PixieDustを試してみる

ResearchData AnalyticsTools
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参考

公式サイトの確認

ここでは気になったことを記しておく。

Scalaでも使える？

公式GitHubのREADMEには、 Use in python or scala という項目があり、 そこには以下のような記述がある。

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PixieDust lets you bring robust Python visualization options to your Scala notebooks.
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Scala Bridge. Use Scala directly in your Python notebook. Variables are automatically transfered from Python to Scala and vice-versa. Learn more.
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Spark progress monitor. Track the status of your Spark job. No more waiting in the dark. Notebook users can now see how a cell's code is running behind the scenes.

Jupyterに独自のカーネルをインストールして使う

カーネルを追加することで、ユーザが自身の環境に依存するライブラリ（Sparkなど）をインストールしなくても 簡単に使えるようになっているようだ？ ★要確認

動作確認

まずは、公式ウェブサイトのインストール手順 を読みつつ、 Qiitaの紹介ブログ を読みながら、軽く試してみることにした。 Anacondaを使っているものとし、Condaで環境を作る。

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$ conda create -n PixieDustExample python=3.5 jupyter
$ conda activate PixieDustExample

また 公式ウェブサイトのインストール手順 には、以下のような記述があり、 Pythonは2.7もしくは3.5が良いようだ。

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Note PixieDust supports both Python 2.7 and Python 3.5.

pipでpixiedustを探すと、エコシステムが形成されているようだった。

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$ pip search pixiedust
pixiedust-node (0.2.5)                    - Pixiedust extension for Node.js
pixiedust-flightpredict (0.12)            - Flight delay predictor application with PixieDust
pixiedust-wordcloud (0.2.2)               - Word Cloud Visualization Plugin for PixieDust
pixiedust-twitterdemo1 (0.1)              - Pixiedust demo of the Twitter Sentiment Analysis tutorials
pixiedust-twitterdemo (0.4)               - Pixiedust demo of the Twitter Sentiment Analysis tutorials
pixiedust (1.1.14)                        - Productivity library for Jupyter Notebook
pixiedust-optimus (1.4.0)                 - Productivity library for Spark Python Notebook
pixiegateway (0.8)                        - Server for sharing PixieDust chart and running PixieApps
stem-ladiespixiedust-twitterdemo (0.2.2)  - Pixiedust demo of the Twitter Sentiment Analysis tutorialsfor the STEM activity wall

そのまま入れることとする。依存関係でいくつかライブラリが入る。

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$ pip install pixiedust

エラー。

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twisted 18.7.0 requires PyHamcrest>=1.9.0, which is not installed.

condaでインストールする。

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$ conda install PyHamcrest

PixieDust向けのJupyterカーネルをインストールする。 なお、本手順の前に、JDKがインストールされ、JAVA_HOMEがインストールされていることを前提とする。

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$ jupyter pixiedust install

エラー。

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$ jupyter pixiedust install
Step 1: PIXIEDUST_HOME: /home/dobachi/pixiedust
        Keep y/n [y]? y
Step 2: SPARK_HOME: /home/dobachi/pixiedust/bin/spark
        Keep y/n [y]? y
Directory /home/dobachi/pixiedust/bin/spark does not contain a valid SPARK install
        Download Spark y/n [y]? y
What version would you like to download? 1.6.3, 2.0.2, 2.1.0, 2.2.0, 2.3.0 [2.3.0]: 
SPARK_HOME will be set to /home/dobachi/pixiedust/bin/spark/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
Downloading Spark 2.3.0
Traceback (most recent call last):

(snip)

  File "/home/dobachi/.conda/envs/PixieDustExample/lib/python3.7/site-packages/install/createKernel.py", line 408, in download_spark
    temp_file = self.download_file(spark_download_url)
  File "/home/dobachi/.conda/envs/PixieDustExample/lib/python3.7/site-packages/install/createKernel.py", line 455, in download_file
    raise Exception("{}".format(response.status_code))
Exception: 404

Sparkのダウンロードで失敗しているようだ。 軽くデバッグしたところ、URLとして渡されているのは、 http://apache.claz.org/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgzのようだった。 確かに、リンク切れ？のようだった。いったん、Spark公式サイトのダウンロードページで 指定されるURLからダウンロードするよう、createKernel.pyを修正して実行することにした。

なお、上記手順により、指定したディレクトリにSparkとScalaがインストールされる。 成功すると、以下のようなメッセージが見られる。

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(snip)

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#       Congratulations: Kernel Python-with-Pixiedust_Spark-2.3 was successfully created in /home/dobachi/.local/share/jupyter/kernels/pythonwithpixiedustspark23
#       You can start the Notebook server with the following command:
#               jupyter notebook /home/dobachi/pixiedust/notebooks
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なお、そのまま実行したら、以下のライブラリが足りないと言われたので予めインストールすることとする。 （bokeh、seabornはついでにインストール。インストールしないとRendererの選択肢が出てこない）

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$ conda install matplotlib pandas PyYaml bokeh seaborn

さて、 Qiitaの紹介ブログ では、PixieDustのカーネルインストール時に一緒にインストールされるノートブックではなく、 日本語でわかりやすい紹介記事が書かれているが、ここではいったん、上記のインストール時のメッセージに従うこととする。

Jupyterを起動

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$ jupyter notebook /home/dobachi/pixiedust/notebooks

あとは、適当にノートブックを眺めて実行する。

PixieDust 1 - Easy Visualizationsで気になったこと

Loading External Data節でD3 Rendererを試したところ、以下のようなエラー。

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Object of type ndarray is not JSON serializable
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