python spark 예제

이 예제에서는 로그 파일의 오류 메시지를 검색합니다. Spark Context를 사용하면 사용자가 스파크 클러스터를 읽고 조정하고 구성할 수 있도록 관리되는 스파크 클러스터 리소스를 처리할 수 있습니다. 스파크 콘텐츠는 드라이버 프로그램을 초기화하는 데 사용되지만 PySpark는 Sc로 스파크 컨텍스트를 사용할 수 있기 때문에 PySpark 자체가 드라이버 프로그램 역할을 합니다. 일반적으로 대부분의 개발자는 Scala가 성능과 동시성 측면에서 승리한다는 데 동의하는 것 같습니다: 스파크로 작업할 때 파이썬보다 확실히 빠르며, 동시성에 대해 이야기할 때 스칼라와 Play 프레임워크를 사용하면 쉽게 추론하기 쉬운 깨끗하고 성능이 뛰어난 비동기 코드를 작성합니다. Play는 완전히 비동기이므로 스레드를 처리하지 않고도 많은 동시 연결을 가질 수 있습니다. I/O 호출을 시차로 호출하여 성능을 개선하고 실시간, 스트리밍 및 서버 푸시 기술을 사용할 수 있습니다. 파이썬과 아파치 스파크는 실시간 거래에 대한 통찰력을 얻기 위해이 분야에서 사용할 수 있습니다. 또한 새로운 추세에 따라 사용자에 게 권장 사항을 향상 하는 데 사용할 수 있습니다. 파이썬에서 아파치 스파크를 새로 접하는 경우, 권장 경로는 위에서 시작하여 아래쪽으로 가는 것입니다. spark.mllib는 Spark가 ALS(최소 사각형을 번갈아 가며)를 사용하여 누락된 항목을 예측하기 위해 사용자 및 제품에 대한 설명 집합을 예측하는 공동 작업 필터링을 지원합니다 16/05/01 15:32:28 오류 파일 앱펜더: 오류 쓰기 스트림을 파일 /옵트/ spark-1.5.2-bin-hadoop2.4/work/app-20160501151716-0000/1/stderr with findspark, 당신은 런타임에 sys.path에 pyspark를 추가할 수 있습니다. 다음으로, 다른 일반 라이브러리와 마찬가지로 pyspark를 가져올 수 있습니다: 내 컴퓨터에서 PySpark를 실행하려고 할 때, 나는 그것을 다운로드 할 위치에 대한 충돌하는 지침을 계속 받고 있었습니다 (예를 들어 설치된 spark.apache.org 또는 pip에서 다운로드 할 수 있습니다. ) 그것을 실행하는 것 (그것은 명령 줄의 Jupyter 노트북 또는 네이티브 pyspark 쉘에서 실행할 수 있습니다), 그리고 전체에 뿌려 수많은 모호한 bash 명령이 있었다. 데이터 과학자로서, pip 설치되지 않는 bash 명령에 대한 나의 반응은 일반적으로 혐오와 절망의 혼합이며, 그래서 나는 구글 콜랩으로 향했다.