基于Spark的Als算法+自迭代+Spark2.0新写法

主要介绍了一下几点： 
1矩阵分解的几种算法 
2spark使用矩阵分解的几种方式，1ml 包中使用，2mllib包中的使用，其实有不调用包自己写的案列（可以去看看哈，就在example目录） 
3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程：1自迭代确定比较优的参数是，2使用参数训练模型，3使用模型推荐topn的物品给用户 
4讲了怎么自迭代ALS算法参数，感觉这个还重要点 
5提交spark的报了一个错误，已经错误解决方式 
6好多细节都没写，感觉要写的有好多，也不是很完善，时间不够，只是提供了核心代码和思路

一：Spark2.0新概率解释（仅限本文使用）

1 SparkSession

SparkSession是spark2.0的全新切入点，以前都是sparkcontext创建RDD的，StreamingContext，sqlContext，HiveContext。 
DataDrame提供的API慢慢的成为新的标准API，我们需要1个新的切入点来构建他，这个就是SparkSession哈，以前我也没见过.官网API介绍 
 
官网上说，这是用来构建Dataset和DataFrame的API的切入点。在环境中，SparkSession已经预先创建了，我们需要使用bulder方法得到已经存在在SparkSession。使用方法如下：

SparkSession.builder().getOrCreate()
SparkSession.builder()
  .master("local")
  .appName("Word Count")
  .config(key, value").
  .getOrCreate()

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二：ALS算法

1含义

在现实中用户-物品-评分矩阵是及其大的，用户消费有限，对单个用户来说，消费的物品的非常有限的，产生的评分也是比较少的，这样就造成了用户-物品矩阵有大量的空值。 
假定用户的兴趣只受少数因素的影响，所以用户-物品矩阵可以分解为用户的特征向量矩阵和物品的特征向量矩阵（降维了）。用户的特征向量距离表示用户的兴趣(U)，物品的特征向量矩阵代表用户的特点(V)，合起来（内积）表示用户对物品的特点的兴趣，也就是喜好程度。 
M=U*V

2协同过滤矩阵分解算法

2.1奇异值分解（SVD）

矩阵的奇异值分解是最简单的一种矩阵分解算法，主要是在U*V中间加了个一个奇异值矩阵，公式如下： 
M=U*(奇异值矩阵)*(V的共轭) 
奇异值矩阵是对角矩阵，奇异值分解的缺点（没试过不知道，书上说的），1不允许分解矩阵有null值，需要进行填分，2如果填分，又有两个问题：1增加数据量，增加算法复杂度，2简单粗暴的填分方式会导致数据失真，如果将null值设置为0，那么会导致过度学习问题。 
奇异值分解方式，感觉用的不多，我自己接触的话。

2.2正则化矩阵分解

加入正则化是为了解决稀疏矩阵可能过学习问题，评价矩阵分解是RMSE，通过最小化RMSE来学习用户特征矩阵U和物品特征矩阵V，在RMSE函数中加入了正则化项减少过拟合，公式如下，公式都是书上写的哈，这里截图： 

K表示评分记录（u用户对I物品的评分）,Ru,i表示用户u对物品i的真实评分，诶梦达表示正则化系数，诶梦达后面的表示防止过拟合的正则化项。 
加入正则化的含义可以理解为，修改rmse，不要其太大或者太小。 
假设用户特征矩阵为Umt，物品评分矩阵为Vtn，其中t特征<

2.3带偏置的矩阵分解（说的很有道理，但是比较难评估）

理论就不说了，举个例子，u1对v1的评分为4表示u1对v1这个物品非常喜欢，u2对v1的评分为4表示u1对v1一般喜欢，对用用户来说，即使他们对同一物品的评分相同，但是表示他们的喜好程度并不是一样的。同理对于物品来说也是一样。把这种独立于用户和独立于物品的影响因素成为偏置，偏置一共有3个部分组成。 
1训练集中所有评分记录的全局平均，表示训练集中总体评分情况，一般是一个常数。 
2用户偏置bu，独立于物品特征因素，表示用户特定的打分习惯。 
3物品偏置bi，表示独立于用户特征因素，举个列子，好片子一般总体评分偏高，烂片一般评分偏低，偏置就是表示这种特征。 
以上的所有偏置对用户对物品喜好无关，得到的预测评分公式如下： 

按照这种思路，其实还要很多其他优化，比如加入时间因素，社会流行因素等。

Spark使用的是带正则化矩阵分解，优化函数的方式选用的是交叉最小二乘法ALS

三Spark代码

spark代码一半是官方列子修改过来的哈

1调用ml包

使用org.apache.spark.ml.recommendation.ALS来计算，并且使用了spark2.0的新特性SparkSession来实现推荐，具体代码与注释如下：

package org.wq.scala.ml 

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.sql.SparkSession


/**
  * Created by Administrator on 2016/10/24.
  */
//这是spark新的Als算法的列子
object ALSRecommendNewTest {
  //定义个类，来保存一次评分哈
  case class Rating(userId: Int, movieId: Int, rating: Float, timestamp: Long)
  //把一行转换成一个评分类
  def parseRating(str: String): Rating = {
    val fields = str.split("::")
    assert(fields.size == 4)
    Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toFloat, fields(3).toLong)
  }
  def main(args:Array[String])={
    //SparkSession是spark2.0的全新切入点，以前都是sparkcontext创建RDD的，StreamingContext，sqlContext，HiveContext。
    //DataDrame提供的API慢慢的成为新的标准API，我们需要1个新的切入点来构建他，这个就是SparkSession哈
    //以前我也没见过
    val spark = SparkSession.builder().config("spark.sql.warehouse.dir","E:/ideaWorkspace/ScalaSparkMl/spark-warehouse").master("local").appName("ALSExample").getOrCreate()
    import spark.implicits._

    //read方法返回的是一个DataFrameReader类，可以转换为DataFrame
    //DataFrameReader类的textFile方法：加载文本数据，返回为Dataset
    //使用一个函数parseRating处理一行数据
    val ratings = spark.read.textFile("data/mllib/sample_movielens_ratings.txt").map(parseRating).toDF()

    val Array(training,test)=ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

    // Build the recommendation model using ALS on the training data
    //使用训练数据训练模型
    //这里的ALS是import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS，不是mllib中的哈
    //setMaxiter设置最大迭代次数
    //setRegParam设置正则化参数，日lambda这个不是更明显么
    //setUserCol设置用户id列名
    //setItemCol设置物品列名
    //setRatingCol设置打分列名
    val als = new ALS()

      als.setRank(10)
      .setMaxIter(5)
      .setRegParam(0.01)
      .setUserCol("userId")
      .setItemCol("movieId")
      .setRatingCol("rating")

    //fit给输出的数据，训练模型，fit返回的是ALSModel类
    val model = als.fit(training)

    //使用测试数据计算模型的误差平方和
    //transform方法把数据dataset换成dataframe类型，预测数据
    val predictions = model.transform(test)

    //RegressionEvaluator这个类是用户评估预测效果的，预测值与原始值
    //这个setLabelCol要和als设置的setRatingCol一致，不然会报错哈
    //RegressionEvaluator的setPredictionCol必须是prediction因为，ALSModel的默认predictionCol也是prediction
    //如果要修改的话必须把ALSModel和RegressionEvaluator一起修改
    //model.setPredictionCol("prediction")和evaluator.setPredictionCol("prediction")
    //setMetricName这个方法，评估方法的名字，一共有哪些呢？
    //rmse-平均误差平方和开根号
    //mse-平均误差平方和
    //mae-平均距离（绝对）
    //r2-没用过不知道
    //这里建议就是用rmse就好了，其他的基本都没用，当然还是要看应用场景，这里是预测分值就是用rmse。如果是预测距离什么的mae就不从，看场景哈
    val evaluator = new RegressionEvaluator()
      .setMetricName("rmse")
      .setLabelCol("rating")
      .setPredictionCol("prediction")

    val rmse = evaluator.evaluate(predictions)
    println("Root-mean-square error = "+rmse)

    //stop是停止底层的SparkContext
    spark.stop()
  }
}

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2调用mllib，实现

使用mllib中的ALS算法如下，如果是生产，建议使用mllib中的

package org.wq.scala.ml

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.examples.mllib.AbstractParams

import scala.collection.mutable
//处理输入参数的库
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, MatrixFactorizationModel, Rating}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scopt.OptionParser

/**
  * Created by Administrator on 2016/10/24.
  */
object ALSRecommendMllibTest {

  //参数含义
  //input表示数据路径
  //kryo表示是否使用kryo序列化
  //numIterations迭代次数
  //lambda正则化参数
  //numUserBlocks用户的分块数
  //numProductBlocks物品的分块数
  //implicitPrefs这个参数没用过，但是通过后面的可以推断出来了，是否开启隐藏的分值参数阈值，预测在那个级别才建议推荐，这里是5分制度的，详细看后面代码
  case class Params(
                     input: String = null,
                     output:String=null,
                     kryo: Boolean = false,
                     numIterations: Int = 20,
                     lambda: Double = 1.0,
                     rank: Int = 10,
                     numUserBlocks: Int = -1,
                     numProductBlocks: Int = -1,
                     implicitPrefs: Boolean = false) extends AbstractParams[Params]

  def main(args: Array[String]) {
    val defaultParams = Params()

    //规定参数的输入方式 --rank 10 这种
    //我个人习惯为直接用空格分割（如果参数不对，给予提示），当然下面这种更规范化和人性化，还有默认参数的
    //以后再研究OptionParser用法，不过他这种参数用法挺好用的哈
    val parser = new OptionParser[Params]("Mllib 的ALS") {
      head("MovieLensALS: an example app for ALS on MovieLens data.")
      opt[Int]("rank")
        .text(s"rank, default: ${defaultParams.rank}")
        .action((x, c) => c.copy(rank = x))
      opt[Int]("numIterations")
        .text(s"number of iterations, default: ${defaultParams.numIterations}")
        .action((x, c) => c.copy(numIterations = x))
      opt[Double]("lambda")
        .text(s"lambda (smoothing constant), default: ${defaultParams.lambda}")
        .action((x, c) => c.copy(lambda = x))
      opt[Unit]("kryo")
        .text("use Kryo serialization")
        .action((_, c) => c.copy(kryo = true))
      opt[Int]("numUserBlocks")
        .text(s"number of user blocks, default: ${defaultParams.numUserBlocks} (auto)")
        .action((x, c) => c.copy(numUserBlocks = x))
      opt[Int]("numProductBlocks")
        .text(s"number of product blocks, default: ${defaultParams.numProductBlocks} (auto)")
        .action((x, c) => c.copy(numProductBlocks = x))
      opt[Unit]("implicitPrefs")
        .text("use implicit preference")
        .action((_, c) => c.copy(implicitPrefs = true))
      arg[String]("")
        .required()
        .text("input paths to a MovieLens dataset of ratings")
        .action((x, c) => c.copy(input = x))

      arg[String]("
")
        .required()
        .text("output Model Path")
        .action((x, c) => c.copy(output = x))
      note(
        """
          |For example, the following command runs this app on a synthetic dataset:
          |
          | bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.mllib.MovieLensALS \
          |  examples/target/scala-*/spark-examples-*.jar \
          |  --rank 5 --numIterations 20 --lambda 1.0 --kryo \
          |  data/mllib/sample_movielens_data.txt
        """.stripMargin)
    }

    //虽然是map但是只运行1次哈，主要看run方法做了什么
    parser.parse(args, defaultParams).map { params =>
      run(params)
    } getOrElse {
      System.exit(1)
    }
  }

  def run(params: Params) {
    val conf = new SparkConf().setAppName(s"MovieLensALS with $params").setMaster("local").set("spark.sql.warehouse.dir","E:/ideaWorkspace/ScalaSparkMl/spark-warehouse")
    //如果参数设置了kryo序列化没那么需要注册序列化的类和配置序列化的缓存，模板照着写就是了
    //使用序列化是为传输的时候速度更快，我没有使用这个，因为反序列话也需要一定的时间，我是局域网搭建spark集群的（机子之间很快）。
    // 如果是在云搭建集群可以考虑使用
    if (params.kryo) {
      conf.registerKryoClasses(Array(classOf[mutable.BitSet], classOf[Rating]))
        .set("spark.kryoserializer.buffer", "8m")
    }
    val sc = new SparkContext(conf)

    //设置log基本，生产也建议使用WARN
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)

    //得到因此的级别
    val implicitPrefs = params.implicitPrefs

    //读取数据，并通过是否设置了分值阈值来修正评分
    //官方推荐是，只有哦大于3级别的时候才值得推荐
    //且下面的代码，implicitPrefs，直接就是默认5 Must see，按道理会根据自己对分数阈值的预估，rating减去相应的值，比如fields(2).toDouble - 2.5
    //5 -> 2.5, 4 -> 1.5, 3 -> 0.5, 2 -> -0.5, 1 -> -1.5
    //现在是5分值的映射关系，如果是其他分值的映射关系有该怎么做？还不确定，个人建议别使用这个了。
    //经过下面代码推断出，如果implicitPrefs=true或者flase，true的意思是，预测的分数要大于2.5（自己设置），才能推荐给用户，小了，没有意义
    //它引入implicitPrefs的整体含义为，只有用户对物品的满意达到一定的值，才推荐，不然推荐不喜欢的没有意思，所以在构建样本的时候，会减去相应的值fields(2).toDouble - 2.5（自己设置）
    //这种理论是可以的，但是还有一个理论，不给用户推荐比给用户推荐错了还要严重（有人提出过），不推荐产生的效果还要严重，还有反向推荐，
    //我把implicitPrefs叫做分值阈值
    val ratings = sc.textFile(params.input).map { line =>
      val fields = line.split("::")
      if (implicitPrefs) {
        /*
         * MovieLens ratings are on a scale of 1-5:
         * 5: Must see
         * 4: Will enjoy
         * 3: It's okay
         * 2: Fairly bad
         * 1: Awful
         * So we should not recommend a movie if the predicted rating is less than 3.
         * To map ratings to confidence scores, we use
         * 5 -> 2.5, 4 -> 1.5, 3 -> 0.5, 2 -> -0.5, 1 -> -1.5. This mappings means unobserved
         * entries are generally between It's okay and Fairly bad.
         * The semantics of 0 in this expanded world of non-positive weights
         * are "the same as never having interacted at all".
         */
        Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble - 2.5)
      } else {
        Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble)
      }
    }.cache()

    //计算一共有多少样本数
    val numRatings = ratings.count()
    //计算一共有多少用户
    val numUsers = ratings.map(_.user).distinct().count()
    //计算应该有多少物品
    val numMovies = ratings.map(_.product).distinct().count()

    println(s"Got $numRatings ratings from $numUsers users on $numMovies movies.")

    //按80%训练，20%验证分割样本
    val splits = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

    //把训练样本缓存起来，加快运算速度
    val training = splits(0).cache()

    //构建测试样，我先翻译下他说的英文哈。
    //分值为0表示，我对物品的评分不知道，一个积极有意义的评分表示：有信心预测值为1
    //一个消极的评分表示：有信心预测值为0
    //在这个案列中，我们使用的加权的RMSE，这个权重为自信的绝对值（命中就为1，否则为0）
    //关于误差，在预测和1,0之间是不一样的，取决于r 是正，还是负
    //这里splits已经减了分值阈值了，所以>0 =1 else 0的含义是，1表示分值是大于分值阈值的，这里是大于2.5,0表示小于2.5
    val test = if (params.implicitPrefs) {
      /*
       * 0 means "don't know" and positive values mean "confident that the prediction should be 1".
       * Negative values means "confident that the prediction should be 0".
       * We have in this case used some kind of weighted RMSE. The weight is the absolute value of
       * the confidence. The error is the difference between prediction and either 1 or 0,
       * depending on whether r is positive or negative.
       */
      splits(1).map(x => Rating(x.user, x.product, if (x.rating > 0) 1.0 else 0.0))
    } else {
      splits(1)
    }.cache()

    //训练样本量和测试样本量
    val numTraining = training.count()
    val numTest = test.count()
    println(s"Training: $numTraining, test: $numTest.")

    //这里应为不适用ratings了，释放掉它占的内存
    ratings.unpersist(blocking = false)

    //setRank设置随机因子，就是隐藏的属性
    //setIterations设置最大迭代次数
    //setLambda设置正则化参数
    //setImplicitPrefs 是否开启分值阈值
    //setUserBlocks设置用户的块数量，并行化计算,当特别大的时候需要设置
    //setProductBlocks设置物品的块数量
    val model = new ALS()
      .setRank(params.rank)
      .setIterations(params.numIterations)
      .setLambda(params.lambda)
      .setImplicitPrefs(params.implicitPrefs)
      .setUserBlocks(params.numUserBlocks)
      .setProductBlocks(params.numProductBlocks)
      .run(training)

    //训练的样本和测试的样本的分值全部是减了2.5分的
    //测试样本的分值如果大于0为1，else 0，表示分值大于2.5才预测为Ok

    //计算rmse
    val rmse = computeRmse(model, test, params.implicitPrefs)

    println(s"Test RMSE = $rmse.")

    //保存模型，模型保存路劲为
    model.save(sc,params.output)
    println("模型保存成功，保存路劲为："+params.output)

    sc.stop()
  }

  /** Compute RMSE (Root Mean Squared Error). */
  def computeRmse(model: MatrixFactorizationModel, data: RDD[Rating], implicitPrefs: Boolean)
  : Double = {

    //内部方法含义如下
    // 如果已经开启了implicitPref那么，预测的分值大于0的为1，小于0的为0，没有开启的话，就是用原始分值
    //min(r,1.0)求预测分值和1.0那个小，求小值，然后max(x,0.0)求大值， 意思就是把预测分值大于0的为1，小于0 的为0
    //这样构建之后预测的预测值和测试样本的样本分值才一直，才能进行加权rmse计算
    def mapPredictedRating(r: Double): Double = {
      if (implicitPrefs) math.max(math.min(r, 1.0), 0.0) else r
    }

    //根据模型预测，用户对物品的分值，predict的参数为RDD[(Int, Int)]
    val predictions: RDD[Rating] = model.predict(data.map(x => (x.user, x.product)))

    //mapPredictedRating把预测的分值映射为1或者0
    //join连接原始的分数,连接的key为x.user, x.product
    //values方法表示只保留预测值，真实值
    val predictionsAndRatings = predictions.map{ x =>
      ((x.user, x.product), mapPredictedRating(x.rating))
    }.join(data.map(x => ((x.user, x.product), x.rating))).values

    //最后计算预测与真实值的平均误差平方和
    //这是先每个的平方求出来，然后再求平均值，最后开方
    math.sqrt(predictionsAndRatings.map(x => (x._1 - x._2) * (x._1 - x._2)).mean())
  }
}

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3找到最优（可能最优哈）参数

package org.wq.scala.ml

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, MatrixFactorizationModel, Rating}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by Administrator on 2016/10/24.
  */
object ALSRecommendMllibBestParamTest {


  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("ALS_mllib_best_param").setMaster("local").set("spark.sql.warehouse.dir","E:/ideaWorkspace/ScalaSparkMl/spark-warehouse")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //设置log基本，生产也建议使用WARN
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)

    //第一步构建time,Rating
    val movie = sc.textFile("data/mllib/sample_movielens_ratings.txt")
    val ratings = movie.map(line=>{
      val fields = line.split("::")
      val rating  = Rating(fields(0).toInt,fields(1).toInt,fields(2).toDouble)
      val timestamp =fields(3).toLong%5
      (timestamp,rating)

    })

    //输出数据的基本信息
    val numRatings  = ratings.count()
    val numUser  = ratings.map(_._2.user).distinct().count()
    val numItems = ratings.map(_._2.product).distinct().count()
    println("样本基本信息为：")
    println("样本数："+numRatings)
    println("用户数："+numUser)
    println("物品数："+numItems)


    val sp = ratings.randomSplit(Array(0.6,0.2,0.2))
    //第二步骤
    //使用日期把数据分为训练集(timestamp<6),验证集(68）
   /* val training = ratings.filter(x=>x._1<6).values.repartition(2).cache()
    val validation = ratings.filter(x=>x._1>6 && x._1<8).values.repartition(2).cache()
    val test=ratings.filter(x=>x._1>=8).values.cache()*/
    //样本时间参数都一样，测试就使用随机算了
    val training=sp(0).map(x=>Rating(x._2.user,x._2.product,x._2.rating)).repartition(2).cache()
    val validation=sp(1).map(x=>Rating(x._2.user,x._2.product,x._2.rating)).repartition(2).cache()
    val test=sp(1).map(x=>Rating(x._2.user,x._2.product,x._2.rating))

    val numTraining = training.count()
    val numValidation=validation.count()
    val numTest=test.count()

    println("验证样本基本信息为：")
    println("训练样本数："+numTraining)
    println("验证样本数："+numValidation)
    println("测试样本数："+numTest)


  //第三步
   //定义RMSE方法
    def computeRmse(model:MatrixFactorizationModel,data:RDD[Rating]):Double={
      val predictions:RDD[Rating]=model.predict(data.map(x=>(x.user,x.product)))
      val predictionAndRatings = predictions.map(x=>{((x.user,x.product),x.rating)}).join(data.map(x=>((x.user,x.product),x.rating))).values
      math.sqrt(predictionAndRatings.map(x=>(x._1-x._2)*(x._1-x._2)).mean())
    }

    //第四步骤，使用不同的参数训练模型，并且选择RMSE最小的模型，规定参数的范围
    //隐藏因子数：8或者12
    //正则化系数，0.01或者0.1选择，迭代次数为10或者20,训练8个模型
    val ranks = List(8,12)
    val lambdas = List(0.01,0.1)
    val numiters = List(10,20)
    var bestModel:Option[MatrixFactorizationModel]=None
    var bestValidationRmse=Double.MaxValue
    var bestRank=0
    var bestLamdba = -1.0
    var bestNumIter=1
    for(rank<-ranks;lambda<-lambdas;numiter<-numiters){
      println(rank+"-->"+lambda+"-->"+numiter)
      val model = ALS.train(training,rank,numiter,lambda)
      val valadationRmse=computeRmse(model,validation)
      if(valadationRmsex.rating).mean()

//这就是使用平均分做预测，test样本的rmse
val baseRmse=math.sqrt(test.map(x=>(meanR-x.rating)*(meanR-x.rating)).mean())

val improvement =(baseRmse-testRmse)/baseRmse*100

println("使用了ALS协同过滤算法比使用评价分作为预测的提升度为："+improvement)

  }
}

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4使用ALS模型进行预测

package org.wq.scala.ml

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{MatrixFactorizationModel, Rating}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by Administrator on 2016/10/25.
  */
object ALSModelTopn {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //给用户推荐
    val conf = new SparkConf().setAppName("ALS_mllib_best_param").setMaster("local").set("spark.sql.warehouse.dir","E:/ideaWorkspace/ScalaSparkMl/spark-warehouse")
    val sc = new SparkContext(conf)
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    val movie = sc.textFile("data/mllib/sample_movielens_ratings.txt")
    val ratings = movie.map(line=>{
      val fields = line.split("::")
      val rating  = Rating(fields(0).toInt,fields(1).toInt,fields(2).toDouble)
      val timestamp =fields(3).toLong%5
      (rating)

    })

   val model=  MatrixFactorizationModel.load(sc,"data/mllib/t")

    //选择一个用户
    val user=5
    val myRating = ratings.filter(x=>x.user==5)
    //该用户已经消费了的物品
    val myRateItem = myRating.map(x=>x.product).collect().toSet

    //给用户5推荐前评分前10的物品
    val recommendations = model.recommendProducts(user,10)
    recommendations.map(x=>{
      println(x.user+"-->"+x.product+"-->"+x.rating)
    })

  }
}

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提交部署

1提交寻找最优参数的jar

提交部署求最优参数的那个jar,这就把最优参数简单的打印出来，如果要周期的自迭代更新参数的话，就写在数据库或者配置文件中，当训练的时候，就从数据库或者配置文件读。 
首先需要把上面的第三个程序修改一下，修改如下，因为要提交给集群嘛，所以不能指定master为local了，参数从命令行传入。把jar上传到master节点的目录下，data需要上传到所有的slaves. 
if(args.length!=1){ 
println(“请输入1个参数 购物篮数据路径”) 
System.exit(0) 
} 
val conf = new SparkConf().setAppName(“ALS_mllib_best_param”) 
以后所有的提交都需要修改conf的，以后就不说了 
jar与数据目录如下： 
 

数据长下面这个样子,用户id，物品id，评分，时间戳，用户id和物品id必须是整型，如果你的不是，那么必须进行一次映射: 

把数据传到slave节点
scp sample_movielens_ratings.txt spark@slave1:/home/jar/data/
scp sample_movielens_ratings.txt spark@slave2:/home/jar/data/

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提交job 
spark-submit –class org.wq.scala.ml.ALSRecommendMllibBestParam –master spark://master:7077 –executor-memory 700m –num-executors 1 /home/jar/ALSRecommendMllibBestParam.jar /home/jar/data/sample_movielens_ratings.txt 
运行结果如下： 

也给大家看下job运行的过程 
http://192.168.247.132:4040/jobs/ 

2把求得的最好参数带入mllib写的算法中，训练形成模型

提交Job 
spark-submit –class org.wq.scala.ml.ALSRecommendMllib –master spark://master:7077 –executor-memory 700m –num-executors 1 /home/jar/ALSRecommendMllib.jar –rank 8 –numIterations 10 –lambda 0.1 /home/jar/data/sample_movielens_ratings.txt /home/jar/model/AlsModel 
悲剧的报错了 

这个错误很明显是缺少包spark-examples_2.11-2.0.0.jar，这个包在example目录下的。 
两个种解决方法： 
1修改/etc/profile，把example/jars加入classpath. 
2把jar复制到目录sparkhome/jars目录下，因为sparkhome/jars目录下，因为spark_home/jars这个目录在环境变量中，这里采用第二种.

修改之后的运行结果为： 

3调用模型，得出推荐

到这里模型就训练好了，这个模型可以定时训练，crontab就可以实现，训练好的模型，使用用户数据预测分数。 
就不提交到集群运行了，因为这是demo而已，真实应该为提供接口，别人来调用 
总结： 
1矩阵分解的几种算法 
2spark使用矩阵分解的几种方式，1ml 包中使用，2mllib包中的使用，其实有不调用包自己写的案列（可以去看看哈，就在example目录） 
3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程：1自迭代确定比较优的参数是，2使用参数训练模型，3使用模型推荐topn的物品给用户 
4讲了怎么自迭代ALS算法参数，感觉这个还重要点 
5提交spark的报了一个错误，已经错误解决方式 
6好多细节都没写，感觉要写的有好多，也不是很完善，时间不够，只是提供了核心代码和思路

疑问：在做的过程中，我发现spark的job查看，只有在job运行的时候才可以查看，其他时候不行 
http://192.168.247.132:4040/jobs/ 
这个应该是可以随时查看的，应该是spark的日志和查看jobs的服务要一直开启才行，希望对spark集群熟悉的人求解，跪谢