Schritt Installationshandbuch

1. Installation von Java : sudo apt-get update sudo apt-get install default-jdk
2. Download und installieren Sie Spark : `` ` wget http://m.miracleart.cn/link/94f338fe2f7f9a84751deeEfae6bcba2 TAR XVF Spark-3.1.2-Bin-Hadoop3.2.tgz sudo mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 /opt /spark

   <code></code>

3. Umgebungsvariablen setzen : echo "export SPARK_HOME=/opt/spark" >> ~/.bashrc echo "export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
4. überprüfen Sie die Installation : spark-shell

Konfiguration und erste Einstellungen

so bearbeiten, dass Eigenschaften wie Speicherzuweisung, Parallelit?t und Protokollierungsstufen festgelegt werden. conf/spark-defaults.conf

Jupyter: Interactive Data Science Environment

Einführung in das Jupyter Notebook Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und freigeben k?nnen, die Echtzeit-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrative Text enthalten. Sie unterstützen eine Vielzahl von Programmiersprachen, einschlie?lich Python, R und Julia.

Vorteile der Verwendung von Jupyter für Data Science - Interaktive Visualisierung : Erstellen Sie dynamische Visualisierungen zum Erforschen von Daten.

• Benutzerfreundlichkeit : Eine intuitive Schnittstelle für interaktives Schreiben und Ausführen von Code.
• Zusammenarbeit (Zusammenarbeit) : Teilen Sie Notebooks mit Kollegen für die kollaborative Analyse.
• Integration mit mehreren Sprachen : Wechseln Sie die Sprachen im selben Notebook.

Setzen Sie Jupyter auf Linux #### Systemanforderungen und Voraussetzungen

python3 --version

Schritt Installationshandbuch

1. Installieren von Python und Pip : sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip
2. Installation von Jupyter : pip3 install jupyter
3. starten Sie Jupyter Notebook : `` `` Jupyter Notebook

   <code></code>

Konfiguration und erste Einstellungen

so bearbeiten, dass Eigenschaften wie Portnummer, Notebook -Verzeichnis und Sicherheitseinstellungen festgelegt werden. jupyter_notebook_config.py

kombiniert mit Apache Spark und Jupyter für die Big -Data -Analyse

Integrieren Sie Spark in Jupyter , um die Funktionen von Spark in Jupyter zu nutzen:

Installieren der erforderlichen Bibliotheken

1. Installation von pyspark : pip3 install pyspark
2. findspark : pip3 install findspark
installieren

Konfigurieren Sie Jupyter, um mit Spark

Erstellen Sie ein neues Jupyter -Notizbuch und fügen Sie den folgenden Code hinzu, um Spark zu konfigurieren:

<code></code>

überprüfen Sie die Einstellungen anhand von Testbeispielen

Um die Einstellungen zu überprüfen, führen Sie einen einfachen Funkenjob aus:

<code></code>

Beispiel für die Datenanalyse der realen Welt #### Beschreibung des verwendeten Datensatzes

In diesem Beispiel werden wir einen Datensatz verwenden, der ?ffentlich auf Kaggle bereitgestellt wird, z. B. dem Titanic -Datensatz, der Informationen über Passagiere auf der Titanic enth?lt.

Datenaufnahme und Vorverarbeitung mit Spark

1. Laden Sie Daten : df = spark.read.csv("titanic.csv", header=True, inferSchema=True)
2. Datenreinigung : df = df.dropna(subset=["Age", "Embarked"])

Datenanalyse und Visualisierung mit Jupyter

1. Grundlegende Statistiken : df.describe().show()
2. Visualisierung :

   import findspark
   findspark.init("/opt/spark")
   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder \
       .appName("Jupyter and Spark") \
       .getOrCreate()

Ergebnis Erkl?rung und Erkenntnisse erhalten

Visualisierung und statistische Zusammenfassung analysieren, um Erkenntnisse wie die Verteilung des Passagieralters und die Korrelation zwischen Alter und überleben zu ziehen.

Erweiterte Themen und Best Practices

Leistungsoptimierung in Spark - Effiziente Datenverarbeitung : Verwenden Sie Datenframe- und Datensatz -APIs für eine bessere Leistung.

• Ressourcenverwaltung: Effizient Speicher- und CPU -Ressourcen zuweisen.
• Konfigurationsabstimmung : Passen Sie die Spark -Konfiguration gem?? Workload an.

COURGYMERATIVE DATA SCIENCE mit Jupyter - JupyterHub : Bereitstellung von JupyterHub, um eine Multi -User -Umgebung zu schaffen, um die Zusammenarbeit zwischen Teams zu erm?glichen.

• Notebook -Freigabe : Teilen Sie Notebooks über GitHub oder NBViewer zur kollaborativen Analyse.

Sicherheitsvorkehrungen - Datensicherheit (Datensicherheit) : Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollen implementieren, um sensible Daten zu schützen.

• Linux -Umgebung schützen (sichere Linux -Umgebung) : Verwenden Sie Firewalls, regelm??ige Updates und Sicherheitspatches, um die Linux -Umgebung zu schützen.

nützliche Befehle und Skripte - Start Spark Shell : spark-shell

• Senden Sie Sparkzuweisung : spark-submit --class <main-class> <application-jar> <application-arguments></application-arguments></application-jar></main-class>
• Start Jupyter Notebook : jupyter notebook

Schlussfolgerung

In diesem Artikel untersuchen wir die leistungsstarke Kombination von Big -Data -Analysen mithilfe von Apache Spark und Jupyter auf Linux -Plattformen. Durch die Nutzung von Sparks Geschwindigkeit und Vielseitigkeit sowie die interaktiven Funktionen von Jupyter k?nnen Datenwissenschaftler massive Datens?tze effizient verarbeiten und analysieren. Mit der richtigen Einrichtung, Konfiguration und Best Practices kann diese Integration den Datenanalyse-Workflow erheblich verbessern, was zu umsetzbaren Erkenntnissen und fundierten Entscheidungen führt.