빅 데이터의 힘 활용 : Apache Spark 및 Jupyter를 사용하여 Linux 데이터 과학 탐색-리눅스-php.cn

Harnessing the Power of Big Data: Exploring Linux Data Science with Apache Spark and Jupyter 소개

오늘날의 데이터 중심 세계에서는 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 능력이 비즈니스, 연구원 및 정부 기관에 중요합니다. 빅 데이터 분석은 대규모 데이터 세트에서 타당성 통찰력을 추출하는 데 핵심 요소가되었습니다. 사용 가능한 많은 도구 중 Apache Spark 및 Jupyter Notebook은 특히 Linux 환경에서 결합 될 때 기능과 사용 편의성으로 두드러집니다. 이 기사는 이러한 강력한 도구의 통합을 탐구하고 Apache Spark 및 Jupyter를 사용하여 Linux에서 빅 데이터 분석을 탐색하는 가이드를 제공합니다. 기본 사항

빅 데이터 소개

빅 데이터는 기존 데이터 처리 도구로 처리하기에는 너무 크거나 너무 복잡하거나 너무 빨리 변경되는 데이터 세트를 나타냅니다. 특성은 4 개의 v :

입니다 볼륨 (볼륨) : 소셜 미디어, 센서 및 거래 시스템과 같은 다양한 소스에서 초당 생성 된 데이터의 절대 척도. 속도 (Velocity)

: 새로운 데이터를 생성하고 처리 해야하는 속도.

다양성 (품종) : 구조화, 반 구조화 및 구조화되지 않은 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터.

: 잠재적 불일치가 있더라도 데이터의 신뢰성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 빅 데이터 분석은 금융, 의료, 마케팅 및 물류와 같은 산업에서 중요한 역할을하며 조직이 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하며 혁신을 주도 할 수 있도록합니다.
데이터 과학은 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 구조화되지 않은 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하는 학제 간 분야입니다. 데이터 과학의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다 데이터 수집 (데이터 수집)
데이터 처리 (데이터 처리) : 사용 가능한 형식으로 원시 데이터를 정리하고 변환합니다.
데이터 시각화 : 통찰력을 효과적으로 전달하기 위해 시각적 표현을 만듭니다. 데이터 과학자들은이 과정에서 현장 전문 지식, 프로그래밍 기술, 수학 및 통계 지식을 결합하여 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출합니다.

데이터 과학을 위해 Linux를 선택하는 이유

오픈 소스 기능, 비용 효율성 및 견고성으로 인해 Linux는 많은 데이터 과학자에게 선호되는 운영 체제입니다. 다음은 몇 가지 주요 장점입니다 :

안정성 및 성능 : Linux는 안정성과 효율적인 성능으로 유명하여 대규모 데이터 처리를 처리하기에 이상적인 선택입니다. Security (Security) : Linux의 보안 기능을 사용하면 민감한 데이터를 처리하기에 신뢰할 수있는 선택입니다.
커뮤니티 지원 (Community Support) : 광대 한 Linux 커뮤니티는 데이터 과학 작업을위한 풍부한 리소스, 지원 및 도구를 제공합니다.
Apache Spark 소개 Apache Spark는 빅 데이터 처리를 위해 설계된 오픈 소스 통합 분석 엔진입니다. Hadoop Mapreduce의 한계를 극복하고보다 빠르고 일반적인 데이터 처리 기능을 제공하기 위해 개발되었습니다. 스파크의 주요 특징은 다음과 같습니다
: 메모리 처리를 통해 Spark가 Hadoop Mapreduce보다 100 배 빠르게 실행할 수 있습니다. 사용 편의성

Spark의 핵심 구성 요소 - Spark Core 및 RDD (탄성 분산 데이터 세트) : Spark 's Foundation, 분산 데이터 처리 및 결함 공차에 대한 기본 기능을 제공합니다.

Spark SQL : SQL 또는 DataFrame API를 사용하여 구조화 된 데이터를 쿼리 할 수 있습니다. 스파크 스트리밍

: 실시간 데이터 처리를 지원합니다.

: 머신 러닝 알고리즘 라이브러리. 그래프 : 그래프 처리 및 분석에 사용됩니다.
Linux에서 Apache Spark를 설정 시스템 요구 사항 및 전제 조건 Spark를 설치하기 전에 시스템이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.
- : JDK 8 이상 Scala : 선택 사항이지만 Advanced Spark 기능에 권장됩니다. python : 선택 사항이지만 PySpark에 권장됩니다. 단계 설치 안내서
- : Spark를 다운로드하여 설치하십시오 wget https://www.php.cn/link/94f338fe2f7f9a84751deeefae6bcba2
- 설정 환경 변수를 설정 :
설치를 확인하십시오 :
구성 및 초기 설정

Jupyter의 설치 :
시작 Jupyter Notebook conf/spark-defaults.conf :``` Jupyter Notebook

구성 및 초기 설정 포트 번호, 노트북 디렉토리 및 보안 설정과 같은 속성을 설정하기 위해
파일을 편집하여 Jupyter를 구성하십시오.
빅 데이터 분석을 위해 Apache Spark 및 Jupyter와 결합 Jupyter에서 Spark의 특징을 활용하려면 Spark를 Jupyter와 함께 Spark를 통합하려면 다음 단계를 따르십시오. 필요한 라이브러리 설치

PySpark의 설치 :

findspark 설치 :

pip3 install pyspark

새 Jupyter 노트북을 만들고 Spark를 구성하기 위해 다음 코드를 추가하십시오.

테스트 예제 를 사용하여 설정을 확인하십시오 설정을 확인하려면 간단한 스파크 작업을 실행하십시오. pip3 install findspark 실제 데이터 분석의 예 사용 된 데이터 세트의 설명 이 예에서는 타이타닉의 승객에 대한 정보가 포함 된 타이타닉 데이터 세트와 같이 Kaggle에 공개적으로 제공되는 데이터 세트를 사용합니다.

스파크 를 사용한 데이터 수집 및 전처리 로드 데이터 :

데이터 청소 :

<code></code>

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Jupyter를 사용한 데이터 분석 및 시각화 기본 통계 :

시각화

<code></code>

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결과 설명 및 통찰력 여객 연령 분포와 연령과 생존 사이의 상관 관계와 같은 통찰력을 도출하기위한 시각화 및 통계 요약을 분석합니다. 고급 테마 및 모범 사례 Spark의 성능 최적화 - 효율적인 데이터 처리 : 더 나은 성능을 위해 DataFrame 및 DataSet API를 사용하십시오.

리소스 관리 : 메모리 및 CPU 리소스를 효율적으로 할당하십시오.

구성 튜닝 : 워크로드에 따라 스파크 구성을 조정합니다.

jupyterhub 와 공동 작업 데이터 과학 : Jupyterhub를 배포하여 팀 간의 협업을 가능하게하는 다중 사용자 환경을 만듭니다. df = spark.read.csv("titanic.csv", header=True, inferSchema=True)

노트북 공유

: 협업 분석을 위해 github 또는 nbviewer를 통해 노트북을 공유합니다. 보안 예방 조치 df = df.dropna(subset=["Age", "Embarked"]) -

Data Security (데이터 보안) : 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화 및 액세스 컨트롤을 구현합니다.

리눅스 환경 보호 (Linux 환경 확보) : 방화벽, 정기적 인 업데이트 및 보안 패치를 사용하여 Linux 환경을 보호하십시오.

유용한 명령 및 스크립트

시작 스파크 쉘 시작 : df.describe().show()

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

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