PySpark ローカル Python Windows ノートブックを実行する

PySpark 入門ガイド: ローカル環境での構成と使用が簡単

PySpark は、高速かつスケーラブルなデータ処理を可能にするオープンソースの分散コンピューティング システムである Apache Spark の Python API です。 PySpark を使用すると、Python 開発者は、Java や Scala の複雑さを深く掘り下げることなく、ビッグ データ分析、機械学習、データ エンジニアリング タスクに Spark の力を活用できます。

PySpark を使用すると、ユーザーは大規模なデータセットを処理し、分散データ変換を実行し、クラスター内で機械学習アルゴリズムを実行できます。 Hadoop などの一般的なデータ処理フレームワークとシームレスに統合され、複数のデータ形式をサポートするため、データ サイエンスと分析の分野で多用途のツールになります。

このガイドでは、ローカル コンピューター環境で PySpark を簡単にセットアップして使用できるように、PySpark 構成の概要を説明します。

インストール

1. Python をインストールします: https://www.php.cn/link/70fa3e3aed5e5da45f0114c00fadfb41
2. Java のインストール: まず、最新バージョンの Java をダウンロードしてください: https://www.php.cn/link/8513351ff7f10b0f156c9d1f669e1210 (この記事では Java 23 を使用します)
3. PySpark をインストールします:

まず、Apache Spark を次からダウンロードする必要があります:

この記事では、チュートリアルの例として https://www.php.cn/link/8f7b2d9100577f77aa8fbb4f51c0366e を使用します。

Python 構成

1. Java 構成:

<code class="language-python">import os
os.environ["JAVA_HOME"] = fr"D:\Soft\JAVA\jdk-23.0.1"
os.environ["PATH"] = os.environ["JAVA_HOME"] + "/bin;" + os.environ["PATH"]</code>

2. PySpark 構成:

<code class="language-python">import os
os.environ["SPARK_HOME"] = fr"D:\Soft\pyspark\spark-3.5.4-bin-hadoop3"
os.environ["PATH"] = os.environ["SPARK_HOME"] + "/bin;" + os.environ["PATH"]</code>

構成が完了したら、コマンドラインで PySpark を確認してみてください:

PySpark ノートブックの例

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("调试示例") \
    .master("local[*]") \
    .config("spark.eventLog.enabled", "true") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "1") \
    .getOrCreate()

spark.sparkContext.setLogLevel("DEBUG")
# 启用基于Arrow的列式数据传输
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")

# 生成pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3))

# 使用Arrow从pandas DataFrame创建Spark DataFrame
df = spark.createDataFrame(pdf)
# 重命名列
df = df.toDF("a", "b", "c")
df.show(5) # 使用df.show(5)查看PySpark测试输出</code>

機械学習データの例:

<code class="language-python">import requests
from pyspark.sql import SparkSession

# 数据集URL
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"

# 下载数据集并保存到本地
response = requests.get(url)
with open("iris.data", "wb") as file:
    file.write(response.content)

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("鸢尾花数据分析") \
    .master("local[*]") \
    .getOrCreate()

# 本地下载的鸢尾花数据集路径
iris_data_path = "iris.data"

# 定义数据的模式
columns = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "species"]

# 将数据加载到DataFrame中
df = spark.read.csv(iris_data_path, header=False, inferSchema=True)

# 设置列名
df = df.toDF(*columns)

# 显示DataFrame的前几行
df.show()

# 完成后停止SparkSession
spark.stop()</code>

正常に実行されました!

参考

• https://www.php.cn/link/06c765902df5e6af92864147e1995fa3
• https://www.php.cn/link/70fa3e3aed5e5da45f0114c00fadfb41
• https://www.php.cn/link/6dc4a31db60d3da6b1d477315619952e
• https://www.php.cn/link/8513351ff7f10b0f156c9d1f669e1210
• https://www.php.cn/link/73eb26ad4e0c9d3f4a7bdede7856b79a

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