spark python 机器学习(python和spark)

本文是关于如何在机器学习实践中结合Spark和Python。边肖觉得很实用，所以分享给大家学习。希望你看完这篇文章能有所收获。让我们和边肖一起看看。

Apache Spark是处理和使用大数据应用最广泛的框架之一，Python是数据分析、机器学习等领域应用最广泛的编程语言之一。如果你想要更好的机器学习能力，为什么不把Spark和Python一起用呢？

在国外，Apache Spark开发者的平均年薪为11万美元。毫无疑问，Spark在这个行业得到了广泛的应用。Python也因其丰富的库集而被大多数数据科学家和分析师使用。两者融合并没有那么难。Spark是用Scala语言开发的，和Java非常相似。它将程序代码编译成JVM字节码，用于Spark大数据处理。为了集成Spark和Python，Apache Spark社区发布了PySpark。

Apache Spark是Apache软件基金会为实时处理开发的开源集群计算框架。Spark为编程整个集群提供了一个接口，具有隐式数据并行性和容错性。

以下是Apache Spark的一些特性，它们比其他框架有优势：

速度：比传统大规模数据处理框架快100倍。

强大的缓存：简单编程层提供强大的缓存和磁盘持久化功能。

部署：可以通过Mesos、Yarn或者Spark自己的集群管理器进行部署。

实时：内存计算，实时计算，低延迟。

多语种：这是框架最重要的特性之一，因为它可以用Scala、Java、Python和r编程。

虽然Spark是在Scala中设计的，比Python快10倍，但是Scala只有在使用的内核数量很少的情况下才会显示出它的速度优势。由于现在大多数分析和处理都需要大量的内核，Scala的性能优势并不大。

Python相对来说更容易让程序员学习，因为它有丰富的语法和标准库。此外，它是一种动态类型语言，这意味着RDD可以存储许多类型的对象。

虽然Scala拥有SparkMLlib，但是它没有足够的库和工具来实现机器学习和NLP。此外，Scala缺乏数据可视化。

　使用Python设置Spark(PySpark)

要先下载并安装spark，请解压缩Spark文件后，安装它并将其添加到。bashrc文件路径，需要输入source.bashrc。

要打开PySpark shell，您需要输入命令。/bin/pyspark

　　PySpark SparkContext和数据流

用Python连接Spark可以用RD4s和库Py4j来实现。PySpark Shell将Python API链接到Spark Core并初始化Spark Context。SparkContext是Spark应用的核心。

1.Spark Context设置内部服务并建立与sparkcontext执行环境的连接。

2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程，并允许资源分配。

3.集群管理器执行器，是带有逻辑的JVM进程。

4.sparkcontext对象将应用程序发送给执行器。

5.火花上下文在每个执行器中执行任务。

　　PySpark KDD用例

现在我们来看一个用例：数据来源是KDD‘99杯(国际知识发现与数据挖掘工具大赛，国内也有类似的大赛开放数据集，比如知乎)。我们在这里取一部分数据集，因为原始数据集太大了。

　　创建RDD：

现在我们可以用这个文件来创建我们的RDD。

he.yisu.com/upload/information/20200703/144/40541.png” alt=”机器学习实践中如何将Spark与Python结合”>

　　过滤

　　假设我们要计算我们在数据集中有多少正常的相互作用。，可以按如下过滤我们的raw_data RDD。

　　计数：

　　现在我们可以计算出新RDD中有多少元素。

　　输出：

　　制图：

　　在这种情况下，我们想要将数据文件作为CSV格式文件读取。我们可以通过对RDD中的每个元素应用lambda函数。如下所示，这里我们将使用map()和take()转换。

　　输出:

　　拆分：

　　现在，我们希望将RDD中的每个元素都用作键值对，其中键是标记(例如正常值)，值是表示CSV格式文件中行的整个元素列表。 我们可以按如下进行，这里我们使用line.split()和map()。

　　输出:

　　收集：

　　使用collect()动作，将RDD所有元素存入内存。因此，使用大型RDD时必须小心使用。

　　输出:

　　当然，这比我们之前的任何操作花费的时间都要长。每个具有RDD片段的Spark工作节点都必须进行协调，以便检索其各部分内容，然后将所有内容集合到一起。

　　作为结合前面所有内容的最后一个例子，我们希望收集所有常规交互作为键值对。

　　输出:

以上就是机器学习实践中如何将Spark与Python结合，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。