使用Amazon Elastic MapReduce运行Numpy和Scipy的数据分析

在本文中，我们将介绍如何在Amazon Elastic MapReduce（EMR）上运行Python的Numpy和Scipy包进行数据分析。Amazon EMR是一个易于使用的大数据处理服务，由Amazon Web Services（AWS）提供，并且可以减少大数据处理的时间和成本。

阅读更多：Numpy 教程

准备

在执行之前，请确保您已经安装好AWS CLI和EMR CLI，并且拥有AWS帐户以及必要的IAM权限。如果您还没有设置，请参考AWS文档以获取详细信息。

在您准备好之后，首先需要做的是创建一个S3存储桶。您可以使用以下命令来创建一个名为“ your-bucket-name”的新存储桶：

aws s3 mb s3://your-bucket-name

接下来，将本地数据上传到S3存储桶中。例如，我们可以使用以下命令将本地文件“mydata.csv”上传到上面创建的存储桶中：

aws s3 cp mydata.csv s3://your-bucket-name/mydata.csv

运行Numpy和Scipy

有两种方法可以在Amazon EMR上运行Python的Numpy和Scipy：

方法一：使用Bootstrap脚本

您可以使用Bootstrap脚本来配置EMR集群，使其可以安装Numpy和Scipy。在创建EMR集群时，指定一个Bootstrap脚本即可。例如，以下是一个Bootstrap脚本示例：

#!/bin/bash
sudo python -m pip install numpy
sudo python -m pip install scipy

方法二：使用Step安装

您还可以在EMR集群上运行一个包含Numpy和Scipy安装命令的Step。例如，以下是一个Step示例：

sudo /usr/bin/easy_install pip
sudo /usr/bin/pip install numpy
sudo /usr/bin/pip install scipy

您可以使用以下命令来运行该Step并在集群上启动一个Python作业：

aws emr add-steps --cluster-id your-cluster-id --steps Type=Spark,Name='My Spark Job',ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[--deploy-mode,client,'s3://your-bucket-name/my-script.py'],Jar=s3://elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,Properties='{"spark.submit.pyFiles":"s3://your-bucket-name/my-data.py,s3://your-bucket-name/my-data.csv","spark.files.ignoreCorruptFiles":"true"}'