1.すぐに利用したい方へ(as soon as)

「Scala Machine Learning Projects 」By Md. Karim

http://shop.oreilly.com/product/9781788479042.do

docker

dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。
##docker pull and run

$ docker pull kaizenjapan/scala-karim

$ docker run -it --rm -v `pwd`:/root -p 8888:8888 kaizenjapan/scala-karim /bin/bash

以下のshell sessionでは
root@9f04f98b0ee1:/# は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。

dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで捜査しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)に気をつけてください。

ファイル共有または複写

dockerとdockerを起動したOSでは、ファイル共有をするか、ファイル複写するかして、生成したファイルをブラウザ等表示させてください。参考文献欄にやり方のURLを記載しています。

複写の場合は、dockerを起動したOS側コマンドを実行しました。お使いのdockerの番号で置き換えてください。複写したファイルをブラウザで表示し内容確認しました。

Chapater01

root@9f04f98b0ee1:/# ls /
bin  boot  dev	docker-java-home  etc  home  lib  lib32  lib64	libx32	media  mnt  opt  proc  root  run  sbin	srv  sys  tmp  usr  var
root@9f04f98b0ee1:/# cd /root
root@9f04f98b0ee1:~# ls
Scala-Machine-Learning-Projects
root@9f04f98b0ee1:~# cd Scala-Machine-Learning-Projects/
root@9f04f98b0ee1:~/Scala-Machine-Learning-Projects# ls
Chapter01  Chapter02  Chapter03  Chapter04  Chapter05  Chapter06  Chapter07  Chapter08	Chapter09  Chapter10  Chapter11  LICENSE  README.md
root@9f04f98b0ee1:~/Scala-Machine-Learning-Projects# cd Chapter01
root@9f04f98b0ee1:~/Scala-Machine-Learning-Projects/Chapter01# ls
ScalaML  pom.xml
root@9f04f98b0ee1:~/Scala-Machine-Learning-Projects/Chapter01# cd ScalaML/
root@9f04f98b0ee1:~/Scala-Machine-Learning-Projects/Chapter01/ScalaML# ls
AllstateClaimsSeverityGBTRegressor.scala     AllstateClaimsSeverityRandomForestRegressor.scala	Preproessing.scala	      SparkSessionCreate.scala
AllstateClaimsSeverityLinearRegressor.scala  EDA.scala						RandomForestModelReuse.scala

現状の課題

/root/Scala-Machine-Learning-Projects/Chapter01/ScalaML/AllstateClaimsSeverityGBTRegressor.scala:1: error: illegal start of definition
package com.packt.ScalaML
^
one error found

ネットで検索して
package com.packt.ScalaML.FraudDetection
に書き換えても、

/root/Scala-Machine-Learning-Projects/Chapter01/ScalaML/AllstateClaimsSeverityGBTRegressor.scala:1: error: illegal start of definition
package com.packt.ScalaML.FraudDetection
^
one error found

prnicolas/ScalaMl
https://github.com/prnicolas/ScalaMl

などを調べ中。

2. dockerを自力で構築する方へ

ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。本の続きを実行する上では必要ありません。

DockerでScala/sbt環境をお手軽に使う
https://qiita.com/yotsak83/items/43cee726d44536208358

ひとまず上記の手順を踏みます。

dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。

必要条件

"
All the examples have been implemented using Scala on an Ubuntu 16.04 LTs 64-bit and Windows 10 64-bit. You will also need the following (preferably the latest versions): Apache Spark 2.0.0 (or higher) MXNet, Zeppelin, DeepLearning4j, and H2O (see the details in the chapter and in the supplied pom.xml files) Hadoop 2.7 (or higher) Java (JDK and JRE) 1.7+/1.8+ Scala 2.11.x (or higher) Eclipse Mars or Luna (latest) with Maven plugin (2.9+), Maven compiler plugin (2.3.2+), and Maven assembly plugin (2.4.1+) IntelliJ IDE SBT plugin and Scala Play Framework installed
"

docker

ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。

ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。

これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。

2018年10月20日現在、scalaの公式dockerが見つからない。

docker run

$ docker run -it --rm -v `pwd`:/root hseeberger/scala-sbt

apt

(base) root@d8857ae56e69:/# apt update

(base) root@d8857ae56e69:/# apt install -y procps vim apt-utils sudo

ソース git

(base) root@f19e2f06eabb:/# git clone https://github.com/PacktPublishing/Scala-Machine-Learning-Projects

sbt

echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823
sudo apt-get update
sudo apt-get install sbt

docker hubへの登録

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
9f04f98b0ee1        hseeberger/scala-sbt    "bash"                   11 minutes ago      Up 11 minutes                                adoring_mcnulty

$ docker commit 9f04f98b0ee1 kaizenjapan/scala-karim

$ docker push kaizenjapan/scala-karim

参考資料(reference)

なぜdockerで機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2#_reference-4c0cfe43b25323d43bd3

dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤康毅著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab

dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤康毅著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6

dockerで機械学習 with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal　第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32

dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040

dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002

dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558

dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c

dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d

OpenCVをPythonで動かそうとしてlibGL.soが無いって言われたけど解決した。
https://qiita.com/toshitanian/items/5da24c0c0bd473d514c8

サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips
https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e

Dockerでホストとコンテナ間でのファイルコピー
https://qiita.com/gologo13/items/7e4e404af80377b48fd5

Docker for Mac でファイル共有を利用する
https://qiita.com/seijimomoto/items/1992d68de8baa7e29bb5

「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編　読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる
https://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76

Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

なぜdockerで機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

文書履歴(document history)

ver. 0.10 初稿 20181020 昼
ver. 0.11 push scala-karim 20181020 午後３時

最後までおよみいただきありがとうございました。

いいね　💚、フォローをお願いします。

Thank you very much for reading to the last sentence.

Please press the like icon 💚　and follow me for your happy life.