Apache Spark詳解

目錄

性能優化

銀行業務案例:

步驟1:環境準備和數據加載

步驟2:數據探索和預處理

步驟3:特征工程

步驟4:數據轉換

步驟5:構建機器學習模型

步驟6:模型評估

步驟7:部署和監控

將Apache Spark集成到Django項目中

步驟1:設置Spark環境

步驟2:創建SparkSession

步驟3:數據處理和分析

步驟4:將結果存儲到Django模型

步驟5:創建Django視圖和路由

步驟6:創建API接口(如果需要)

步驟7:注冊URL路由

步驟8:前端集成

步驟9:定期任務


性能優化:

spark.executor.memory以及其他Spark配置參數既可以在代碼中設置,

也可以在其他幾個地方設置,具體取決于你的使用場景和偏好。

以下是設置這些參數的幾種常見方式:

  1. 在代碼中設置:

    • 可以在創建SparkConf對象時直接設置參數。
    • 這種方式適用于在應用程序啟動時動態配置,特別是當你從代碼中啟動Spark作業時。
    from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf()
    conf.setAppName("My Spark App")
    conf.set("spark.executor.memory", "4g")  # 設置執行器內存為4GB
    sc = SparkContext(conf=conf)

  2. 使用spark-defaults.conf文件:

    • Spark提供了一個默認配置文件spark-defaults.conf,你可以在該文件中設置配置參數,這些參數將應用于所有Spark應用程序。
    • 通常,這個文件位于$SPARK_HOME/conf目錄下。
    # 在spark-defaults.conf文件中添加以下行
    spark.executor.memory 4g

  3. 使用環境變量:

    • 某些配置參數可以通過設置環境變量來覆蓋默認值。
  4. 使用命令行參數:

    • 當使用spark-submit命令啟動Spark作業時,可以使用--conf選項來傳遞配置參數。
    spark-submit --conf "spark.executor.memory=4g" your_spark_app.py
    

  5. 在集群管理器的配置中設置:

    • 如果你使用的是集群管理器(如YARN或Mesos),可以在集群管理器的配置中設置這些參數。
  6. 動態分配:

    • 如果啟用了動態資源分配(通過設置spark.dynamicAllocation.enabled),Spark將根據作業需求自動調整執行器的數量和內存,但你可能仍然需要設置spark.executor.memory作為執行器的初始內存大小。

選擇哪種方式取決于你的具體需求和使用場景。例如,如果你需要為不同的作業設置不同的內存配置,可以在代碼中或使用spark-submit命令行參數來設置。如果你想要一個適用于所有作業的默認配置,可以在spark-defaults.conf文件中設置。在生產環境中,通常推薦使用spark-defaults.conf文件或集群管理器的配置來管理這些參數,以保持一致性和避免重復設置。

銀行業務案例:

數據清洗、特征工程、模型選擇和調優是構建有效數據分析和機器學習模型的關鍵步驟。以下是這些步驟的詳細說明和實例:

使用Apache Spark為銀行業務構建數據處理流程時,可能會涉及到客戶交易數據分析、風險評估、欺詐檢測、客戶細分等多種場景。以下是一個簡化的示例過程,展示如何使用Spark處理銀行客戶交易數據,以識別可能的欺詐行為:

步驟1:環境準備和數據加載

首先,確保Spark環境已經搭建好,并且已經準備好銀行交易數據集。

 
from pyspark.sql import SparkSession# 創建SparkSession
spark = SparkSession.builder \.appName("BankFraudDetection") \.config("spark.executor.memory", "4g") \.getOrCreate()# 加載數據
bank_transactions = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/bank_transactions.csv")

步驟2:數據探索和預處理

對數據進行初步的探索,包括數據清洗和特征選擇。

 
# 查看數據結構
bank_transactions.printSchema()# 顯示數據的前幾行
bank_transactions.show()# 數據清洗,例如:去除非法或缺失的交易記錄
cleaned_transactions = bank_transactions.filter("amount IS NOT NULL AND transaction_date IS NOT NULL")

步驟3:特征工程

根據業務需求,創建有助于欺詐檢測的特征。

 
from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, to_date, datediff# 轉換日期格式,并創建新特征
cleaned_transactions = cleaned_transactions.withColumn("transaction_time", unix_timestamp(col("transaction_date"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).withColumn("is_weekend", (datediff(to_date("transaction_date"), to_date("transaction_time")) % 7) >= 5)

步驟4:數據轉換

將數據轉換為適合機器學習模型的格式。

# 選擇相關特征列
selected_features = cleaned_transactions.select("account_id", "transaction_time", "amount", "is_weekend")

步驟5:構建機器學習模型

使用Spark MLlib構建一個簡單的機器學習模型,例如邏輯回歸模型,來識別可能的欺詐交易。

 
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression# 將數據集分為訓練集和測試集
train_data, test_data = selected_features.randomSplit([0.8, 0.2])# 轉換數據為二分類問題,假設1為欺詐交易,0為正常交易
labeled_data = train_data.withColumn("label", when(train_data["is_fraud"], 1).otherwise(0))# 創建邏輯回歸模型
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")# 訓練模型
model = lr.fit(labeled_data)

步驟6:模型評估

評估模型的性能。

 
# 使用測試集進行預測
predictions = model.transform(test_data)# 評估模型
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label")
auc = evaluator.evaluate(predictions)
print(f"Area Under the ROC Curve (AUC) = {auc:.2f}")

步驟7:部署和監控

將訓練好的模型部署到生產環境,并進行實時監控。

 
# 將模型保存到磁盤
model.save("path/to/model")# 加載模型進行預測
loaded_model = LogisticRegressionModel.load("path/to/model")# 對新數據進行預測
new_transactions = spark.createDataFrame([...])  # 新的交易數據
predictions_new = loaded_model.transform(new_transactions)

請注意,這只是一個高層次的示例,實際銀行業務的數據處理流程會更加復雜,包括更多的數據清洗步驟、特征工程、模型選擇和調優。此外,銀行業務對數據安全和隱私有嚴格的要求,因此在處理數據時需要遵守相關的法律法規。

將Apache Spark集成到Django項目中

通常是為了處理大規模數據集,執行復雜的數據分析和機器學習任務,然后將結果存儲回數據庫,并通過Django的Web界面或API展示這些結果。以下是如何將Spark集成到Django項目中的詳細步驟:

步驟1:設置Spark環境

確保你的Django環境能夠運行Spark代碼。這可能需要在你的Django設置文件中配置Spark的配置參數,或者在你的代碼中動態設置。

步驟2:創建SparkSession

在你的Django應用中,創建一個SparkSession實例,這將作為與Spark交互的入口。

 
from pyspark.sql import SparkSessiondef create_spark_session():spark = SparkSession.builder \.appName("DjangoSparkIntegration") \.config("spark.executor.memory", "4g") \.getOrCreate()return spark

步驟3:數據處理和分析

使用Spark執行數據分析任務,例如加載數據、數據清洗、特征工程、模型訓練等。

# 假設這是你的數據分析函數
def perform_data_analysis(spark, data_path):df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)# 數據清洗、特征工程等操作...return df  # 或者返回模型、結果等

步驟4:將結果存儲到Django模型

分析完成后,將結果存儲到Django模型中。這可能涉及到將Spark DataFrame轉換為Python列表或pandas DataFrame,然后使用Django的ORM保存數據。

 
from django.db import modelsclass AnalysisResult(models.Model):result_value = models.FloatField()created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)def save_results_to_db(results, model_class):for result in results:model_class.objects.create(result_value=result)

步驟5:創建Django視圖和路由

創建Django視圖來處理用戶請求,執行Spark任務,并將結果返回給用戶。

 
from django.http import JsonResponse
from django.views import Viewclass數據分析結果View(View):def get(self, request, *args, **kwargs):spark = create_spark_session()results_df = perform_data_analysis(spark, 'path/to/your/data')# 假設results_df已經是可以迭代的結果集results_list = results_df.collect()  # 或使用其他方法轉換結果save_results_to_db(results_list, AnalysisResult)# 構建響應數據response_data = {'status': 'success','results': [(row['result_value'], row['created_at']) for row in results_list]}return JsonResponse(response_data)

步驟6:創建API接口(如果需要)

如果你需要通過API訪問分析結果,可以使用Django REST framework創建序列化器和視圖集。

 
from rest_framework import serializers, viewsetsclass AnalysisResultSerializer(serializers.ModelSerializer):class Meta:model = AnalysisResultfields = ['id', 'result_value', 'created_at']class AnalysisResultViewSet(viewsets.ModelViewSet):queryset = AnalysisResult.objects.all()serializer_class = AnalysisResultSerializer

步驟7:注冊URL路由

將你的視圖或API接口注冊到Django的URLconf中。

 
from django.urls import path
from .views import 數據分析結果View
from rest_framework.routers import DefaultRouter
from .views import AnalysisResultViewSetrouter = DefaultRouter()
router.register(r'analysis_results', AnalysisResultViewSet)urlpatterns = [path('data_analysis/', 數據分析結果View.as_view(), name='data_analysis'),
] + router.urls

步驟8:前端集成

在Django模板中或使用JavaScript框架(如React或Vue.js)創建前端頁面,以展示分析結果。

 
<!-- example.html -->
{% extends 'base.html' %}
{% block content %}<h1>數據分析結果</h1><ul>{% for result in results %}<li>結果值: {{ result.result_value }} - 時間: {{ result.created_at }}</li>{% endfor %}</ul>
{% endblock %}

步驟9:定期任務

如果需要定期執行Spark任務,可以使用Django的定時任務框架,如django-croncelery-beat

 
# 使用django-cron
from django_cron import CronJobBase, Scheduleclass ScheduledAnalysisJob(CronJobBase):schedule = Schedule(run_every_mins=60)  # 每小時執行一次code = 'myapp.cron.run_analysis'def do(self):spark = create_spark_session()perform_data_analysis(spark, 'path/to/your/data_regular')

通過這些步驟,你可以將Spark的強大數據處理和分析能力集成到Django項目中,實現從數據加載、處理、分析到結果展示的完整流程。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/43247.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/43247.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/43247.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

Spring JdbcTemplate使用

maven引入Spring JDBC <dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-jdbc</artifactId><version>5.3.19</version></dependency> Spring配置中配置 <!-- DataSource配置 --><bean id"…

java代理簡單理解

一、什么是代理 舉例說明&#xff1a;當我想買一臺電腦&#xff0c;國內太貴了。委托好友A在國外幫忙買。 這個情節中我要實現的動作和好友實現的動作一樣&#xff0c;都是買電腦。好友幫我完成了這個動作&#xff0c;這就是代理。 類A和類B都實現一個interface接口C&#x…

【LeetCode刷題筆記】LeetCode.24.兩兩交換鏈表中的節點

創作不易&#xff0c;本篇文章如果幫助到了你&#xff0c;還請點贊 關注支持一下?>&#x16966;<)!! 主頁專欄有更多知識&#xff0c;如有疑問歡迎大家指正討論&#xff0c;共同進步&#xff01; 更多算法知識專欄&#xff1a;算法分析&#x1f525; 給大家跳段街舞感謝…

新手小白的pytorch學習第一彈-------張量

1 導入pytorch包 import torch2 創建張量&#xff08;tensor&#xff09; scalar標量 scalar torch.tensor(7) scalartensor(7)scalar.ndim查看scalar的維度&#xff0c;因為scalar是標量&#xff0c;所以維度為0 0scalar.shapetorch.Size([])torch.item()7vector&#xf…

Apache功能配置:訪問控制、日志分割; 部署AWStats日志分析工具

目錄 保持連接 訪問控制 只允許指定ip訪問 拒絕指定主機其他正常訪問 用戶授權 日志格式 日志分割 操作步驟 使用第三方工具cronolog分割日志 AWStats日志分析 操作步驟 訪問AwStats分析系統 保持連接 Apache通過設置配置文件httpd-default.conf中相關的連接保持參…

基于Java的科大訊飛大模型API調用實現

寫在前面&#xff1a;因為現在自己實習的公司新拓展的一個業務是結合AI的低代碼平臺&#xff0c;我負責后端的開發&#xff0c;之前一直都是直接使用gpt或者文心一言等ui界面來直接使用大模型&#xff0c;從來沒有自己調接口過&#xff0c;所以本文記錄一下自己第一次使用大模型…

源代碼防泄漏的正確方法

為了保護公司的源代碼不被泄露&#xff0c;IT企業可以采取一系列嚴格的安全措施。這些措施涵蓋技術手段、管理策略和操作流程&#xff0c;形成多層次的防護體系做到源代碼防泄漏工作。 技術手段 1、源代碼加密&#xff1a; 采用高級加密標準&#xff08;AES&#xff09;或其他…

【QT】QComboBox允許輸入查詢,且不區分大小寫

目錄 0.簡介 1.環境 2.詳細代碼 3.參考 0.簡介 項目需求&#xff0c;原本有一個下拉框&#xff0c;但是條目太多&#xff0c;不好搜索&#xff0c;所以用戶要求可以輸入查找 修改前 &#xff1a; 修改后&#xff1a; 1.環境 windows11 vs-code qt5.12 2.詳細代碼 QComboB…

中小企業和數智化的距離,只差一塊華為IdeaHub

每次談及中小企業數智化的話題&#xff0c;被提到最多的總是“三不”難題&#xff0c;即不想轉、不敢轉、不會轉。 為了破解這一困局&#xff0c;政府多次在工作報告中提到“深入開展中小企業數字化賦能專項行動”&#xff0c;并在各地為中小企業創新提供政策支持。此外&#…

Android --- Kotlin學習之路:基礎語法學習筆記

------>可讀可寫變量 var name: String "Hello World";------>只讀變量 val name: String "Hello World"------>類型推斷 val name: String "Hello World" 可以寫成 val name "Hello World"------>基本數據類型 1…

MD5加密和注冊頁面的編寫

MD5加密 1.導入包 npm install --save ts-md5 2.使用方式 import { Md5 } from ts-md5; //md5加密后的密碼 const md5PwdMd5.hashStr("123456").toUpperCase(); 遇見的問題及用到的技術 注冊頁面 register.vue代碼 <template><div class"wappe…

從零開始學習嵌入式----Linux 命令行,常用命令速記指南

目錄 一、文件操作 二、文本操作 三、系統管理 四、網絡操作 五、其他常用命令 六、學習建議 在 Linux 世界里&#xff0c;命令行就像一把瑞士軍刀&#xff0c;掌握了它&#xff0c;你就能游刃有余地操控整個系統。但面對茫茫多的命令&#xff0c;新手往往會感到無所適從…

關于Python中的字典你所不知道的七個技巧

01 引言 Python是我最喜歡的編程語言之一&#xff0c;它向來以其簡單性、多功能性和可讀性而聞名。 字典作為Python中最常使用的數據類型&#xff0c;大家幾乎每個人都或多或少在項目中使用過字典&#xff0c;但是字典里有一些潛在的技巧可能并不是每個同學都會用到。 在本文…

相同含義但不同類型字段作為join條件時注意事項

假設表A和表B中都有表示學號的stu_id字段&#xff0c;但該字段在表A和表B中類型分別為bigint和string。當直接通過該字段進行join時&#xff0c;一般情況下可以得到我們預期的結果。 select a.stu_id from a as r join b as l on r.stu_id l.stu_id 但是如果學號長度較長的…

【UE5.1 角色練習】16-槍械射擊——瞄準

目錄 效果 步驟 一、瞄準時拉近攝像機位置 二、瞄準偏移 三、向指定方向射擊 四、連發 效果 步驟 一、瞄準時拉近攝像機位置 打開角色藍圖&#xff0c;在事件圖表中添加如下節點&#xff0c;當進入射擊狀態時設置目標臂長度為300&#xff0c;從而拉近視角。 但是這樣切…

勇攀新高峰|暴雨信息召開2024年中述職工作會議

7月8日至9日&#xff0c;暴雨信息召開2024年中述職工作會議&#xff0c;總結回顧了上半年的成績和不足&#xff0c;本次會議采用線上線下的方式舉行&#xff0c;公司各部門管理人員、前臺市場營銷人員參加述職&#xff0c;公司領導班子出席會議。 本次述職采取了現場匯報點評的…

關于宏v4l2_subdev_call的拆解

struct v4l2_subdev *sd結構體 struct v4l2_subdev { #if defined(CONFIG_MEDIA_CONTROLLER)struct media_entity entity; #endifstruct list_head list;struct module *owner;bool owner_v4l2_dev;u32 flags;struct v4l2_device *v4l2_dev;const struct v4l2_subdev_ops *op…

數字滾動動畫~

前言 數字從0.00滾動到某個數值的動畫 實現&#xff08;React版本&#xff09; Dom <div className"number" ref{numberRef}>0.00</div> JS const _initNumber () > {const targetNumber 15454547.69;const duration 1500;const numberElement…

vivado DRIVE、EDIF_EXTRA_SEARCH_PATHS

驅動器 DRIVE指定配置有I/O的輸出緩沖器的輸出緩沖器驅動強度&#xff08;mA&#xff09; 支持可編程輸出驅動強度的標準。 體系結構支持 所有架構。 適用對象 ?端口&#xff08;get_Ports&#xff09; 連接到輸出緩沖器的輸出或雙向端口 價值觀 整數值&#xff1a; ? 2 ? 4…

【UML用戶指南】-33-對體系結構建模-系統和模型

目錄 1、系統和子系統 2、模型和視圖 3、跟蹤 4、常用建模技術 4.1、對系統的體系結構建模 4.2、對系統的系統建模 模型是對現實世界的簡化——即對系統的抽象&#xff0c;建立模型的目的是為了更好地理解系統。 1、系統和子系統 一個系統可能被分解成一組子系統&#…