基于Spark ALS在线推荐系统
所用技术：
Bootstrap、flat-ui 、 Servlet、Spark1.4.1、Hadoop2.6.0、JDK
说明：本系统不涉及ssh相关内容，只有简单的Servlet和JSP、HTML页面，系统架构相对简单。
系统部署：
1. 拷贝spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar到WebContent/WEB-INF/lib目录；
（spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar文件由原生spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar删除javax/servlet包获得，由于太大，所以就没有上传了）；
2. 拷贝原生spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar文件到HDFS（目录和代码中一致）；
3. 拷贝WebContent/WEB-INF/lib目录中的Spark141-als.jar到HDFS（目录和代码中保持一致）；
4. 拷贝Hadoop集群（调用所使用的集群，每个人不一样）配置文件yarn-site.xml到HDFS（目录和代码中保持一致）；
（spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar文件由原生spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar删除javax/servlet包获得，由于太大，所以就没有上传了）；
2. 拷贝原生spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar文件到HDFS（目录和代码中一致）；
3. 拷贝WebContent/WEB-INF/lib目录中的Spark141-als.jar到HDFS（目录和代码中保持一致）；
4. 拷贝Hadoop集群（调用所使用的集群，每个人不一样）配置文件yarn-site.xml到HDFS（目录和代码中保持一致）；
5. 修改相关配置文件，由于hadoop相关配置、系统的一些属性需要修改为实际的配置及属性，所以针对这些需要进行修改（后面版本中会对此单独一个配置文件），例如：
或
系统使用数据为movielens上面的数据，下载地址为：http://grouplens.org/datasets/movielens/ ，本测试使用的数据是：
可以根据自己集群的实际情况选择下载数据集的大小。
代码下载地址：https://github.com/fansy1990/movie_recommend ；
系统界面及相关功能实现
1. 系统首页
系统首页如下图所示：
首页直接使用bootstrap的tab界面，分为三栏，分别对应：首页介绍、算法调用和推荐；
2. 初始化后台任务
在启动tomcat的时候，后台会打印相关日志：
信息: Starting Servlet Engine: Apache Tomcat/7.0.52
initial begin...
2016-08-23 12:33:28,189 WARN [org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader] - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
2016-08-23 12:33:29,836 INFO [util.Utils] - Movies data size:3883
2016-08-23 12:33:33,638 INFO [util.Utils] - Users data size:6040
initial end!
八月 23, 2016 12:33:33 下午 org.apache.coyote.AbstractProtocol start- movies：所有的电影ID和电影所有相关信息的Map映射；
- userWithRatedMovies：用户ID和当前用户所有评分过的电影ID集合的Map映射；
- allMovieIds：所有电影ID的Set集合；
3. 建模前台与后台功能实现
建模界面如下所示：
用户输入或选择对应的参数，即可点击“建模”，提交Spark ALS任务到YARN（Hadoop集群），进行算法调用。
建模流程：
- 用户输入相关算法参数后，点击建模；
- 后台RunALS Servlet获取提交的算法参数，封装Spark ALS算法，然后提交给YARN；
- YARN在分配了相关资源后，会返回一个任务ID：applicationID，这时启动一个线程，专门获取该applicationId的任务进度，更新全局allAppStatus变量（Map变量
- 前台获取到此applicationId后，如果获取的applicationId为Null，那么就会弹出一个模态框提示建模提交任务失败；否则，会弹出一个进度条模态框（此进度条模态框下面会有详细介绍）；
- 前台启动定时任务，去后台获取全局allAppStatus变量对应applicationId的状态，返回前台，更新进度条模态框对应进度；
- 一直到任务成功或失败，给出对应的提示；
3.1进度条模态框实现
1. 进度条模态框div定义如下：
2. 弹出该模态框以及更新进度相关代码：
// 弹出窗提示程序正在运行
setProgress("progressId", "0%");
// 开启进度条模态框
openModal("myModal1");
// 定时请求任务进度
t=setTimeout("queryTaskProgress('"+ret+"')",1000);相关函数：
/**
* 设置进度条
* @param id
* @param value
*/
function setProgress(id,value){
$("#"+id).css("width",value);
$("#"+id).html(value);
}
/**
* 开启模态框
* @param id
*/
function openModal(id){
$('#'+id).on('show.bs.modal', function(){
var $this = $(this);
var $modal_dialog = $this.find('.modal-dialog');
// 关键代码，如没将modal设置为 block，则$modala_dialog.height() 为零
$this.css('display', 'block');
$modal_dialog.css({'margin-top': Math.max(0, ($(window).height() - $modal_dialog.height()) / 2) });
});
$('#'+id).modal({backdrop: 'static', keyboard: false});
}定时函数，查看进度：
/**
* 请求任务进度
*/
function queryTaskProgress(appId){
// ajax 发送请求获取任务运行状态，如果返回运行失败或成功则关闭弹框
$.ajax({
type : "POST",
url : "Monitor",
// dataType : "json",
async:false,// 同步执行
data:{APPID:appId},
success : function(data) {
// console.info("success:"+data);
if(data.indexOf("%")==-1){// 不包含 ，任务运行完成（失败或成功）
clearTimeout(t);// 关闭计时器
// 关闭弹窗进度条
$('#myModal1').modal("hide");
// 开启提示条模态框
$('#tipId').html(data=="FINISHED"?"模型训练完成！":
(data=="FAILED"?"调用建模失败!":"模型训练被杀死！"));
openModal("myModal2");
console.info("closed!");
return ;
}
setProgress("progressId", data);
// 进度查询每次间隔1500ms
t=setTimeout("queryTaskProgress('"+appId+"')",1500);
},
error: function(data){
console.info("error"+data);
}
});
}3.2进度条模态框效果
3.2 Eclipse提交Spark任务到YARN后台实现
提交任务参考了部分Spark源码实现，下面是代码：
String[] runArgs=new String[]{
"--name","ALS Model Train ",
"--class","als.ALSModelTrainer",
"--driver-memory","512m",
"--num-executors", "2",
"--executor-memory", "512m",
"--jar","hdfs://master:8020/user/root/Spark141-als.jar",//
"--files","hdfs://master:8020/user/root/yarn-site.xml",
"--arg",input,
"--arg",output,
"--arg",train_percent,
"--arg",ranks,
"--arg",lambda,
"--arg",iteration
};
FileSystem.get(Utils.getConf()).delete(new Path(output), true);
return Utils.runSpark(runArgs);
（注意：1. 这里的部分参数应该是需要隔离到配置文件里面的，比如--class 或--driver-memory的值等；2. 本来在allAppStatus中设置的是一个全局变量，所以我本意是可以多用户提交任务，进而监控也是分开的，但是这里会有个问题，就是模型的输出目录，这个应该是需要和用户挂钩，同时在建模的时候，每个用户的推荐也需要采用各自对应的模型，但是目前来说，这个功能有点复杂，暂时就考虑一个用户，一个模型；）
2. 提交Spark任务到YARN，同时开启对应监控，更新任务状态
/**
* 调用Spark 加入监控模块
*
* @param args
* @return Application ID字符串
*/
public static String runSpark(String[] args) {
try {
System.setProperty("SPARK_YARN_MODE", "true");
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.set("spark.yarn.jar", "hdfs://master:8020/user/root/spark-assembly-1.4.1-hadoop2.6.0.jar");
sparkConf.set("spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms", "1000");
ClientArguments cArgs = new ClientArguments(args, sparkConf);
Client client = new Client(cArgs, getConf(), sparkConf);
// client.run(); // 去掉此种调用方式，改为有监控的调用方式
/**
* 调用Spark ，含有监控
*/
ApplicationId appId = null;
try{
appId = client.submitApplication();
}catch(Throwable e){
e.printStackTrace();
// 返回null
return null;
}
// 开启监控线程
updateAppStatus(appId.toString(),"2%" );// 提交任务完成，返回2%
log.info(allAppStatus.toString());
new Thread(new MonitorThread(appId,client)).start();
return appId.toString();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}之前直接使用Client的run方法，提交任务，但是这样就获取不到applicationId，如下图
所以就去掉这种方式，参考Client中的run方法的具体实现，编写对应代码来进行任务提交；（需要注意这种提交方式，当任务失败或完成后，需要删除相关临时文件）；
后台监控：
相关代码，在更新任务状态时进行：
// 完成/ 失败/杀死
if (state == YarnApplicationState.FINISHED || state == YarnApplicationState.FAILED
|| state == YarnApplicationState.KILLED) {
Utils.cleanupStagingDir(appId);
// return (state, report.getFinalApplicationStatus);
// 更新 app状态
log.info("Thread:"+Thread.currentThread().getName()+
appId.toString()+"完成，任务状态是："+state.name());
Utils.updateAppStatus(appId.toString(), state.name());
return;
}4. 推荐前台与后台功能实现
4.1 推荐页面前台
前台界面如下：
前台有两个功能，一个功能是输入用户ID，查询出当前用户ID评分过的电影信息；一个功能是根据用户ID和推荐个数，对用户进行电影推荐；
查询功能结果：
这里需要注意，评分全部为零，这个是因为在userRatedMovieIds这个变量中存储的只是用户的评分过的电影ID，并没有附加评分，所以可以在这个地方进行修改，以显示正确的电影评分（同时，这里的查询，也可以把所有信息存储在HBase中，进行查询）；
推荐功能结果：
推荐功能展示的结果，是按照推荐分降序排列的；
不管是查询还是推荐，前台直接使用一个div来接收这些信息：
接着使用AJax获取后台对应的数据进行拼接，在赋值给div：
// 绑定推荐button
$("#recommendId").click(function(){
var userId = $('#userId').val();
var recommendNum = $('#recommendNumId').val();
var ret =null;
$.ajax({
type : "POST",
url : "Recommend",
async:false,// 同步执行
data : {userId:userId,flag:"recommend",recommendNum:recommendNum},
// dataType : "json",
success : function(data) {// data 返回appId
ret = data;
},
error: function(data){
console.info("error"+data);
ret = data=="null"?"null":data;
}
});
var showResultHtml = '
'+
'数据如下：
'+
'' +
'' +
''+
''+
'MovieId '+
'电影名 '+
'标签 '+
'推荐分 '+
' '+
''+
''+
ret +
''+
'
'+
'';
$('#movieResultId').html(showResultHtml);
});
4.2 推荐页面后台
推荐页面的查询，只是简单的Map的数据获取而已；重点是推荐功能。
推荐功能最开始我想的是直接保存Spark ALS的模型，然后调用Spark ALS模型的predict（user,product），即可直接得到用户的推荐分，但是这样是不行的：
参考：http://stackoverflow.com/questions/34288435/using-java-for-running-mllib-model-with-streaming ；Spark里面的模型有些是本地的有些是分布式的，如果是分布式的，那么是不能执行类似predict操作的，而Spark ALS的模型MatrixFactorizationModel 是分布式的，所以不能够直接执行predict操作。这里同样是参考Spark的源码，来进行的。
在建模完成后，把Spark ALS模型的两个参数userFeatures、productFeatures分别存入HDFS，然后在模型推荐的时候把其加载进内存，使用userFeatures和productFeatures两个变量即可完成推荐：
/**
* 预测 如果没有初始化，则进行初始化
*
* @param uid
* @param recNum
* @return
* @throws NoSuchMethodException
* @throws InvocationTargetException
* @throws InstantiationException
* @throws IllegalAccessException
*/
public static List predict(int uid,int recNum) throws IllegalAccessException, InstantiationException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException {
if (userFeatures.size() <= 0 || productFeatures.size() <= 0) {
try {
userFeatures = getModelFeatures(userFeaturePath);
productFeatures = getModelFeatures(productFeaturePath);
} catch (IOException e) {
return null;
}
if (userFeatures.size() <= 0 || productFeatures.size() <= 0) {
System.err.println("模型加载失败!");
return null;
}
}
// 使用模型进行预测
// 1. 找到uid没有评价过的movieIds
Set candidates = Sets.difference((Set) allMovieIds, userWithRatedMovies.get(uid));
// 2. 构造推荐排序堆栈
FixSizePriorityQueue recommend = new FixSizePriorityQueue(recNum);
Movie movie = null;
double[] pFeature = null;
double[] uFeature = userFeatures.get(uid);
double score = 0.0;
BLAS blas = BLAS.getInstance();
for (int candidate : candidates) {
movie = movies.get(candidate).deepCopy();
pFeature = productFeatures.get(candidate);
if (pFeature == null)
continue;
score = blas.ddot(pFeature.length, uFeature, 1, pFeature, 1);
movie.setRated((float) score);
recommend.add(movie);
}
return recommend.sortedList();
}
中间的score= blas.ddot就是计算推荐分的；
总结
1. 基本完成相关推荐系统功能；
2. 相关参数需要额外添加配置文件，而不是直接硬编码到代码中；
3. 推荐只能针对已经存在的用，不能进行匿名推荐（同时使用SPark ALS模型推荐的结果基本一样，这个是Spark的bug？还是调用哪里有问题？）；
4. 添加多用户调用支持；
5. 查询用户评分过的功能完善（对应评分获取）；
分享，成长，快乐
脚踏实地，专注
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