机器学习实例：Spark与Python结合设计
apache spark是处理和使用大数据最广泛的框架之一，python是数据分析、机器学习等领域最广泛使用的编程语言之一。如果想要获得更棒的机器学习能力，为什么不将spark和python一起使用呢?
在国外，apache spark开发人员的平均年薪为110,000美元。毫无疑问，spark在这个行业中被广泛使用。由于其丰富的库集，python也被大多数数据科学家和分析专家使用。二者集成也并没有那么困难，spark用scala语言开发，这种语言与java非常相似。它将程序代码编译为用于spark大数据处理的jvm字节码。为了集成spark和python，apache spark社区发布了pyspark。
apache spark是apache software foundation开发的用于实时处理的开源集群计算框架。spark提供了一个接口，用于编程具有隐式数据并行和容错功能的整个集群。
下面是apache spark的一些特性，它比其他框架更具优势：
速度：比传统的大型数据处理框架快100倍。
强大的缓存：简单的编程层提供强大的缓存和磁盘持久性功能。
部署：可以通过mesos、yarn或spark自己的集群管理器进行部署。
实时：内存计算，实时计算且低延迟。
polyglot：这是该框架最重要的特性之一，因为它可以在scala，java，python和r中编程。
虽然spark是在scala中设计的，但它的速度比python快10倍，但只有当使用的内核数量少时，scala才会体现出速度优势。由于现在大多数分析和处理都需要大量内核，因此scala的性能优势并不大。
对于程序员来说，由于其语法和标准库丰富，python相对来说更容易学习。而且，它是一种动态类型语言，这意味着rdd可以保存多种类型的对象。
尽管scala拥有sparkmllib，但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)
首先要下载spark并安装，一旦你解压缩了spark文件，安装并将其添加到 .bashrc文件路径中，你需要输入source .bashrc
要打开pyspark shell，需要输入命令./bin/pyspark
pyspark sparkcontext和数据流
用python来连接spark，可以使用rd4s并通过库py4j来实现。pyspark shell将python api链接到spark core并初始化spark context。sparkcontext是spark应用程序的核心。
spark context设置内部服务并建立到spark执行环境的连接。
驱动程序中的spark context对象协调所有分布式进程并允许进行资源分配。
集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的jvm进程。
spark context对象将应用程序发送给执行者。
spark context在每个执行器中执行任务。
pyspark kdd用例
现在让我们来看一个用例：数据来源为kdd'99 cup(国际知识发现和数据挖掘工具竞赛，国内也有类似的竞赛开放数据集，比如知乎)。这里我们将取数据集的一部分，因为原始数据集太大。
创建rdd：
现在我们可以使用这个文件来创建我们的rdd。
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:
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速度：比传统的大型数据处理框架快100倍。
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部署：可以通过mesos、yarn或spark自己的集群管理器进行部署。
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虽然spark是在scala中设计的，但它的速度比python快10倍，但只有当使用的内核数量少时，scala才会体现出速度优势。由于现在大多数分析和处理都需要大量内核，因此scala的性能优势并不大。
对于程序员来说，由于其语法和标准库丰富，python相对来说更容易学习。而且，它是一种动态类型语言，这意味着rdd可以保存多种类型的对象。
尽管scala拥有sparkmllib，但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)
首先要下载spark并安装，一旦你解压缩了spark文件，安装并将其添加到 .bashrc文件路径中，你需要输入source .bashrc
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pyspark sparkcontext和数据流
用python来连接spark，可以使用rd4s并通过库py4j来实现。pyspark shell将python api链接到spark core并初始化spark context。sparkcontext是spark应用程序的核心。
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驱动程序中的spark context对象协调所有分布式进程并允许进行资源分配。
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pyspark kdd用例
现在让我们来看一个用例：数据来源为kdd'99 cup(国际知识发现和数据挖掘工具竞赛，国内也有类似的竞赛开放数据集，比如知乎)。这里我们将取数据集的一部分，因为原始数据集太大。
创建rdd：
现在我们可以使用这个文件来创建我们的rdd。
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:
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