Azure Databricksの活用例
Azure Databricksを用いた開発にはいくつかの方法があります。一般的には 、データ処理とAIなどの機械学習を用いた分析を行う場合があります。一般的なワークフローとしては、データサイエンスチームがフルフィルターデータをアップロードし、アプリケーションを実装してから、結果をAzure環境内のストレージにプッシュすることが一般的です。
Azure Databricksを用いたデータ処理
Azure Databricksを用いたデータ処理には、データフレーム処理フレームワークを使用することが一般的です。このフレームワークを使用することで、データの前処理や集計処理などを容易に行うことができます。例えば以下のような処理を行うことが可能です。
// データの読み込み
df = spark.read.csv('samples/data.csv', header='True')
// データ列の変換
df2 = df.withColumn("A", df.A.cast("string"))
// 合計値を求める
total_sum = df2.agg({"A": "sum"}).collect()[0]
Azure Databricksを用いたAI/機械学習
Azure Databricksを用いたAI/機械学習には、Apache Spark MLlibを使用します。このライブラリを使用することで、モデルのトレーニングや評価などを行うことができます。例えば以下のような処理を行うことが可能です。
// モデルのトレーニング
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
model = LogisticRegression().fit(df)
// モデルの評価
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
まとめ
今回はAzure Databricksを用いた開発例を紹介しました。Azure Databricksを使用することで、データ処理やAI/機械学習の簡単な実装が可能になります。Azure Databricksの使用は非常に簡単で効率的な開発が可能なので、Data Scienceチームで開発を行う際には是非Azure Databricksを検討してみてください。