pyspark使用分布式xgboost

亲测跑通

环境：

      Python 3.6.5

      Pyspark：2.4.5

      Spark: 2.4.3

步骤：

    第一步：配置好环境

    第二步：下载相关文件（下载地址）

1.    xgboost4j-0.72.jar
2.    xgboost4j-spark-0.72.jar 
3.    Sparkxgb.zip

    第三步：

1. 关键点1：将xgboost4j-0.72.jar和Xgboost4j-spark-0.72.jar添加到job中（使用--jars或者配置spark.jars）
2. 关键点2：需要每个executor执行：spark.sparkContext.addPyFile("hdfs:///xxxx/xxx/sparkxgb.zip")
3. 将以上3个包放入：

        代码示例：

from sparkxgb import XGBoostEstimator
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars xgboost4j-spark-0.72.jar,xgboost4j-0.72.jar pyspark-shell'    # 本地运行时，jar包放在当前代码的路径下；提交任务时，利用--jars参数指定


spark = SparkSession \
    .builder \
    .master("local") \
    .appName("PythonWordCount") \
    .getOr