Ⅰ 機器學習實踐：如何將Spark與python結合
可以學習一下林大貴這本書，從頭到尾教你如何使用python+spark+hadoop實現常用的演算法訓練和部署。
《Python+Spark2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰_林大貴》
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Ⅱ 如何運行含spark的python腳本
1、Spark腳本提交/運行/部署1.1spark-shell（交互窗口模式）運行Spark-shell需要指向申請資源的standalonespark集群信息，其參數為MASTER，還可以指定executor及driver的內存大小。sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark://192.168.180.216:7077spark-shell啟動完後，可以在交互窗口中輸入Scala命令，進行操作，其中spark-shell已經默認生成sc對象，可以用：valuser_rdd1=sc.textFile(inputpath,10)讀取數據資源等。1.2spark-shell（腳本運行模式）上面方法需要在交互窗口中一條一條的輸入scala程序；將scala程序保存在test.scala文件中，可以通過以下命令一次運行該文件中的程序代碼：sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark//192.168.180.216:7077
Ⅲ spark python腳本怎麼執行
前段時間使用了一下google的博客空間，感覺也很一般，所以現在把那裡的幾篇文章轉過來。
執行python腳本只需要對python文件做如下操作即可：
在python文件里第一行加上#!
/usr/bin/python，即你的python解釋器所在的目錄。另外還有一種寫法是#!
/usr/bin/env
python
編輯完成python腳本文件後為它加上可執行許可權。例如你的python腳本文件叫做runit.py，那麼就在shell中輸入如下命令：chmod
+x
runit.py
之後直接在shell中輸入./runit.py就可以執行你的python程序了。
當然這是在Linux下的操作，如果想在windows下直接執行Python程序，就需要使用py2exe工具將python源程序編譯成exe文件了。
Ⅳ 如何用Python寫spark
1.RDD是PariRDD類型
def add1(line):
return line[0] + line[1]
def add2(x1,x2):
return x1 + x2
sc = SparkContext(appName="gridAnalyse")
rdd = sc.parallelize([1,2,3])
list1 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda (x1,x2) : x1 + x2).collect() #只有一個參數，通過匹配來直接獲取（賦值給裡面對應位置的變數）
list1 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda x1,x2 : x1 + x2).collect() #錯誤，相當於函數有兩個參數
list2 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda line : line[0] + line[1]).collect() #只有一個參數，參數是Tuple或List數據類型，再從集合的對應位置取出數據
list3 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(add1).collect() #傳遞函數，將Tuple或List類型數據傳給形參
list4 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(add2).collect() #錯誤，因為輸入只有一個，卻有兩個形參
當RDD是PairRDD時，map中可以寫lambda表達式和傳入一個函數。
a、寫lambda表達式：
可以通過(x1,x2,x3)來匹配獲取值；或者使用line獲取集合，然後從集合中獲取。
b、傳入函數
根據spark具體的transaction OR action 操作來確定自定義函數參數的個數，此例子中只有一個參數，從形參（集合類型）中獲取相應位置的數據。
Ⅳ 如何在Python IDE spyder 中集成運行spark
local：本地單進程模式，用於本地開發測試Spark代碼
standalone：分布式集群模式，Master-Worker架構，Master負責調度，Worker負責具體Task的執行
on yarn/mesos：運行在yarn/mesos等資源管理框架之上，yarn/mesos提供資源管理，spark提供計算調度，並可與其他計算框架(如MapRece/MPI/Storm)共同運行在同一個集群之上 (使用cloudera搭建的集群就是這種情況)
on cloud(EC2)：運行在AWS的EC2之上。
Ⅵ 求助，python + spark運行程序出現錯誤
你全是win環境
代碼沒有什麼太多的問題 spark環境檢查 測試pyspark能否正常使用
再像你這樣提交spark作業
tmprdd1 = csdnRDD.map(lambda x: (x.split("\t")[2]))
x.split("\t")會產生一個list，有些數據是異常異常，產生的list不一定會有三個元素，所以就會異常退出。
你可以使用csdnRDD.map（lambda x:x.split("\t")）.filter(lambda x:len(x)<3) 看看有哪一寫異常數據，然後確定如何過濾掉這些異常數據。
Ⅶ 請教《Spark 機器學習》的 python 源代碼文件如何執行
Apache Spark是一個分布式計算框架，旨在簡化運行於計算機集群上的並行程序的編寫。
該框架對資源調度，任務的提交、執行和跟蹤，節點間的通信以及數據並行處理的內在底層操作都進行了抽象。它提供了一個更高級別的API用於處理分布式數據。
Ⅷ 如何在ipython或python中使用Spark
在ipython中使用spark
說明：
spark 1.6.0
scala 2.10.5
spark安裝路徑是/usr/local/spark；已經在.bashrc中配置了SPARK_HOME環境變數。
方法一
/usr/local/Spark/bin/pyspark默認打開的是Python，而不是ipython。通過在pyspark文件中添加一行，來使用ipython打開。
cp pyspark ipyspark
vi ipyspark
# 在最前面添加
IPYTHON=1
# 啟動
ipyspark
方法二：
通過為spark創建一個ipython 配置的方式實現。
# 為spark創建一個ipython 配置
ipython profile create spark
# 創建啟動配置文件
cd ~/.config/ipython/profile_spark/startup
vi 00-pyspark-setup.py
在00-pyspark-setup.py中添加如下內容：
import os
import sys
# Configure the environment
if 'SPARK_HOME' not in os.environ:
os.environ['SPARK_HOME'] = '/srv/spark'
# Create a variable for our root path
SPARK_HOME = os.environ['SPARK_HOME']
# Add the PySpark/py4j to the Python Path
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "pyspark"))
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "lib", "py4j-0.9-src.zip"))
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python"))
啟動ipython
ipython –profile spark
測試程序
在ipython中輸入一下命令，如果下面的程序執行完後輸出一個數字，說明正確。
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext( 'local', 'pyspark')
def isprime(n):
"""
check if integer n is a prime
"""
# make sure n is a positive integer
n = abs(int(n))
# 0 and 1 are not primes
if n < 2:
return False
# 2 is the only even prime number
if n == 2:
return True
# all other even numbers are not primes
if not n & 1:
return False
# for all odd numbers
for x in range(3, int(n**0.5)+1, 2):
if n % x == 0:
return False
return True
# Create an RDD of numbers from 0 to 1,000,000
nums = sc.parallelize(xrange(1000000))
# Compute the number of primes in the RDD
print 逗Result: 地, nums.filter(isprime).count()
方法三
將上面的程序放入test.py文件，執行命令python test.py。發現錯誤。因為沒有將pyspark路徑加入PYTHONPATH環境變數。
在~/.bashrc或/etc/profile中添加如下內容:
# python can call pyspark directly
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/pyspark:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.9-src.zip:$PYTHONPATH
執行如下命令：
# 使配置生效
source ~/.bashrc
# 測試程序
python test.py
此時，已經能夠運行了。