機器學習實踐：如何將Spark與Python結合？

　　Apache Spark是處理和使用大資料最廣泛的框架之一，Python是資料分析、機器學習等領域最廣泛使用的程式語言之一。如果想要獲得更棒的機器學習能力，為什麼不將Spark和Python一起使用呢?

　　在國外，Apache Spark開發人員的平均年薪為110,000美元。毫無疑問，Spark在這個行業中被廣泛使用。由於其豐富的庫集，Python也被大多數資料科學家和分析專家使用。二者整合也並沒有那麼困難，Spark用Scala語言開發，這種語言與Java非常相似。它將程式程式碼編譯為用於Spark大資料處理的JVM位元組碼。為了整合Spark和Python，Apache Spark社群釋出了PySpark。

　　Apache Spark是Apache Software Foundation開發的用於實時處理的開源叢集計算框架。Spark提供了一個介面，用於程式設計具有隱式資料並行和容錯功能的整個叢集。

　　下面是Apache Spark的一些特性，它比其他框架更具優勢：

　　·速度：比傳統的大型資料處理框架快100倍。

　　·強大的快取：簡單的程式設計層提供強大的快取和磁碟永續性功能。

　　·部署：可以透過Mesos、Yarn或Spark自己的叢集管理器進行部署。

　　·實時：記憶體計算，實時計算且低延遲。

　　·Polyglot：這是該框架最重要的特性之一，因為它可以在Scala，Java，Python和R中程式設計。

　　雖然Spark是在Scala中設計的，但它的速度比Python快10倍，但只有當使用的核心數量少時，Scala才會體現出速度優勢。由於現在大多數分析和處理都需要大量核心，因此Scala的效能優勢並不大。

　　對於程式設計師來說，由於其語法和標準庫豐富，Python相對來說更容易學習。而且，它是一種動態型別語言，這意味著RDD可以儲存多種型別的物件。

　　儘管Scala擁有SparkMLlib，但它沒有足夠的庫和工具來實現機器學習和NLP。此外，Scala 缺乏資料視覺化。

　　使用Python設定Spark(PySpark)

　　首先要下載Spark並安裝，一旦你解壓縮了spark檔案，安裝並將其新增到 .bashrc檔案路徑中，你需要輸入source .bashrc

　　要開啟PySpark shell，需要輸入命令./bin/pyspark

　　PySpark SparkContext和資料流

　　用Python來連線Spark，可以使用RD4s並透過庫Py4j來實現。PySpark Shell將Python API連結到Spark Core並初始化Spark Context。SparkContext是Spark應用程式的核心。

　　1.Spark Context設定內部服務並建立到Spark執行環境的連線。

　　2.驅動程式中的Spark Context物件協調所有分散式程式並允許進行資源分配。

　　3.叢集管理器執行程式，它們是具有邏輯的JVM程式。

　　4.Spark Context物件將應用程式傳送給執行者。

　　5.Spark Context在每個執行器中執行任務。

　　PySpark KDD用例

　　現在讓我們來看一個用例：資料來源為KDD'99 Cup(國際知識發現和資料探勘工具競賽，國內也有類似的競賽開放資料集，比如知乎)。這裡我們將取資料集的一部分，因為原始資料集太大。

　　建立RDD：

　　現在我們可以使用這個檔案來建立我們的RDD。

　　過濾

　　假設我們要計算我們在資料集中有多少正常的相互作用。，可以按如下過濾我們的raw_data RDD。

　　計數：

　　現在我們可以計算出新RDD中有多少元素。

　　輸出：

　　製圖：

　　在這種情況下，我們想要將資料檔案作為CSV格式檔案讀取。我們可以透過對RDD中的每個元素應用lambda函式。如下所示，這裡我們將使用map()和take()轉換。

　　輸出:

　　拆分：

　　現在，我們希望將RDD中的每個元素都用作鍵值對，其中鍵是標記(例如正常值)，值是表示CSV格式檔案中行的整個元素列表。 我們可以按如下進行，這裡我們使用line.split()和map()。

　　輸出:

　　收集：

　　使用collect()動作，將RDD所有元素存入記憶體。因此，使用大型RDD時必須小心使用。

　　輸出:

　　當然，這比我們之前的任何操作花費的時間都要長。每個具有RDD片段的Spark工作節點都必須進行協調，以便檢索其各部分內容，然後將所有內容集合到一起。

　　作為結合前面所有內容的最後一個例子，我們希望收集所有常規互動作為鍵值對。

　　輸出: