Python Big Data Spark Bokeh Visualization Scipy Matploid

Python Big Data Spark Bokeh Visualization Scipy Matploid – Tidak ada keraguan bahwa analitik data besar, ilmu data, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), sub-kategori AI, telah mendapatkan popularitas besar dalam beberapa tahun terakhir. Di balik hype dan hype pemasaran, teknologi ini memiliki dampak signifikan pada setiap aspek kehidupan modern kita. Karena popularitas dan potensi manfaatnya, institusi akademik dan perusahaan komersial bergegas untuk melatih sejumlah besar ilmuwan dan insinyur data di bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Mempelajari paradigma pemrograman populer seperti Python, Scala, R, Apache Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka memerlukan penggunaan banyak teknologi kompleks. Menginstal, mengonfigurasi, dan mengelola teknologi ini sering kali membutuhkan pengetahuan tingkat lanjut tentang Linux, sistem terdistribusi, platform cloud dan penyimpanan, database, dan aplikasi streaming. Hambatan ini dapat menjadi penghalang bagi siswa, matematikawan, ahli statistik, dan ilmuwan data.

Python Big Data Spark Bokeh Visualization Scipy Matploid

Karena pesatnya pertumbuhan teknologi ini dan kebutuhan untuk mengedukasi masyarakat, banyak bisnis menurunkan hambatan masuk, sehingga lebih mudah untuk memulai. Tiga penyedia cloud besar, AWS, Azure, dan Google Cloud, menawarkan banyak penawaran untuk data besar, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin sebagai layanan.

A Landscape Diagram For Python Data

Demikian pula, banyak proyek open source menurunkan hambatan masuk untuk teknologi ini. Contoh bagus dari proyek sumber terbuka yang mengerjakan tugas ini adalah Proyek Jupyter. Seperti proyek Spark Notebook dan Apache Zeppelin, Jupyter Notebooks menyediakan analisis data berbasis data, interaktif, dan kolaboratif menggunakan Julia, Scala, Python, R, dan SQL.

Posting ini menunjukkan cara membangun lingkungan pengembangan kemas menggunakan Jupyter Docker Stacks. Lingkungan cocok untuk belajar dan mengembangkan aplikasi Apache Spark dalam bahasa pemrograman Python, Scala dan R. Posting ini bukan panduan untuk notebook Spark, PySpark, atau Jupyter.

Menurut Project Jupyter, Jupyter Notebook, sebelumnya dikenal sebagai IPython Notebook, adalah aplikasi web open source yang memungkinkan pengguna untuk membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode langsung, persamaan, visualisasi, dan teks deskriptif. Aplikasi termasuk pembersihan dan transformasi data, pemodelan numerik, pemodelan statistik, visualisasi data, pembelajaran mesin, dll. Kata Jupyter adalah singkatan dari Ju.

Dan R, tetapi hari ini Jupyter mendukung banyak bahasa pemrograman. Minat Jupyter Notebooks telah meroket.

Data Visualisation With Python And Javascript: Crafting A Data Viz Toolchain For The Web

Untuk menyediakan akses cepat dan mudah ke Jupyter Notebooks, Project Jupyter membuat Jupyter Docker Stacks. Tumpukan adalah gambar Docker yang siap dijalankan yang berisi aplikasi Jupyter dan teknologi terkait. Saat ini ada delapan tumpukan Jupyter Docker berbeda yang berfokus pada area latihan tertentu. Ini termasuk SciPy (matematika, sains, dan teknik berbasis Python), TensorFlow, proyek R untuk komputasi statistik, ilmu data dengan Julia, dan topik utama posting ini, PySpark. Tumpukan juga menyertakan beberapa paket terkenal untuk memperluas fungsionalitasnya, seperti scikit-learn, pandas, Matplotlib, Bokeh, ipywidgets (widget HTML interaktif), dan Facets.

Menurut Apache, Spark adalah mesin analitik terpadu untuk pemrosesan data skala besar yang digunakan oleh perusahaan modern terkenal seperti Netflix, Yahoo, dan eBay. Hingga 100 kali lebih cepat dari Hadoop, Apache Spark memberikan kinerja tinggi untuk data statis, batch, dan streaming menggunakan penjadwal Directed Acyclic Graph (DAG), pengoptimal kueri, dan mesin eksekusi fisik yang canggih.

Model pemrograman multibahasa Spark memungkinkan pengguna dengan cepat menulis aplikasi di Scala, Java, Python, R, dan SQL. Spark menyertakan library untuk Spark SQL (dataframe dan dataset), MLlib (machine learning), GraphX ​​(pemrosesan grafik), dan DStreams (Spark streaming). Anda dapat menjalankan Spark dalam mode cluster mandiri di Amazon EC2, Apache Hadoop YARN, Mesos, atau Kubernetes.

Spark Python API, PySpark, menyediakan model pemrograman Spark untuk Python. PySpark dibangun di atas Spark Java API. Data diproses dengan Python, di-cache dan dikocok di JVM. Menurut Apache, Py4J memungkinkan program Python yang berjalan di interpreter Python untuk mengakses objek Java secara dinamis di JVM.

A Complete Tutorial To Learn Data Science With Python From Scratch

Menurut Docker, pengembang teknologi dan profesional TI mereka dapat dengan bebas membangun, mengelola, dan mengamankan aplikasi penting bisnis tanpa takut memblokir teknologi atau infrastruktur. Sementara Kubernetes saat ini merupakan platform orkestrasi container open source terkemuka, Docker tetap menjadi teknologi container engine yang dominan. Dalam posting ini saya menggunakan versi macOS dari Docker Desktop Community.

Versi Docker saat ini mencakup Kubernetes Orchestrator dan Swarm untuk men-deploy dan mengelola container. Kami memilih Swarm untuk demo ini. Menurut Docker, Swarm adalah manajemen cluster dan fungsionalitas orkestrasi yang dibangun ke dalam Docker Engine yang dibangun menggunakan swarmkit. Swarmkit adalah proyek terpisah yang mengimplementasikan lapisan orkestrasi Docker dan digunakan langsung oleh Docker.

PostgreSQL adalah sistem basis data relasional sumber terbuka yang kuat. Menurut situs web mereka, PostgreSQL memiliki banyak fitur yang membantu pengembang membangun aplikasi, membantu administrator melindungi integritas data dan menciptakan lingkungan yang toleran terhadap kesalahan, dan mengelola data, tidak peduli seberapa besar atau kecil kumpulan data.

Untuk mendemonstrasikan kekuatan lingkungan pengembangan Jupyter, saya akan mendemonstrasikan beberapa kasus penggunaan umum, seperti mengeksekusi skrip Python, mengirimkan pekerjaan PySpark, bekerja dengan notebook Jupyter, dan membaca dan menulis data ke berbagai format file dan database. Kami akan menggunakannya

Python Libraries For Data Science You Should Know

Sebagai berikut, kami membuat tumpukan Docker yang terdiri dari wadah Jupyter All-Spark-Notebook, PostgreSQL 10.5 dan Adminer. Tumpukan Docker akan memiliki pustaka lokal yang terikat ke wadah. File proyek GitHub kami dibagikan dengan wadah aplikasi Jupyter melalui direktori pengikatan. Data PostgreSQL kami juga akan disimpan di direktori yang dilampirkan ke jangkar. Ini memungkinkan kita untuk menyimpan data di luar penyimpanan sementara.

Semua kode sumber terbuka untuk posting ini dapat ditemukan di GitHub. Gunakan perintah berikut untuk mengkloning proyek. Kode pos dan proyek terakhir diperbarui: 28.09.2019.

Contoh kode sumber ditampilkan di GitHub Gists, yang mungkin tidak ditampilkan dengan benar di beberapa browser seluler dan media sosial.

Direktori untuk menyimpan file data PostgreSQL. Pustaka ini menautkan ke repositori PostgreSQL pada baris 36 dari file stack.yml,

Artificial Intelligence Series_part 4a: Data Visualization In Python

. Jalur ini dipetakan ke direktori kerja wadah Jupyter pada baris 24 dari file stack.yml,

. Secara opsional, saya memilih untuk menimpa pengguna ini dengan akun pengguna localhost saya, seperti yang ditunjukkan pada baris 16 dari file stack.yml.

Pada Windows). Ada beberapa opsi untuk menyesuaikan wadah Jupyter Anda, yang dirinci di sini. Beberapa pengaturan ini ada di file stack.yml 12-18. dapat dilihat pada garis (titik).

File ini berisi teks Unicode dua arah yang tidak dapat ditafsirkan atau diterjemahkan seperti yang dijelaskan di bawah ini. Untuk melihat, buka file di editor yang menampilkan karakter Unicode tersembunyi. Pelajari lebih lanjut tentang karakter Unicode dua arah

Master Data Wrangling First: Top 20 Python Libraries + Best Practices

Dengan asumsi Anda memiliki versi terbaru Docker yang diinstal pada mesin pengembangan lokal Anda dan berjalan dalam mode swarm, menaikkan tumpukan semudah menjalankan perintah berikut dari root proyek:

Tangkinya cukup besar. Bergantung pada koneksi internet Anda, pertama kali Anda mengunduh image Docker ini, mungkin perlu beberapa menit agar tumpukan siap dan berjalan.

Untuk mengakses aplikasi Notebook Jupyter, Anda perlu mendapatkan URL Jupyter dan token akses (informasi lebih lanjut di sini). Informasi ini ditulis ke log penyimpanan Jupyter, yang dapat diakses dengan perintah berikut:

Anda harus dapat mengakses UI web Jupyter pada port lokal 8888 menggunakan URL dan token yang ditampilkan di output log. Di halaman arahan dasbor Jupyter Anda, Anda akan melihat semua file di folder proyek Anda.

Data Visualization In Python With Matplotlib, Seaborn And Bokeh

Di bawah ini juga jenis file yang dapat Anda buat dengan toolbox, termasuk Python 3, R, Scala (menggunakan Apache Toree atau spylon-kernal), dan file teks. Anda dapat membuka terminal Jupyter atau membuat folder baru.

Daripada khawatir tentang menginstal dan memelihara Python dan paket terbaru di mesin pengembangan Anda sendiri, kami dapat menjalankan skrip Python kami dari wadah Jupyter. Ini adalah yang terbaru ketika posting ini diperbarui

Gambar Docker menjalankan Python 3.7.3 dan Conda 4.6.14. Mari kita mulai dengan contoh sederhana tentang apa yang dapat dilakukan wadah Jupyter dengan menjalankan skrip Python. Saya telah melampirkan contoh skrip Python, 01_simple_script.py.

Kami menggunakan kumpulan data publik Kaggle untuk mengeksplorasi kemungkinan wadah Notebook Jupyter dan PySpark. Kaggle adalah sumber terbuka yang fantastis untuk kumpulan data yang digunakan untuk data besar dan aplikasi pembelajaran mesin. Slogan mereka:

Python Data Science

Dataset berisi 21.294 baris, masing-masing berisi empat kolom data. Meskipun tentu saja jauh dari “data besar”, dataset ini cukup besar untuk menguji fungsionalitas wadah Jupyter (intinya).

Untuk berinteraksi dengan Spark, kami tidak terbatas pada notebook Jupyter, tetapi juga dapat langsung mengirimkan skrip ke Spark dari terminal Jupyter atau IDE kami. Saya telah melampirkan skrip python sederhana yang disebut 02_bakery_dataframes.py. Script memuat kumpulan data Kaggle Bakery dari file CSV ke dalam Spark DataFrame. Skrip kemudian menampilkan sepuluh baris data pertama bersama dengan jumlah total baris dalam DataFrame.

Di bawah ini adalah contoh output dari pekerjaan Spark. Pada saat publikasi update (07/06/2019) paling lambat

Di bawah ini kita melihat output dari pernyataan cetak yang menampilkan eksekusi tugas terjadwal dan 10 baris teratas dari data toko roti.

Rekomendasi Library Data Visualization Dengan Python

). Setelah operasi dan transformasi dilakukan pada data,

Belajar big data dengan python, tutorial spark python, big data using python adalah, big bokeh, bokeh python

Leave a Comment