PHP 開発におけるデータ サイエンスとアルゴリズム開発に Apache Toree を使用する方法

Apache Toree は、Python、R、Scala、Java などのさまざまな言語でのアルゴリズム開発とデータ サイエンス研究のための共通インターフェイスを提供するオープン ソースの Jupyter カーネルです。小規模から中規模のプロジェクトやチームでは、Web プログラミング言語として PHP が選択されることがよくあります。しかし、データ分析と科学の観点から見ると、PHP には比較的選択肢が少なく、現時点では Apache Toree の登場によりこの問題は解決されました。この記事では、PHP開発におけるデータサイエンスやアルゴリズム開発にApache Toreeを使用する方法を紹介します。

Apache Toree のインストールとデプロイ
まず、PHP 開発環境に Apache Toree をインストールしてデプロイする必要があります。 CentOS システムでは、次のコマンドを使用してインストールできます。

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

Windows オペレーティング システムでは、コマンド プロンプトで次のコマンドを実行して準備を完了します。

• Python2 をインストールします
• Scala をインストールします
• JDK をインストールし、Java のバージョンがサーバーと一致することを確認します
• Anaconda をインストールします
• toree をインストールします
• Jupyter Notebook をインストールします
• Toree カーネルのインストール

Windows システムのインストール手順は次のとおりです。

1. Python2 のインストール
   Apache Toree は、Python2 と Python3 の両方のバージョンをサポートしています。 Apache Toree が正しく動作するには、Python2 環境をインストールする必要があります。公式 Web サイトから Python2 インストール パッケージをダウンロードし、クリックしてインストールします。
2. Scala のインストール
   公式 Web サイトから Scala インストール パッケージをダウンロードし、クリックしてインストールします。

3. JDK のインストール
   Toree を実行するには Java 環境が必要です。公式 Web サイトからオペレーティング システムに一致する JDK バージョンをダウンロードしてインストールするか、次のコマンドを使用してオンラインでインストールします。

   sudo yum install java-1.8.0-openjdk

4. Anaconda のインストール
   Anaconda インストール パッケージをダウンロードして、Jupyter Notebook をインストールします。

5. toree のインストール
   toree をインストールするには、次のコマンドを実行します。

   pip install toree

6. Jupyter Notebook のインストール
   Jupyter Notebook をインストールするには、次のコマンドを実行します。コマンド:

   pip install jupyter

7. Toree カーネルのインストール
   対応する Anaconda インストール ディレクトリで次のコマンド ラインを実行します。ただし、Jupyter Notebook で接続を確認するには、まず Jupyter Notebook を起動する必要があります。

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

インストールが完了したら、Jupyter Notebook を起動し、Notebook で新しい Notebook を作成し、カーネルとして Scala を選択します。

基本的な使用法

Jupyter Notebook で新しい Scala Notebook を開いて、データ サイエンスとアルゴリズム開発のために PHP で Apache Toree の使用を開始します。ここでは、説明の例として Spark を使用します。

最初に、Spark コンテキストをロードして初期化する必要があります。次のコードを入力します。

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

ここで、SparkConf は、SparkContext の構成情報を提供するために使用される構成オブジェクトです。ここでは、「test」というアプリケーションをセットアップし、ローカル モードで実行します。

SparkContext は Spark の中心的な概念であり、Spark が実行されるコンテキストを表すオブジェクトです。 SparkContext オブジェクトは、アプリケーション内で Spark と対話するための主要なエントリ ポイントです。 RDD、アキュムレータ、ブロードキャスト変数などの作成に使用できます。

次に、簡単な例を使用して、PHP でのデータ サイエンスとアルゴリズム開発に Apache Toree を使用する基本プロセスを説明します。 4 つのデータの整数配列があり、各要素の二乗和を求めるとします。このタスクを達成するには、次のコードを使用します。

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)

ここでは、まず配列データを定義し、それを分散データ セット distData に変換します。次に、マップ操作を介して分散データセットを変換し、各要素を二乗します。最後に、reduce 操作を通じて分散データセットを合計して結果を取得します。

概要

PHP 開発では、データ サイエンスとアルゴリズム開発に Apache Toree を使用するのが良い選択です。 Apache Toree をロードすることで、PHP 開発者はデータ サイエンスやアルゴリズム開発に Jupyter Notebook を使用できるようになります。 Apache Spark に接続することで、PHP 開発者は分散コンピューティングを実装し、大量のデータを迅速に処理できます。さらに、Apache Toree は Python、R などを含む多言語操作もサポートしており、PHP 開発者に幅広い選択肢を提供します。

以上がPHP 開発におけるデータ サイエンスとアルゴリズム開発に Apache Toree を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。