Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想
Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想
0x00 摘要
Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将带领大家从多重角度出发来分析推测Alink的设计思路。
因为Alink的公开资料太少，所以以下均为自行揣测，肯定会有疏漏错误，希望大家指出，我会随时更新。
本系列目前已有七篇，欢迎大家指点
Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想
Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构
Alink漫谈之三] AllReduce通信模型
Alink漫谈(四) : 模型的来龙去脉
Alink漫谈(五) : 迭代计算和Superstep
Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现
Alink漫谈(七) : 如何划分训练数据集和测试数据集
0x01 Flink 是什么
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，它通过实现了 Google Dataflow 流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。
其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
0x02 Alink 是什么
Alink 是阿里巴巴计算平台事业部PAI团队从2017年开始基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，提供丰富的算法组件库和便捷的操作框架，开发者可以一键搭建覆盖数据处理、特征工程、模型训练、模型预测的算法模型开发全流程。项目之所以定为Alink，是取自相关名称（Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink）的公共部分。
借助Flink在批流一体化方面的优势，Alink能够为批流任务提供一致性的操作。在2017年初，阿里团队通过调研团队看到了Flink在批流一体化方面的优势及底层引擎的优秀性能，于是基于Flink重新设计研发了机器学习算法库，即Alink平台。该平台于2018年在阿里集团内部上线，随后不断改进完善，在阿里内部错综复杂的业务场景中锻炼成长。
0x03 Alink设计思路
因为目前关于Alink设计的公开资料比较少，我们手头只有其源码，看起来只能从代码反推。但是世界上的事物都不是孤立的，我们还有其他角度来帮助我们判断推理。所以下面就让我们来进行推断。
1. 白手起家
FlinkML 是 Flink 社区现存的一套机器学习算法库，这一套算法库已经存在很久而且更新比较缓慢。
Alink团队起初面临的抉择是：是否要基于 Flink ML 进行开发，或者对 Flink ML进行更新。
经过研究，Alink团队发现，Flink ML 其仅支持10余种算法，支持的数据结构也不够通用，在算法性能方面做的优化也比较少，而且其代码也很久没有更新。所以，他们放弃了基于旧版FlinkML进行改进、升级的想法，决定基于Flink重新设计研发机器学习算法库。
所以我们要分析的就是如何从无到有设计出一个新的机器学习平台/框架。
2. 替代品如何造成威胁
因为Alink是市场的新进入者，所以Alink的最大问题就是如何替代市场上的现有产品。
迈克尔·波特用 “替代品威胁” 来解释用户的整个替代逻辑，当新产品能牢牢掌握住这一点，就有可能在市场上获得非常好的表现，打败竞争对手。
假如现在想从0到1构建一个机器学习库或者机器学习框架，那么我们需要从商业意识和商业逻辑出发，来思考这个产品的价值所在，就能对这个产品做个比较精确的定义，从而能够确定产品路线。
产品需要解决应用环境下的综合性问题，产品的价值体现，可以分拆了三个维度。
- 用户的角度：价值体现在用户使用，获取产品的意愿。这个就是换用成本的问题，一旦换用成本过高，这个产品就很难成功。
- 竞争对手的角度: 产品的竞争力，最终都体现为用户为了获取该产品愿意支付的最高成本上限，当一个替代品进入市场，必须有能给用户足够的洞理驱使用户换用替代品。
- 企业的角度：站在企业的角度，实际就是成本结构和收益的规模性问题 。
下面就让我们逐一分析。
3. 用户角度看设计
这个就是换用成本的问题，一旦换用成本过高，这个产品就很难成功。
Alink大略有两种用户：算法工程师，应用工程师。
Alink算法工程师特指实现机器学习算法的工程师。Alink应用工程师就是应用Alink AI算法做业务的工程师。这两类用户的换用成本都是Alink需要考虑的。
新产品对于用户来说，有两个大的问题：产品底层逻辑和开发工具。一个优秀的新产品绝对不能在这两个问题上增加用户的换用成本。
底层逻辑Flink
Flink这个平台博大精深，无论是熟悉其API还是深入理解系统架构都不是容易的事情。如果Alink用户还需要熟悉Flink，那势必造成ALink用户的换用成本，所以这点应该尽量避免。
-
对于算法工程师，他们应该主要把思路集中在算法上，而尽量不用关心Flink内部的细节，如果一定要熟悉Flink，那么越少越好；
-
对于应用工程师，他们主要的需求就是API接口越简单越好，他们最理想的状态应该是：完全感觉不到Flink的存在。
综上所述，Alink的原则之一应该是 ：算法的归算法，Flink的归Flink，尽量屏蔽AI算法和Flink之间的联系。
开发工具
开发工具就是究竟用什么语言开发。Flink的开发语言主要是JAVA，SCALA，Python。而机器学习世界中主要还是Python。
-
首先要排除SCALA。因为Scala 是一门很难掌握的语言，它的规则是基于数学类型理论的，学习曲线相当陡峭。一个能够领会规则和语言特性的优秀程序员，使用 Scala 会比使用 Java 更高效，但是一个普通程序员的生产力，从功能实现上来看，效率则会相反。
让我们看看基于Flink的原生KMeans SCALA代码，很多人看了之后恐怕都会懵圈。
val finalCentroids = centroids.iterate(params.getInt("iterations", 10)) { currentCentroids => val newCentroids = points .map(new SelectNearestCenter).withBroadcastSet(currentCentroids, "centroids") .map { x => (x._1, x._2, 1L) }.withForwardedFields("_1; _2") .groupBy(0) .reduce { (p1, p2) => (p1._1, p1._2.add(p2._2), p1._3 + p2._3) }.withForwardedFields("_1") .map { x => new Centroid(x._1, x._2.div(x._3)) }.withForwardedFields("_1->id") newCentroids } -
其次是选择JAVA还是Python开发具体算法。Alink内部肯定进行了很多权宜和抉择。因为这个不单单是哪个语言本身更合适，也涉及到Alink团队内部有哪些资源，比如是JAVA工程师更多还是Python更多。最终Alink选择了JAVA来开发算法。
-
最后是API。这个就没有什么疑问了，Alink提供了Python和JAVA两种语言的API，直接可参见GitHub的介绍。
在 PyAlink 中，算法组件提供的接口基本与 Java API 一致，即通过默认构造方法创建一个算法组件，然后通过
setXXX设置参数，通过link/linkTo/linkFrom与其他组件相连。 这里利用 Jupyter 的自动补全机制可以提供书写便利。
另外，如果采用JAVA或者Python，肯定有大量现有代码可以修改复用。如果采用SCALA，就难以复用之前的积累。
综上所述，Alink的原则之一应该是 ：采用最简单，最常见的开发语言和设计思维。
4. 竞争对手角度看设计
Alink的竞争对手大略可以认为是Spark ML, Flink ML, Scikit-learn。
他们是市场上的现有力量，拥有大量的用户。用户已经熟悉了这些竞争对手的设计思路，开发策略，基本概念和API。除非Alink能够提供一种神奇简便的API，否则Alink应该在设计上最大程度借鉴这些竞争对手。
比如机器学习开发中有如下常见概念：Transformer，Estimator，PipeLine，Parameter。这些概念 Alink 应该尽量提供。
综上所述，**Alink的原则之一应该是 ：尽量借鉴市面上通用的设计思路和开发模式，让开发者无缝切换 **。
从 Alink的目录结构中 ，我们可以看出，Alink确实提供了这些常见概念。
比如 Pipeline，Trainer，Model，Estimator。我们会在后续文章中再详细介绍这些概念。
./java/com/alibaba/alink:
common operator params pipeline
./java/com/alibaba/alink/params:
associationrule evaluation nlp regression statistics
classification feature onlinelearning shared tuning
clustering io outlier similarity udf
dataproc mapper recommendation sql validators
./java/com/alibaba/alink/pipeline:
EstimatorBase.java ModelBase.java Trainer.java feature
LocalPredictable.java ModelExporterUtils.java TransformerBase.java nlp
LocalPredictor.java Pipeline.java classification recommendation
MapModel.java PipelineModel.java clustering regression
MapTransformer.java PipelineStageBase.java dataproc tuning
5. 企业角度看设计
这是成本结构和收益的规模性问题。从而决定了Alink在开发时候，必须尽量提高开发工程师的效率，提高生产力。前面提到的弃用SCALA，部分也出于这个考虑。
挑战集中在：
- 如何在对开发者最大程度屏蔽Flink的情况下，依然利用好Flink的各种能力。
- 如何构建一套相应打法和战术体系，即middleware或者adapter，让用户基于此可以快速开发算法
举个例子：
-
肯定有个别开发者，其对Flink特别熟悉，他们可以运用各种Flink API和函数编程思维开发出高效率的算法。这种开发者，我们可以称为是武松武都头。他们类似特种兵，能上战场冲锋陷阵，也能吊打白额大虫。
-
但是绝大多数开发者对Flink不熟悉，他们更熟悉AI算法和命令式编程思路。这种开发者我们可以认为他们属于八十万禁军或者是玄甲军，北府兵，魏武卒，背嵬军。这种才是实际开发中的主力部队和常规套路。
我们需要针对八十万禁军，让林冲林教头设计出一套适合正规作战的枪棒打法。或者针对背嵬军，让岳飞岳元帅设计一套马军冲阵机制。
因此，**Alink的原则之一应该是 ：构建一套战术打法（middleware或者adapter），即屏蔽了Flink，又可以利用好Flink，还可以让用户基于此可以快速开发算法 **。
我们想想看大概有哪些基础工作需要做：
- 如何初始化
- 如果通信
- 如何分割代码，如何广播代码
- 如果分割数据，如何广播数据
- 如何迭代算法
- …
让我们看看Alink做了哪些努力，这点从其目录结构可以看出有queue，operator，mapper等等构建架构所必须的数据结构：
./java/com/alibaba/alink/common:
MLEnvironment.java linalg MLEnvironmentFactory.java mapper
VectorTypes.java model comqueue utils io
./java/com/alibaba/alink/operator:
AlgoOperator.java common batch stream
其中最重要的概念是BaseComQueue，这是把通信或者计算抽象成ComQueueItem，然后把ComQueueItem串联起来形成队列。这样就形成了面向迭代计算场景的一套迭代通信计算框架。其他数据结构大多是围绕着BaseComQueue来具体运作。
/**
* Base class for the com(Computation && Communicate) queue.
*/
public class BaseComQueue<Q extends BaseComQueue<Q>> implements Serializable {
/**
* All computation or communication functions.
*/
private final List<ComQueueItem> queue = new ArrayList<>();
/**
* sessionId for shared objects within this BaseComQueue.
*/
private final int sessionId = SessionSharedObjs.getNewSessionId();
/**
* The function executed to decide whether to break the loop.
*/
private CompareCriterionFunction compareCriterion;
/**
* The function executed when closing the iteration
*/
private CompleteResultFunction completeResult;
/**
* Max iteration count.
*/
private int maxIter = Integer.MAX_VALUE;
private transient ExecutionEnvironment executionEnvironment;
}
MLEnvironment 是另外一个重要的类。其封装了Flink开发所必须要的运行上下文。用户可以通过这个类来获取各种实际运行环境，可以建立table，可以运行SQL语句。
/**
* The MLEnvironment stores the necessary context in Flink.
* Each MLEnvironment will be associated with a unique ID.
* The operations associated with the same MLEnvironment ID
* will share the same Flink job context.
*/
public class MLEnvironment {
private ExecutionEnvironment env;
private StreamExecutionEnvironment streamEnv;
private BatchTableEnvironment batchTableEnv;
private StreamTableEnvironment streamTableEnv;
}
6. 设计原则总结
下面我们可以总结下Alink部分设计原则
-
算法的归算法，Flink的归Flink，尽量屏蔽AI算法和Flink之间的联系。
-
采用最简单，最常见的开发语言。
-
尽量借鉴市面上通用的设计思路和开发模式，让开发者无缝切换。
-
构建一套战术打法（middleware或者adapter），即屏蔽了Flink，又可以利用好Flink，还可以让用户基于此可以快速开发算法。
0x04 KMeans算法实现看设计
Flink和Alink源码中，都提供了KMeans算法例子，所以我们就从KMeans入手看看Flink原生算法和Alink算法实现的区别。为了统一标准，我们都选用JAVA版本的算法实现。
1. KMeans算法
KMeans算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步骤：
- 随机选取k个点，作为聚类中心；
- 计算每个点分别到k个聚类中心的聚类，然后将该点分到最近的聚类中心，这样就行成了k个簇；
- 再重新计算每个簇的质心（均值）；
- 重复以上2~4步，直到质心的位置不再发生变化或者达到设定的迭代次数。
2. Flink KMeans例子
K-Means 是迭代的聚类算法，初始设置K个聚类中心
- 在每一次迭代过程中，算法计算每个数据点到每个聚类中心的欧式距离
- 每个点被分配到它最近的聚类中心
- 随后每个聚类中心被移动到所有被分配的点
- 移动的聚类中心被分配到下一次迭代
- 算法在固定次数的迭代之后终止(在本实现中，参数设置)
- 或者聚类中心在迭代中不在移动
- 本项目是工作在二维平面的数据点上
- 它计算分配给集群中心的数据点
- 每个数据点都使用其所属的最终集群(中心)的id进行注释。
下面给出部分代码，具体算法解释可以在注释中看到。
这里主要采用了Flink的批量迭代。其调用 DataSet 的 iterate(int) 方法创建一个 BulkIteration，迭代以此为起点，返回一个 IterativeDataSet，可以用常规运算符进行转换。迭代调用的参数 int 指定最大迭代次数。
IterativeDataSet 调用 closeWith(DataSet) 方法来指定哪个转换应该反馈到下一个迭代，可以选择使用 closeWith(DataSet，DataSet) 指定终止条件。如果该 DataSet 为空，则它将评估第二个 DataSet 并终止迭代。如果没有指定终止条件，则迭代在给定的最大次数迭代后终止。
public class KMeans {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Checking input parameters
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
// set up execution environment
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.getConfig().setGlobalJobParameters(params); // make parameters available in the web interface
// get input data:
// read the points and centroids from the provided paths or fall back to default data
DataSet<Point> points = getPointDataSet(params, env);
DataSet<Centroid> centroids = getCentroidDataSet(params, env);
// set number of bulk iterations for KMeans algorithm
IterativeDataSet<Centroid> loop = centroids.iterate(params.getInt("iterations", 10));
DataSet<Centroid> newCentroids = points
// compute closest centroid for each point
.map(new SelectNearestCenter()).withBroadcastSet(loop, "centroids")
// count and sum point coordinates for each centroid
.map(new CountAppender())
.groupBy(0).reduce(new CentroidAccumulator())
// compute new centroids from point counts and coordinate sums
.map(new CentroidAverager());
// feed new centroids back into next iteration
DataSet<Centroid> finalCentroids = loop.closeWith(newCentroids);
DataSet<Tuple2<Integer, Point>> clusteredPoints = points
// assign points to final clusters
.map(new SelectNearestCenter()).withBroadcastSet(finalCentroids, "centroids");
// emit result
if (params.has("output")) {
clusteredPoints.writeAsCsv(params.get("output"), "\n", " ");
// since file sinks are lazy, we trigger the execution explicitly
env.execute("KMeans Example");
} else {
System.out.println("Printing result to stdout. Use --output to specify output path.");
clusteredPoints.print();
}
}
3. Alink KMeans示例
Alink中，Kmeans是分布在若干文件中，这里我们提取部分代码来对照。
KMeansTrainBatchOp
这里是算法主程序，这里倒是看起来十分清爽干净，但实际上是没有这么简单，Alink在其背后做了大量的基础工作。
可以看出，算法实现的主要工作是：
- 构建了一个IterativeComQueue（BaseComQueue的缺省实现）。
- 初始化数据，这里有两种办法：initWithPartitionedData将DataSet分片缓存至内存。initWithBroadcastData将DataSet整体缓存至每个worker的内存。
- 将计算分割为若干ComputeFunction，比如KMeansPreallocateCentroid / KMeansAssignCluster / KMeansUpdateCentroids …，串联在IterativeComQueue。
- 运用AllReduce通信模型完成了数据同步。
public final class KMeansTrainBatchOp extends BatchOperator <KMeansTrainBatchOp>
implements KMeansTrainParams <KMeansTrainBatchOp> {
static DataSet <Row> iterateICQ(...省略...) {
return new IterativeComQueue()
.initWithPartitionedData(TRAIN_DATA, data)
.initWithBroadcastData(INIT_CENTROID, initCentroid)
.initWithBroadcastData(KMEANS_STATISTICS, statistics)
.add(new KMeansPreallocateCentroid())
.add(new KMeansAssignCluster(distance))
.add(new AllReduce(CENTROID_ALL_REDUCE))
.add(new KMeansUpdateCentroids(distance))
.setCompareCriterionOfNode0(new KMeansIterTermination(distance, tol))
.closeWith(new KMeansOutputModel(distanceType, vectorColName, latitudeColName, longitudeColName))
.setMaxIter(maxIter)
.exec();
}
}
KMeansPreallocateCentroid
预先分配聚类中心
public class KMeansPreallocateCentroid extends ComputeFunction {
public void calc(ComContext context) {
if (context.getStepNo() == 1) {
List<FastDistanceMatrixData> initCentroids = (List)context.getObj("initCentroid");
List<Integer> list = (List)context.getObj("statistics");
Integer vectorSize = (Integer)list.get(0);
context.putObj("vectorSize", vectorSize);
FastDistanceMatrixData centroid = (FastDistanceMatrixData)initCentroids.get(0);
Preconditions.checkArgument(centroid.getVectors().numRows() == vectorSize, "Init centroid error, size not equal!");
context.putObj("centroid1", Tuple2.of(context.getStepNo() - 1, centroid));
context.putObj("centroid2", Tuple2.of(context.getStepNo() - 1, new FastDistanceMatrixData(centroid)));
context.putObj("k", centroid.getVectors().numCols());
}
}
}
KMeansAssignCluster
为每个点(point)计算最近的聚类中心，为每个聚类中心的点坐标的计数和求和
/**
* Find the closest cluster for every point and calculate the sums of the points belonging to the same cluster.
*/
public class KMeansAssignCluster extends ComputeFunction {
@Override
public void calc(ComContext context) {
Integer vectorSize = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.VECTOR_SIZE);
Integer k = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.K);
// get iterative coefficient from static memory.
Tuple2<Integer, FastDistanceMatrixData> stepNumCentroids;
if (context.getStepNo() % 2 == 0) {
stepNumCentroids = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID1);
} else {
stepNumCentroids = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID2);
}
if (null == distanceMatrix) {
distanceMatrix = new DenseMatrix(k, 1);
}
double[] sumMatrixData = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID_ALL_REDUCE);
if (sumMatrixData == null) {
sumMatrixData = new double[k * (vectorSize + 1)];
context.putObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID_ALL_REDUCE, sumMatrixData);
}
Iterable<FastDistanceVectorData> trainData = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.TRAIN_DATA);
if (trainData == null) {
return;
}
Arrays.fill(sumMatrixData, 0.0);
for (FastDistanceVectorData sample : trainData) {
KMeansUtil.updateSumMatrix(sample, 1, stepNumCentroids.f1, vectorSize, sumMatrixData, k, fastDistance,
distanceMatrix);
}
}
}
KMeansUpdateCentroids
基于点计数和坐标，计算新的聚类中心。
/**
* Update the centroids based on the sum of points and point number belonging to the same cluster.
*/
public class KMeansUpdateCentroids extends ComputeFunction {
@Override
public void calc(ComContext context) {
Integer vectorSize = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.VECTOR_SIZE);
Integer k = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.K);
double[] sumMatrixData = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID_ALL_REDUCE);
Tuple2<Integer, FastDistanceMatrixData> stepNumCentroids;
if (context.getStepNo() % 2 == 0) {
stepNumCentroids = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID2);
} else {
stepNumCentroids = context.getObj(KMeansTrainBatchOp.CENTROID1);
}
stepNumCentroids.f0 = context.getStepNo();
context.putObj(KMeansTrainBatchOp.K,
updateCentroids(stepNumCentroids.f1, k, vectorSize, sumMatrixData, distance));
}
}
4. 区别
代码量
通过下面的分析可以看出，从实际业务代码量角度说，其实差别不大。
- Flink的代码量少；
- Alink的代码量虽然大，但其本质就是把Flink版本的一些用户定义类分离到自己不同类中，并且有很多读取环境变量的代码；
所以Alink代码只能说比Flink原生实现略大。
耦合度
这里指的是与Flink的耦合度。能看出来Flink的KMeans算法需要大量的Flink类。而Alink被最大限度屏蔽了。
- Flink 算法需要引入的flink类如下
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.functions.FunctionAnnotation.ForwardedFields;
import org.apache.flink.api.java.operators.IterativeDataSet;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
- Alink 算法需要引入的flink类如下，可以看出来ALink使用的都是基本设施，不涉及算子和复杂API，这样就减少了用户的负担。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.ml.api.misc.param.Params;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.util.Preconditions;
编程模式
这是一个主要的区别。
- Flink 使用的是函数式编程。这种范式相对新颖，很多工程师不熟悉。
- Alink 依然使用了命令式编程。这样的好处在于，大量现有算法代码可以复用，也更符合绝大多数工程师的习惯。
- Flink 通过Flink的各种算子完成了操作，比如IterativeDataSet实现了迭代。但这种实现对于不熟悉Flink的工程师是个折磨。
- Alink 基于自己的框架，把计算代码总结成了若干ComputeFunction，然后通过IterativeComQueue完成了具体算法的迭代。这样用户其实对Flink是不需要过多深入理解。
0x05 本系列其他文章
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0x06 参考
商业模式的定义——做产品到底是做什么
k-means聚类算法原理简析
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