:

   val cleanedComments = comments.select("text").na.drop()
   

3. Anàlisi de Sentiments:

   import com.johnsnowlabs.nlp.pretrained.PretrainedPipeline
   val pipeline = PretrainedPipeline("analyze_sentiment", lang="en")
   val sentimentAnalysis = pipeline.transform(cleanedComments)
   

4. Agregació de Resultats:

   val sentimentCounts = sentimentAnalysis.groupBy("sentiment").count()
   sentimentCounts.show()
   

• Comprensió de la percepció de la marca a les xarxes socials.
• Identificació de comentaris positius i negatius.
• Informació valuosa per a estratègies de màrqueting.

Els estudis de cas presentats mostren com Apache Spark pot ser utilitzat per resoldre una àmplia varietat de problemes en diferents indústries. A través de l'anàlisi de logs, la recomanació de productes i l'anàlisi de sentiments, hem vist com Spark pot processar grans volums de dades de manera eficient i proporcionar informació valuosa per a la presa de decisions.

• Hem explorat tres estudis de cas reals que utilitzen Apache Spark.
• Hem vist com carregar, processar i analitzar dades amb Spark.
• Hem après a aplicar tècniques de Spark MLlib i Spark NLP en projectes reals.

Amb aquests coneixements, estàs preparat per aplicar Apache Spark en els teus propis projectes i resoldre problemes complexos de dades.