在写了《》文章后， 手上有了处理数据的“锤子”，总想找些“钉子”敲敲。

由于工作需要，我对Apache Spark关注比较多，所以，我想知道的一个问题便是：关注了Spark的人同时还关注了啥项目？是否有些我还不了解的神秘项目？

于是，开始动手~ 目标是清楚了，但是实际用 universe-lite 调用Github API获取数据的过程则是有各种挑战的，但是“办法总比困难多”，在解决了多个问题，并持续爬了几天数据后，终于有了全量数据集（总共1211万5030行数据）。具体遇到的挑战和解决方案将在后续文章中介绍，这里就不说了。

1. Spark的星星数是怎么随时间变化的

• 
  
  
  柱状图代表每月的净增加数，坐标轴为左侧
  


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  折线图代表累计的总star数，坐标轴为右侧
  

2. 关注Spark的人同时关注了哪些项目

前五名分别是：

• 
  
  
  tensorflow (10684)
  


• 
  
  
  kubernetes (7152)
  


• 
  
  
  elasticsearch (6768)
  


• 
  
  
  moby (5786) (改名前是 docker）
  


• 
  
  
  react (5624)
  

都是非常成功和流行的开源项目。

3. 关注Spark的人同时都关注了哪些Spark相关项目

上面的图主要都是列出了一些流行的开源项目，但是我更想知道的是那些和Spark紧密相关的项目。

那我怎么才能简单筛选出哪些是Spark相关项目呢。 光靠在“名字”或者“描述”字段搜索是否存在“spark”的效果不太理想。

另一个思路是: 只筛选上图中 “占比”值比较大的项目。这个“占比”高，意味着：关注这些项目的人很高比率关注了Spark，更说明是属于Spark生态。

那我们把 “占比”阈值设置为 20%， 得到如下的项目列表：

前五名分别为：

• 
  
  
  kafka (5382)
  


• 
  
  
  flink (4955)
  


• 
  
  
  hadoop (4473)
  


• 
  
  
  scala (3693)
  


• 
  
  
  akka (3236)
  

可以说和之前的理解还是比较一致的。

4. 关注Spark的人中，大家都关注了多少个项目

我在Github上目前关注了700+项目，我想知道我在这些用户中，关注的数量到底算是多还是少。那我们来看一下数据

可以看出：

• 
  
  
  关注了10个以下项目的人数有 3634
  


• 
  
  
  大多数人都只关注了小于1000个项目
  


• 
  
  
  关注项目最多的人关注了有近5万个项目
  

结尾

数据是非常有价值的，图表也能够“说话”。未来也会继续为大家带来一些“数据”故事。