Maison  >  Article  >  développement back-end  >  Comment utiliser Apache Toree pour la science des données et le développement d'algorithmes dans le développement PHP

Comment utiliser Apache Toree pour la science des données et le développement d'algorithmes dans le développement PHP

王林
王林original
2023-06-25 18:41:351196parcourir

Apache Toree est un noyau Jupyter open source qui fournit une interface commune pour le développement d'algorithmes et la recherche en science des données dans différents langages, notamment Python, R, Scala et Java, etc. PHP est souvent le langage de programmation Web de choix dans les projets et les équipes de petite et moyenne taille. Mais en termes d'analyse des données et de science, PHP a relativement peu d'options. À l'heure actuelle, l'émergence d'Apache Toree résout ce problème. Cet article explique comment utiliser Apache Toree pour la science des données et le développement d'algorithmes dans le développement PHP.

Installation et déploiement d'Apache Toree
Tout d'abord, il est nécessaire d'installer et de déployer Apache Toree dans l'environnement de développement PHP. Sous le système CentOS, vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer :

sudo yum -y install python-pip
sudo yum -y install scala
sudo pip install --upgrade pip
sudo pip install jupyter
sudo pip install toree
sudo jupyter toree install --user --interpreters=Scala

Sous le système d'exploitation Windows, exécutez la commande suivante dans l'invite de commande pour terminer le travail de préparation :

  • Installez Python2
  • Installez Scala
  • Installez JDK, make assurez-vous que la version Java est cohérente avec Le serveur correspond
  • Installez Anaconda
  • Installez toree
  • Installez Jupyter Notebook
  • Installez le noyau Toree

Voici les étapes d'installation pour les systèmes Windows :

  1. Installez Python2
    Apache Toree prend en charge les versions Python2 et Python3. Pour qu'Apache Toree fonctionne correctement, un environnement Python2 doit être installé. Téléchargez le package d'installation Python2 sur le site officiel et cliquez pour l'installer.
  2. Installez Scala
    Téléchargez le package d'installation de Scala sur le site officiel et cliquez pour l'installer.
  3. Installer JDK
    Toree nécessite un environnement Java pour fonctionner. Téléchargez et installez la version JDK qui correspond à votre système d'exploitation à partir du site officiel, ou utilisez la commande suivante pour l'installer en ligne :

    sudo yum install java-1.8.0-openjdk
  4. Installer Anaconda
    Téléchargez le package d'installation d'Anaconda pour installer Jupyter Notebook.
  5. Installer toree
    Pour installer toree, exécutez la commande suivante :

    pip install toree
  6. Installer Jupyter Notebook
    Pour installer Jupyter Notebook, exécutez la commande suivante :

    pip install jupyter
  7. Install Toree Kernel
    Exécutez la ligne de commande suivante dans le répertoire d'installation Anaconda correspondant C'est tout. Cependant, vous devez d'abord démarrer Jupyter Notebook pour voir la connexion dans Jupyter Notebook.

    jupyter toree install --spark_home=C:path    oyoursparkhome --user

Une fois l'installation terminée, démarrez Jupyter Notebook, créez un nouveau Notebook dans Notebook et sélectionnez Scala comme noyau.

Utilisation de base

Ouvrez un nouveau Scala Notebook dans Jupyter Notebook pour commencer à utiliser Apache Toree en PHP pour la science des données et le développement d'algorithmes. Ici, nous utilisons Spark comme exemple pour illustrer.

Vous devez d'abord charger et initialiser le contexte Spark, entrez le code suivant :

val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

Ici, SparkConf est un objet de configuration, qui est utilisé pour fournir des informations de configuration pour SparkContext. Ici, nous configurons une application appelée "test" et l'exécutons en mode local.

SparkContext est un concept central de Spark. C'est un objet qui représente le contexte dans lequel Spark est exécuté. L'objet SparkContext est le point d'entrée principal pour interagir avec Spark dans votre application. Il peut être utilisé pour créer des RDD, des accumulateurs, des variables de diffusion, etc.

Ensuite, nous utiliserons un exemple simple pour illustrer le processus de base d'utilisation d'Apache Toree en PHP pour la science des données et le développement d'algorithmes. Supposons que nous ayons un tableau entier de 4 données et que nous demandions la somme des carrés de chaque élément. Nous pouvons réaliser cette tâche en utilisant le code suivant :

val data = Array(1, 2, 3, 4)
val distData = sc.parallelize(data)
val result = distData.map(x => x * x).reduce((x, y) => x + y)
println(result)

Ici, nous définissons d'abord un tableau data, puis le convertissons en un ensemble de données distribuées distData. Ensuite, nous transformons l'ensemble de données distribué via une opération cartographique, mettant au carré chaque élément. Enfin, nous additionnons l'ensemble de données distribuées via l'opération de réduction pour obtenir le résultat.

Résumé

Dans le développement PHP, utiliser Apache Toree pour la science des données et le développement d'algorithmes est un bon choix. En chargeant Apache Toree, les développeurs PHP peuvent utiliser Jupyter Notebooks pour la science des données et le développement d'algorithmes. En se connectant à Apache Spark, les développeurs PHP peuvent mettre en œuvre l'informatique distribuée et traiter rapidement des données volumineuses. De plus, Apache Toree prend également en charge les opérations multilingues, notamment Python, R, etc., offrant aux développeurs PHP un plus large éventail de choix.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn