apache toree 是一个开源的jupyter kernel，它提供了一个通用的接口来在不同的语言中进行算法开发和数据科学研究，包括python，r，scala和java等。在中小型的项目和团队中，php 通常是首选的 web 编程语言。但在数据分析和科学方面，php 的选项相对较少，此时，apache toree 的出现解决了这一问题。本文将介绍如何使用 apache toree 在 php 开发中进行数据科学和算法开发。
Apache Toree 安装与部署
首先，在 PHP 开发环境中安装和部署 Apache Toree 是必要的。在 CentOS 系统下可以使用以下命令进行安装：
sudo yum -y install python-pip sudo yum -y install scala sudo pip install --upgrade pip sudo pip install jupyter sudo pip install toree sudo jupyter toree install --user --interpreters=Scala
在 Windows 操作系统下，在命令提示符中运行以下命令完成准备工作：
- 安装 Python2
- 安装 Scala
- 安装 JDK，保证 Java 版本与服务端相匹配
- 安装 Anaconda
- 安装 toree
- 安装 Jupyter Notebook
- 安装 Toree Kernel
以下是 Windows 系统的安装步骤：
- 安装 Python2
Apache Toree 支持 Python2 和 Python3 两个版本。为了让 Apache Toree 正常工作，需要安装 Python2 环境。从官网下载 Python2 安装包并点击安装即可。 - 安装 Scala
官网下载 Scala 安装包并点击安装。 -
安装 JDK
Toree 运行需要 Java 环境。从官网下载并安装符合操作系统的 JDK 版本，或使用以下命令在线安装：立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；
sudo yum install java-1.8.0-openjdk
- 安装 Anaconda
下载 Anaconda 安装包以安装 Jupyter Notebook。 -
安装 toree
安装 toree，执行以下命令：pip install toree
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安装 Jupyter Notebook
安装 Jupyter Notebook，执行以下命令：pip install jupyter
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安装 Toree Kernel
在对应的 Anaconda 安装目录执行下面的命令行即可。不过需要先启动一下 Jupyter Notebook 才能看到在 Jupyter Notebook 中的连接。jupyter toree install --spark_home=C:path oyoursparkhome --user
安装完成后，启动 Jupyter Notebook，在 Notebook 中新建一个 Notebook 并选择 Scala 作为 Kernel。
基本使用
启科网络商城系统由启科网络技术开发团队完全自主开发，使用国内最流行高效的PHP程序语言，并用小巧的MySql作为数据库服务器，并且使用Smarty引擎来分离网站程序与前端设计代码，让建立的网站可以自由制作个性化的页面。 系统使用标签作为数据调用格式，网站前台开发人员只要简单学习系统标签功能和使用方法，将标签设置在制作的HTML模板中进行对网站数据、内容、信息等的调用，即可建设出美观、个性的网站。
在 Jupyter Notebook 中打开新的 Scala Notebook，即可开始在 PHP 中使用 Apache Toree 进行数据科学和算法开发。这里我们以使用 Spark 为例进行说明。
首先需要载入和初始化 Spark 上下文，输入以下代码:
val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)在这里，SparkConf 是一个配置对象，它用于为 SparkContext 提供配置信息。我们在这里设置一个名为 "test" 的应用程序，并将它运行在本地模式。
SparkContext 是 Spark 中的一个核心概念，它是一个表示运行 Spark 的上下文环境的对象。SparkContext 对象是应用程序中与 Spark 交互的主要入口点。它可以用于创建 RDD，累加器和广播变量等。
接下来，我们将使用一个简单的例子来说明在 PHP 中使用 Apache Toree 进行数据科学和算法开发的基本过程。假设我们有一个 4 个数据的整数数组，我们要求每个元素的平方和。我们可以使用下面的代码实现这个任务：
val data = Array(1, 2, 3, 4) val distData = sc.parallelize(data) val result = distData.map(x => x * x).reduce((x, y) => x + y) println(result)
在这里，我们首先定义一个数组 data，然后将其转换为一个分布式数据集 distData。接下来，我们通过 map 操作对分布式数据集进行转换，将每个元素平方。最后，我们通过 reduce 操作对分布式数据集求和，得到结果。
总结
在 PHP 开发中，使用 Apache Toree 进行数据科学和算法开发是一个不错的选择。通过载入 Apache Toree，PHP 开发者可以使用 Jupyter Notebook 进行数据科学和算法开发。通过连接 Apache Spark，PHP 开发者可以实现分布式计算，快速处理海量数据。此外，Apache Toree 还支持多语言操作，包括 Python、R 等，为 PHP 开发者提供了更广泛的选择。
