分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

[aialgorithm]

一、大数据框架及Spark介绍

1.1 大数据框架

2003年，Google公布了3篇大数据奠基性论文，为大数据存储及分布式处理的核心问题提供了思路：非结构化文件分布式存储（GFS）、分布式计算（MapReduce）及结构化数据存储（BigTable），并奠定了现代大数据技术的理论基础，而后大数据技术便快速发展，诞生了很多日新月异的技术。

归纳现有大数据框架解决的核心问题及相关技术主要为：

• 分布式存储的问题：有GFS，HDFS等，使得大量的数据能横跨成百上千台机器；
• 大数据计算的问题：有MapReduce、Spark批处理、Flink流处理等，可以分配计算任务给各个计算节点(机器)；
• 结构化数据存储及查询的问题：有Hbase、Bigtable等，可以快速获取/存储结构化的键值数据；
• 大数据挖掘的问题：有Hadoop的mahout，spark的ml等，可以使用分布式机器学习算法挖掘信息；

1.2 Spark的介绍

Spark是一个分布式内存批计算处理框架，Spark集群由Driver, Cluster Manager（Standalone,Yarn 或 Mesos），以及Worker Node组成。对于每个Spark应用程序，Worker Node上存在一个Executor进程，Executor进程中包括多个Task线程。

在执行具体的程序时，Spark会将程序拆解成一个任务DAG（有向无环图），再根据DAG决定程序各步骤执行的方法。该程序先分别从textFile和HadoopFile读取文件，经过一些列操作后再进行join，最终得到处理结果。

PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序， 其支持 了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。

二、PySpark分布式机器学习

2.1 PySpark机器学习库

Pyspark中支持两个机器学习库：mllib及ml，区别在于ml主要操作的是DataFrame，而mllib操作的是RDD，即二者面向的数据集不一样。相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。

注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。

pyspark.ml训练机器学习库有三个主要的抽象类：Transformer、Estimator、Pipeline。

• Transformer主要对应feature子模块，实现了算法训练前的一系列的特征预处理工作，例如MinMaxScaler、word2vec、onehotencoder等，对应操作为transform；

# 举例：特征加工
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
featuresCreator = VectorAssembler(
    inputCols=[col[0] for col in labels[2:]] + [encoder.getOutputCol()],
    outputCol='features'
)

• Estimator对应各种机器学习算法，主要为分类、回归、聚类和推荐算法4大类，具体可选算法大多在sklearn中均有对应，对应操作为fit；

# 举例：分类模型
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

logistic = LogisticRegression(featuresCol=featuresCreator.getOutputCol(),
                                labelCol='INFANT_ALIVE_AT_REPORT')

• Pipeline可将一些列转换和训练过程串联形成流水线。

# 举例：创建流水线
from pyspark.ml import Pipeline

pipeline = Pipeline(stages=[encoder, featuresCreator, logistic]) # 特征编码，特征加工，载入LR模型
# 拟合模型
train, test = data.randomSplit([0.7,0.3],seed=123)
model = pipeline.fit(train)

2.2 PySpark分布式机器学习原理

在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。 分布式训练可用于传统的 ML 模型，但更适用于计算和时间密集型任务，如用于训练深度神经网络。分布式训练有两种主要类型：数据并行及模型并行，主要代表有Spark ML，Parameter Server和TensorFlow。

spark的分布式训练的实现为数据并行：按行对数据进行分区，从而可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。 以其核心的梯度下降算法为例：
1、首先对数据划分至各计算节点；
2、把当前的模型参数广播到各个计算节点（当模型参数量较大时会比较耗带宽资源）；
3、各计算节点进行数据抽样得到mini batch的数据，分别计算梯度，再通过treeAggregate操作汇总梯度，得到最终梯度gradientSum；
4、利用gradientSum更新模型权重（这里采用的阻断式的梯度下降方式，当各节点有数据倾斜时，每轮的时间起决于最慢的节点。这是Spark并行训练效率较低的主要原因）。

PySpark项目实战

注：单纯拿Pyspark练练手，可无需配置Pyspark集群，直接本地配置下单机Pyspark，也可以使用线上spark集群(如: community.cloud.databricks.com)。

本项目通过PySpark实现机器学习建模全流程：数据的载入，数据分析，特征加工，二分类模型训练及评估。

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8


#  初始化SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark RF example").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()

# 加载数据
df = spark.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load("./data.csv",header=True)

from pyspark.sql.functions import *
# 数据基本信息分析

df.dtypes # Return df column names and data types
df.show()  #Display the content of df
df.head()  #Return first n rows
df.first()  #Return first row 
df.take(2)  #Return the first n rows
df.schema   # Return the schema of df
df.columns # Return the columns of df
df.count()  #Count the number of rows in df
df.distinct().count()  #Count the number of distinct rows in df
df.printSchema()  #Print the schema of df
df.explain()  #Print the (logical and physical)  plans
df.describe().show()  #Compute summary statistics 

df.groupBy('Survived').agg(avg("Age"),avg("Fare")).show()  # 聚合分析
df.select(df.Sex, df.Survived==1).show()  # 带条件查询 
df.sort("Age", ascending=False).collect() # 排序

df = df.dropDuplicates()   # 删除重复值

df = df.na.fill(value=0)  # 缺失填充值
df = df.na.drop()        # 或者删除缺失值


df = df.withColumn('isMale', when(df['Sex']=='male',1).otherwise(0)) # 新增列：性别0 1
df = df.drop('_c0','Name','Sex') # 删除姓名、性别、索引列

# 设定特征/标签列
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
ignore=['Survived']
vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=[x for x in df.columns  
                  if x not in ignore], outputCol = 'features')
new_df = vectorAssembler.transform(df)
new_df = new_df.select(['features', 'Survived'])

# 划分测试集训练集
train, test = new_df.randomSplit([0.75, 0.25], seed = 12345)

# 模型训练
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

lr = LogisticRegression(featuresCol = 'features', 
                         labelCol='Survived')
lr_model = lr.fit(test)

# 模型评估
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

predictions = lr_model.transform(test)
auc = BinaryClassificationEvaluator().setLabelCol('Survived')
print('AUC of the model:' + str(auc.evaluate(predictions)))
print('features weights', lr_model.coefficientMatrix)

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