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1、python算法部署方案

（1）独立部署

算法端和应用端各自独立部署。

使用WSGI（flask）web应用A包装算法，并发布该应用A。
应用端B 通过httpclient调用算法应用A中的api接口。

（2）统一部署

算法模块和应用模块糅合在一起。

应用端和算法模型在一个项目里。
只需在项目中需要使用算法的地方，直接找到算法模块所在目录并加载到内存使用。

2、大数据清洗时，调用python算法的可行方案

（1）独立部署

使用时，大数据应用和算法应用也是独立的。

• 算法方：把 “使用httpclient调用算法接口” 这部分功能包装在hive/spark udf中。
• 大数据方：在编写hive/spark sql时，调用hive/spark udf的evaluate(xx)方法，并传递对应参数。

（2）统一部署

使用时，可以把大数据应用和算法应用也统一到同一项目。

先编写python脚本，并在脚本中实现以下功能：

• 从HDFS/spark中读取数据（加载到内存）；
• 加载算法模型；
• 用算法处理数据。

再把python脚本部署到GPU服务器上，启动python脚本。