机器学习

AS WE ALL KNOW，学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学，适用于数据量不大的场景（这里就别计较“不大”具体指标是啥了，哈哈）

数据量大了，就需要用到其他技术了，如：spark, tensorflow，当然也有其他技术，此处略过一坨字...

先来看看如何让这3个集成起来吧（WINDOWS环境）：pycharm(python开发环境), pyspark.cmd(REPL命令行接口), spark(spark驱动、MASTER等)

download Anaconda, latest version, which 64bit support for windows, 这里必须安装64位版本的Anaconda，因为后面tensorflow只支持64位的

https://www.continuum.io/downloads/

安装Anaconda，都是默认选项就行

dowload pycharm from jetbrain site, and install (please do it by yourself)，这个很简单，直接略过

接下来是下载spark，我下的是最新版2.1.0的 http://spark.apache.org/downloads.html

解压缩后把它复制到一个容易找的目录，我这是C:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7

这个时候如果直接双击bin下的spark-shell.cmd文件的话是会报错的，主要原因是没有winutils.exe这东西(用来在windows环境下模拟文件操作的)，因此还需要做几个小步骤才能正常启动

1. 设置一个假的hadoop目录，在这个目录的bin下放刚才说的那个winutils.exe文件(需要自己创建bin目录)

2. 设置环境变量HADOOP_HOME，值为这个假的hadoop目录

3. 拷贝winutils.exe到这个bin里，下载

OK，这时可以双击spark-shell.cmd了，如下：

HOHO, ==，==，我们不是要搞PYTHON环境嘛，怎么搞scala了，别急，先搞scala是因为先要把基本的给走通，再去搞python环境的接口。

python接口的REPL是这个文件，pyspark.cmd，双击，也报错...

别急，这里是因为python版本问题，anaconda最新版的python解释器版本是3.6.1，这个版本的spark不支持，需要降低版本 到3.5

卸载python? 不用，用anaconda的环境切换就行了

1. 先创建一个新的开发环境: conda create -n my_new_env_python35

2. 激活这个新的开发环境: activate my_new_env_python35

3. 在这个新的开发环境中安装python 3.5: conda install python=3.5

这时python3.5版本的解释器就算是安装完成了，默认目录在C:ProgramDataAnaconda3envsmy_new_env_python35python.exe

然后就是需要把spark的python支持包复制到相应的路径中了，从下图1复制到my_new_env_python35环境的Libsite-packages目录下

接下来需要把python默认版本改成python3.5，需要修改PATH路径，把python3.5的路径放在第一个查找路径下就行了

然后就开始整pycharm开发环境了。 

首先肯定是新建一个python项目了，然后改设置，用来指定python解释器的路径，菜单：File-->Settings

接着设置运行时候的配置参数

漏了python调用pyspark的代码了，代码如下：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

import sys from operator import add   from pyspark import SparkContext     if __name__ == "__main__":     sc = SparkContext(appName="PythonWordCount")     lines = sc.textFile('words.txt')     count=lines.count()     print(count)     counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' '))                   .map(lambda x: (x, 1))                   .reduceByKey(add)     output = counts.collect()     for (word, count) in output:         print("%s: %i" % (word, count))       sc.stop()

至此，python环境算是搞定了。

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出处：https://www.cnblogs.com/aarond/p/pyspark.html