dockerで機械学習(86) with Spark(1)「Machine Learning with Spark」 By Rajdeep Dua, Manpreet Singh Ghotra, Nick Pentreath

1.すぐに利用したい方へ(as soon as)

「Machine Learning with Spark」 By Rajdeep Dua, Manpreet Singh Ghotra, Nick Pentreath

http://shop.oreilly.com/product/9781785889936.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 run

$ docker pull kaizenjapan/anaconda2-spark

$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/anaconda2-sparkk /bin/bash

以下のshell sessionでは
(base) root@f19e2f06eabb:/#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。

dockerを起動したOSのディスクの整理を行う上で、どのやり方がいいか模索中です。一部の方法では、最初から共有設定にしています。

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。

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。
自力でdocker/anacondaを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。

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。

python

DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。

anaconda

pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。

docker公式配布

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。

docker pull

docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。

docker Anaconda

anacondaが公式配布しているものを利用。

$  docker pull kaizenjapan/anaconda-keras
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Image is up to date for continuumio/anaconda3:latest

$ docker run -it -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash

実際にはkeras, tensorflow を利用していた他のpushをpull

apt

(base) root@d8857ae56e69:/# apt update; apt -y upgrade

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

ソース git

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

pip

 pip install pyspark

docker hubへの登録

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
caef766a99ff        continuumio/anaconda3   "/usr/bin/tini -- /b…"   10 hours ago        Up 10 hours         0.0.0.0:8888->8888/tcp   sleepy_bassi

$ docker commit caef766a99ff kaizenjapan/anaconda2-spark

$ docker push kaizenjapan/anaconda2-spark

参考資料(reference)

機械学習

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

dockerで機械学習(1) 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(2)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(3)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

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

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

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

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

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ver. 0.10 初稿 20181024
ver. 0.11 push 20181028

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