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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

王林

リリース： 2023-06-25 18:42:02

オリジナル

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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

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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。

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。
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。
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
```
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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。
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
```
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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
```
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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
```
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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)

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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)

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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。