Skip to content

Surge Demand Forecast for Taxis Using Spark Cluster

Notifications You must be signed in to change notification settings

kogriv/chicago_spark

Repository files navigation

Описание проекта

Проект прогнозирования количества поездок такси по округам города Чикаго (США) с использованием фрэймворка PySpark.

В качестве результата работы по проекту предполагается проведенное исследование в Jupyter-ноутбуке.

Ноутбуки расположены в папке notebooks проекта:

01_eda_geo_keys_all.ipynb - исследование данных обработка гео-ключей
02_aggfe.ipynb - агрегирование данных, конструирование признаков
03_ml.ipynb - машинное обучение
recipies.ipynb - рецепты
Testing_PySpark.ipynb - тестирование способов создания точки входа и некоторых операций.

Программы, среды и управление.

Папка scripts проекта содержит скрипт для установки и запуска на локальной машине контейнеров с кластером Spark (сеть, мастер-нода, 4 работника, Jupyter контейнер для разработки).

Инструкция по установке находится там же.

(Ридми по настройке кластера: README_Cluster.md)

Работа велась в Windows 10. В той же папке scripts находятся скрипты для старта, остановки и удаления всего кластера, запускаемые в PowerShell, например, командой .\start_cont.bat. Там же содержится скрипт для вывода информации об установленных виртуальных окружениях и менеджерах пакетов, и для сохранения зависимостей в файл.

Разработка модулей велась в VSCode с установленным плагинами для удаленной разработки (Dev Cotainers, Remote Development) в контейнере Docker, плагин Docker также должен быть установлен.

Подключение VSCode - к запущенному контейнеру: jupyter_lab

Предполагается разработка в глобальном пространстве (применительно к виртуальным окружениям) контейнера. Т.е. необходимо деактивировать все возможные активные окружения (при их наличии). Используемый менеджер пакетов - Pip. Глобальное пространство контейнера, обозреваемое в терминале VSCode может не содержать бибиотеку PySpark. Может потребовать установка библиотеки pyspark. В моем случае потребовалось: pip install pyspark==3.4.1

Python компоненты (архитектура)

Код инструкций Python-программ упакован в модульные файлы в папке ChiSpark, откуда в ноутбук импортируются готовые классы для работы по проекту. Это сделано для сокращения места, занимаего кодом в ноутбуке, а также для возможности в дальнейшем использовать эти модули.

About

Surge Demand Forecast for Taxis Using Spark Cluster

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published