Я пытаюсь сделать Scala API Xgboost доступным для моего ноутбука PySpark. И после этого блога: https://towardsdatascience.com/pyspark-and-xgboost-integration-tested-on-the-kaggle-titanic-dataset-4e75a568bdb Однако, продолжайте сталкиваться с ошибкой ниже:
spark._jvm.ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoostEstimator
<py4j.java_gateway.JavaPackage at 0x7fa650fe7a58>
from sparkxgb import XGBoostEstimator
xgboost = XGBoostEstimator(
featuresCol="features",
labelCol="Survival",
predictionCol="prediction"
)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-1765fb9e3344> in <module>
4 featuresCol="features",
5 labelCol="Survival",
----> 6 predictionCol="prediction"
7 )
~/spark-assembly-2.4.0-twttr-kryo3-scala2128-hadoop2.9.2.t05/python/pyspark/__init__.py in wrapper(self, *args, **kwargs)
108 raise TypeError("Method %s forces keyword arguments." % func.__name__)
109 self._input_kwargs = kwargs
--> 110 return func(self, **kwargs)
111 return wrapper
112
~/local/spark-3536cd7a-6188-4ca8-b3d0-57d42cd01531/userFiles-0a0d90bc-96b4-43f2-bf21-00ae0e6f7309/sparkxgb.zip/sparkxgb/xgboost.py in __init__(self, checkpoint_path, checkpointInterval, missing, nthread, nworkers, silent, use_external_memory, baseMarginCol, featuresCol, labelCol, predictionCol, weightCol, base_score, booster, eval_metric, num_class, num_round, objective, seed, alpha, colsample_bytree, colsample_bylevel, eta, gamma, grow_policy, max_bin, max_delta_step, max_depth, min_child_weight, reg_lambda, scale_pos_weight, sketch_eps, subsample, tree_method, normalize_type, rate_drop, sample_type, skip_drop, lambda_bias)
113
114 super(XGBoostEstimator, self).__init__()
--> 115 self._java_obj = self._new_java_obj("ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoostEstimator", self.uid)
116 self._create_params_from_java()
117 self._setDefault(
~/spark-assembly-2.4.0-twttr-kryo3-scala2128-hadoop2.9.2.t05/python/pyspark/ml/wrapper.py in _new_java_obj(java_class, *args)
65 java_obj = getattr(java_obj, name)
66 java_args = [_py2java(sc, arg) for arg in args]
---> 67 return java_obj(*java_args)
68
69 @staticmethod
TypeError: 'JavaPackage' object is not callable
Я уже погуглил эту ошибку и попробовал следующие вещи. Я получил все идеи из этого блога https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp/issues/232:
- Убедитесь, что Xgboost4j находится в SPARK_DIST_CLASSPATH. Уже проверено.
$echo $SPARK_DIST_CLASSPATH | tr " " "\n" | grep 'xgboost4j' | rev | cut -d'/' -f1 | rev
xgboost4j-0.72.jar
xgboost4j-spark.72.jar
Убедитесь, что они добавлены в EXTRA_CLASSPATH. - Готово Обновление конфигов.
'export PYSPARK_SUBMIT_ARGS="--conf spark.jars=$SPARK_HOME/jars/* --conf spark.driver.extraClassPath=$SPARK_HOME/jars/* --conf spark.executor.extraClassPath=$SPARK_HOME/jars/* pyspark-shell"',
Информация об оборудовании:
- Машина: Linux
- Использование ноутбука Jupyter.
- Версия Spark 2.4.0
- python3 .6