个性化广告推荐系统实战系列（二）：根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品

1. 写在前面

这几天打算整理一个模拟真实情景进行广告推荐的一个小Demon， 这个项目使用的阿里巴巴提供的一个淘宝广告点击率预估的数据集， 采用lambda架构，实现一个离线和在线相结合的实时推荐系统，对非搜索类型的广告进行点击率预测和推荐(没有搜索词，没有广告的内容特征信息)。这个感觉挺接近于工业上的那种推荐系统了，通过这个推荐系统，希望能从工程的角度了解推荐系统的流程，也顺便学习一下大数据的相关技术，这次会涉及到大数据平台上的数据处理， 离线处理业务和在线处理业务， 涉及到的技术包括大数据的各种技术，包括Hadoop，Spark(Spark SQL, Spqrk ML, Spark-Streaming)， Redis，Hive，HBase，Kafka和Flume等， 机器学习的相关技术（数据预处理，模型的离线训练和在线更新等。所以这几天的时间借机会走一遍这个流程，这里也详细记录一下，方便以后回看和回练， 这次的课程是跟着B站上的一个课程走的， 讲的挺详细的，就是没有课件和资料，得需要自己搞，并且在实战这次的推荐系统之前，最好是有一整套的大数据环境(我已经搭建好了）， 然后就可以来玩这个系统了哈哈， 现在开始

今天是第二篇基于用户的行为数据进行商品的召回模块，上一篇文章中 梳理完了任务和简单的流程， 我们这里开始第一步，根据用户行为数据实现商品的召回，并且要把召回的结果缓存到数据库中供后面的排序使用。 内容如下：

• 数据集的采样
• 数据集的预处理
• 训练ALS模型并进行召回商品
• 总结

Ok， let’s go!

2. 数据集采样

这个步骤是因为设备限制才不得不采取的一种方式，由于下载下来的数据集太大了， 22个G的行为数据，我电脑没法跑，所以我先对数据进行了采样，采样的过程是这样， 首先基于骨架的那个数据从100万个用户的点击中选择了1万用户的20多万次点击数据。 然后再读取behavior_log.csv文件， 从里面选择出采样的这1万个用户的行为数据组成新的DataFrame保存作为用户行为日志记录。 这里学到了pandas的大数据的分批读取操作，即如果数据非常大(22G)， 我内存才16G，没法一下子读取进来处理，这时候就可以用pandas分块读取数据，边处理边写到文件的方式。代码如下：

import pandas as pd
# chunksize参数指定之后， 每次读入一百条数据，构成也给迭代器
reader = pd.read_csv('behavior_log.csv',chunksize=100,iterator=True)
count = 0;

# 这里每次读100条， 然后去处理，处理完了写入文件即可
for chunk in reader:
    count += 1
    if count ==1:
        chunk.to_csv('test4.csv',index = False)
    elif count>1 and count<1000:
        chunk.to_csv('test4.csv',index = False, mode = 'a',header = False)
    else:
        break
pd.read_csv('test4.csv')

这是一个类似框架的东西，由于我这里需要进行采样，然后重新整合数据，所以把上面代码改了一下：

# 从raw_sample数据集里面选择出5万用户来
user_sample_id = np.random.choice(raw_sample['user'].unique(), size=10000, replace=False)
sample_raw = raw_sample[raw_sample['user'].isin(user_sample_id)]

# 采样behavior_log， 这个22个G，需要分开读入数据
users = set(user_sample_id)

reader = pd.read_csv(path + 'behavior_log.csv', chunksize=1000, iterator=True)
behavior_log = []
count = 0
for chunk in reader:
    behavior_log.append(chunk[chunk['user'].isin(users)].values) 
    count += 1
    if count % 1000 == 0:
        print(count, end=",")
        
    if count > 20000:
        break

# 把数据拼起来， 然后转成DataFrame并保存到文件
behavior_logs = np.concatenate(behavior_log)
behavior_logs = pd.DataFrame(behavior_logs, columns=['user', 'timestamp', 'btag', 'cate_id', 'brand_id'])

behavior_logs.to_csv('./dataset/behavior_logs.csv', index=False)
sample_raw.to_csv('./dataset/raw_sample.csv', index=False)

这样，最后得到了个100M左右的dataset文件夹，里面有四个数据文件，两个是采样的数据，另外两个是用户和广告特征，不用变。然后上传到搭建好的服务器中(master)。

4. 数据集预处理

数据传到了master，算是存在了本地上， 下面我们打开三台虚拟机， 然后开启Hadoop和Spark，

start-all.sh     # 开启Hadoop
cd /opt/bigdata/spark/spark2.2/sbin/
start-all.sh    # 开启spark

# 查看进程
xcall.sh jps

正常开启:

下面进行数据的预处理相关操作。首先，先把本地的数据放到HDFS上， 方便后续的分布式的数据读取。命令如下：

hadoop fs -put dataset /user/icss/RecommendSystem

这样就把数据传到了HDFS上：

然后开启远程jupyter notebook

conda activate bigdata_env
jupyter notebook --allow-root

这样在回到Windows上输入http:192.168.56.101:8890，即可进入远程jupyter。

新建一个jupyter notebook处理数据用， 由于要使用SparkSQL，所以需要pyspark的相关配置如下：

import os

# 配置spark driver和pyspark运行时，所使用的python解释器路径
import sys   # sys.path是python的搜索模块的路径集，是一个list
os.environ['JAVA_HOME'] = '/opt/bigdata/java/jdk1.8'
os.environ['SPARK_HOME'] = '/opt/bigdata/spark/spark2.2'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/bin/python3.7'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/bin/python3.7'
sys.path.append('/opt/bigdata/spark/spark2.2/python')
sys.path.append('/opt/bigdata/spark/spark2.2/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip')
sys.path.append('/opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/bin/python3.7')


# spark 配置信息
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

SPARK_APP_NAME = "ALSRecommend"
SPARK_URL = "spark://192.168.56.101:7077"    # 这个不要写错

conf = SparkConf()    # 创建spark config对象
config = (
    ("spark.app.name", SPARK_APP_NAME),    # 设置启动的spark的app名称，没有提供，将随机产生一个名称
    ("spark.executor.memory", "6g"),    # 设置该app启动时占用的内存用量，默认1g
    ("spark.master", SPARK_URL),    # spark master的地址
    ("spark.executor.cores", "4"),    # 设置spark executor使用的CPU核心数
    # 以下三项配置，可以控制执行器数量
#     ("spark.dynamicAllocation.enabled", True),
#     ("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", 1),    # 1个执行器
#     ("spark.shuffle.service.enabled", True)
#     ('spark.sql.pivotMaxValues', '99999'),  # 当需要pivot DF，且值很多时，需要修改，默认是10000
)

# 查看更详细配置及说明：https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
conf.setAll(config)

# 利用config对象，创建spark session
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

这里面的SPAR_URL不要写错，一开始把前面的spark写成了master，结果报了："Java gateway process exited before sending the driver its port number"， 这个又在让我花时间查了一会，结果他们的提供JAVA_HOME啥的在我这里都没有用， 偶然间看到了我当时大环境的这里，才恍然大悟了一下，哈哈太巧了这次， 当然又为解决这个问题提供了一种新思路：

这里就是Spark Master的地址， 我把前面的master改成了spark，结果搞定了这个错误。一场虚惊，下面继续往下走：

# 从hdfs加载csv文件为DataFrame
behaviors_log_df = spark.read.csv("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/dataset/behavior_logs.csv", header=True)

发现执行这个代码之后一直在执行状态，一个原因是数据太大，读入的速度太慢，然后我重新采样了一下数据，再次缩小数据的规模，发现还是超级慢， 然后我查了下日志，提示：

反复出现这个东西， 百度了一下，说是资源不足，建议关掉spark的其他程序，而我通过spark UI看了一下，我的只有这个东西在跑

所以我猜测是内存不足的问题， 于是我改了重启了一下jupyter，改了一下上面代码里面的spark 配置，把APP启动时占用的内存改成2g，spark executor核心数改成了2， 很快就读出来了。 这次又长见识了， 要是放在以前，估计又傻傻的等下去了。 而现在慢慢的学乖了，一出现异常就去看日志，真的可以解决很多隐性问题。下面就可以看一下数据：

# 查看一下数据， 默认显示前20条
behaviors_log_df.show()
behaviors_log_df.count()       # 437288

# 大致看一下数据类型  打印当前的DataFrame结构
behaviors_log_df.printSchema()  

## 结果：
root
 |-- user: string (nullable = true)
 |-- timestamp: string (nullable = true)
 |-- btag: string (nullable = true)
 |-- cate_id: string (nullable = true)
 |-- brand_id: string (nullable = true)

这里会发现默认读取的DataFrame会有问题， 字段的数据类型都是string类型， 所以我们一般不用这种默认的方式， 而是在读取的时候， 设置一下数据类型和结构， 代码如下：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, LongType

# 构建结构对象
schema = StructType([
    StructField("userId", IntegerType()),
    StructField("timestamp", LongType()),
    StructField("btag", StringType()),
    StructField("cateId", IntegerType()),
    StructField("brandId", IntegerType())
])
behaviors_log_df = spark.read.csv("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/dataset/behavior_logs.csv", header=True, schema=schema)

这样再来查看就符合要求了。

4.1 数据分析

这里我们查看一下数据集的字段类型和格式

print("查看userId的数据情况：", behavior_log_df.groupBy("userId").count().count())
# 约113w用户
#注意：behavior_log_df.groupBy("userId").count()  返回的是一个dataframe，这里的count计算的是每一个分组的个数，但当前还没有进行计算， transformation操作，还没有action
# 当调用df.count()时才开始进行计算，这里的count计算的是dataframe的条目数，也就是共有多少个分组

# 结果： 9143   
# 采样完了之后还有这些用户了， 当时虽然采了10000个用户的， 但是采样的是raw_sample表，且当时采的时候并没有完全把log表采完，所以这个数也是合理的

下面查看btag的数据情况， 这个类似于pandas的value_counts()的功能

# 查看btag的数据情况
print("查看btag的数据情况：", behaviors_log_df.groupBy("btag").count().collect())    
# collect会把计算结果全部加载到内存，谨慎使用
# 只有四种类型数据：pv、fav、cart、buy
# 这里由于类型只有四个，所以直接使用collect，把数据全部加载出来

# 结果
查看btag的数据情况： [Row(btag='buy', count=5577), Row(btag='fav', count=5726), Row(btag='cart', count=9648), Row(btag='pv', count=416337)]

下面看商品类别，商品品牌，是否有空值情况：

由于之前已经清洗好，所以没有空值了。基本情况已经看完了。

4.2 透视转换

接下来需要把表转换一下， 因为我们后面需要进行召回的操作， 所以我们需要统计出用户对于广告的各种行为次数，比如用户A，对于广告b，有几次收藏，几次浏览，几次购买等。 而目前我们的数据是下面这样：

把某列里的字段值转换成行并进行聚合统计运算， 这正是pivot透视的操作， 所以我们用pyspark.sql.GroupedData.pivot函数对日志表进行透视显示， 如果透视的字段中的不同属性值超过10000个，则需要设置spark.sql.pivotMaxValues，否则计算过程中会出现错误。文档介绍。

# 统计每个用户对各类商品的PV，fav， cart， buy的数量
cate_count_df = behaviors_log_df.groupBy(behaviors_log_df.userId, behaviors_log_df.cateId).pivot("btag", ["pv", "fav", "cart", "buy"]).count()

# 统计各个用户各个品牌的pv,fav,cart,buy的数量
brand_count_df = behaviors_log_df.groupBy(behaviors_log_df.userId, behaviors_log_df.brandId).pivot("btag",["pv","fav","cart","buy"]).count()

# 由于运算时间比较长，所以这里先将结果存储起来，供后续其他操作使用
# 写入数据时才开始计算
cate_count_df.write.csv("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/preprocessing_dataset/cate_count.csv", header=True)
brand_count_df.write.csv("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/preprocessing_dataset/brand_count.csv", header=True)

这里内存差点爆掉， 上面代码写入的时候还要注意一点就是给preprocessing_dataset目录授权可写，因为jupyter我是root用户弄的，而建立preprocessing_dataset目录的时候是icss用户，这里一开始报了一个权限不够。

这样就完成了透视操作， 接下来就基于这两个透视表操作了， 此时为了节省内存，重启jupyter，然后读入上面保存的两个表，进行ALS模型的训练，这个ALS模型就是矩阵分解的原理，只不过训练的时候不是用的梯度下降方式求参数，而是交替最小二乘的方法求用户和类别或者品牌的隐变量。 关于原理，这里不过多介绍，这个ALS模型是spark的ml库里自带的，我们可以直接调用。

5. 根据用户的打分情况训练ALS模型并进行召回

5.1 对类别的打分召回

这里我们基于用户对类别的行为(打分）情况对广告的类别进行召回操作， 先读入上面保存的cate_count.csv

# spark ml的模型训练是基于内存的，如果数据过大，内存空间小，迭代次数过多的化，可能会造成内存溢出，报错
# 设置Checkpoint的话，会把所有数据落盘，这样如果异常退出，下次重启后，可以接着上次的训练节点继续运行
# 但该方法其实指标不治本，因为无法防止内存溢出，所以还是会报错
# 如果数据量大，应考虑的是增加内存、或限制迭代次数和训练数据量级等
spark.sparkContext.setCheckpointDir("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/checkPoint/")
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, LongType, FloatType

# 构建结构对象
schema = StructType([
    StructField("userId", IntegerType()),
    StructField("cateId", IntegerType()),
    StructField("pv", IntegerType()),
    StructField("fav", IntegerType()),
    StructField("cart", IntegerType()),
    StructField("buy", IntegerType())
])

# 从hdfs加载CSV文件
cate_count_df = spark.read.csv("hdfs://master:9000/user/icss/RecommendSystem/preprocessing_dataset/cate_count.csv", header=True, schema=schema)

简单的看下这个表：

这个表只是记录了用户对于类别的各种行为次数， 我们得指定打分规则，把这些次数转换成最终的一个评分情况，这样我们才能训练后面的ALS模型，也就是用户的评分矩阵，这个的形式就是user, cate_id, rate的格式。我们要把数据处理成这样， 所以这里我们设计一个评分规则，对每一行处理， 这样正好对应map的操作， 处理的逻辑如下， 比较简单：

# 下面处理每一行数据： r表示row对象
def process_row(r):
    """
    这里我们设置一个打分规则， 假设m: 用户对应的行为次数，偏好权重比例， 次数上限仅供参考， 具体数值根据产品的业务场景权衡
        pv: if m<=20: score=0.2*m; else score=4
        fav: if m<=20: score=0.4*m; else score=8
        fav: if m<=20: score=0.4*m; else score=8
        buy: if m<=20: score=1*m; else score=20
    
    这里是针对每一行进行的数据， 进行处理
    """
    
    # 注意这里要全部设为浮点数，spark运算时对类型比较敏感，要保持数据类型都一致
    pv_count = r.pv if r.pv else 0.0
    fav_count = r.fav if r.fav else 0.0
    cart_count = r.cart if r.cart else 0.0
    buy_count = r.buy if r.buy else 0.0
    
    # 打分规则
    pv_score = 0.2*pv_count if pv_count<=20 else 4.0
    fav_score = 0.4*fav_count if fav_count<=20 else 8.0
    cart_score = 0.6*cart_count if cart_count<=20 else 12.0
    buy_score = 1.0*buy_count if buy_count<=20 else 20.0
    
    # 最终得分返回
    rating = pv_score + fav_score + cart_score + buy_score
    
    return r.userId, r.cateId, rating

这样，我们对于每一样的结果传进去，就会算出一个评分， 并且按照我们期望的形式返回来

# 用户对商品类别的打分数据
# map返回的结果是rdd类型，需要调用toDF方法转换为Dataframe
cate_rating_df = cate_count_df.rdd.map(process_row).toDF(["userId", "cateId", "rating"])
# 注意：toDF不是每个rdd都有的方法，仅局限于此处的rdd，这里的cate_rating_df是从DF过来的， 需要有schema结构的数据才能转成DF
# 可通过该方法获得 user-cate-matrix
# 但由于cateId字段过多，这里运算量比很大，机器内存要求很高才能执行，否则无法完成任务
# 请谨慎使用

# 但好在我们训练ALS模型时，不需要转换为user-cate-matrix，所以这里可以不用运行
# cate_rating_df.groupBy("userId").povit("cateId").min("rating")
# 用户对类别的偏好打分数据

我这里竟然报了个错误 Py4JJavaErrorAn error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.runJob.org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 1.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 1.0 (TID 4, 192.168.56.102, executor 3): java.io.IOException: Cannot run program "/opt/bigdata/spark/spark2.2/python": error=13, 权限不够
这个报错显然又涉及到了权限问题， 但是尝试修改权限为777，发现也报这个错误。 这里耗费了整整几个小时的时间， 最后终于探索到了， 这里是python解释器有问题， 所以需要在一开始的时候加入：

os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/bin/python3.7'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/bin/python3.7'

这里一定要注意： 这里虽然加入了， 但是之前配置anaconda3的时候只在master中安装的， 所以再执行上面的代码之后，会提示slave01和slave02找不到python解释器的位置。 这里一开始没有看清是slave01， 所以一直找master上面，明明有却报错，然后一顿瞎找。 最后才意识到了这个问题所在。 于是乎就在相同的路径下， 把bigdata_env复制到了slave01和slave02的同样位置(和master一样的位置)， 本来想直接复制anaconda3的，但是这个太大了，报硬盘不足。

总算， 解决了这个问题， 结果如下；

这样就到了我们想要的格式了， 下面就可以建立ALS模型了。

基于Spark的ALS隐因子模型进行CF评分预测

• ALS的意思是交替最小二乘法（Alternating Least Squares），是Spark2.*中加入的进行基于模型的协同过滤（model-based CF）的推荐系统算法。

  同SVD，它也是一种矩阵分解技术，对数据进行降维处理。

• 详细使用方法：pyspark.ml.recommendation.ALS

• 注意：由于数据量巨大，因此这里也不考虑基于内存的CF算法

  参考：为什么Spark中只有ALS

建立模型的代码如下：

from pyspark.ml.recommendation import ALS   # ml: dataframe, mllib: rdd

# 利用打分数据， 训练ALS模型  checkpointInterval 是每训练几步缓存一次
als = ALS(userCol='userId', itemCol='cateId', ratingCol='rating', checkpointInterval=5)

# 此处训练时间较长
model = als.fit(cate_rating_df)

这个过程需要安装numpy， 我上面目前没有numpy， 所以用pip安装了一下，发现一晚上还没装上， 总是中途连接失败，用conda同样也是如此，原来是源出现了问题，所以找到了一种快速安装包的方式，就是在后面加上源， 也记录一下子：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

加上清华源之后， 安装numpy可谓秒安装了。然后就是模型的训练了。这里使用的spark ml, 这个基于的DataFrame， 也就是spark SQL那一块， 而spark mllib是基于的rdd， 运算速度上会有些差别，前者在一些地方进行了优化，所以现在spark ml用的多一些了。下面简单的看一下两者的不同：

spark MLlib

• 最早开发的
• 基于RDD的API
• 目前已经停止维护了（从2.3）
• 还可以使用

spark ML

• 目前在更新的是这个库
• 基于DataFrame

Spark ML的库中封装了协同过滤的ALS模型， 训练的时候传入的是一个DataFrame， 包含用户id， 物品id， 用户-物品评分这三列， 利用这三列就可以使用Spark ALS模块训练ALS模型。模型训练好后，调用方法进行使用，具体API查看

# model.recommendForAllUsers(N) 给所有用户推荐TOP-N个物品
ret = model.recommendForAllUsers(3)
# 由于是给所有用户进行推荐，此处运算时间也较长
ret.show(truncate=False)   # 后面的truncate是都显示出来

# 推荐结果存放在recommendations列中，
ret.select("recommendations").show()

下面看下效果吧：

注意，后面的id是商品类别的id，还不是直接广告的id。 与之类似的一个函数是recommendForAllItems(N)，对于某个类别的商品找到相关的N个用户。上面两个都是针对于所有用户或者所有物品的， 那么我要是给某个指定用户推荐呢？

下面的函数是给部分用户推荐商品， 这时候需要把用户放到一个DataFrame中进行传入。

model.recommendForUserSubset 给部分用户推荐TOP-N个物品

# 注意：recommendForUserSubset API，2.2.2版本中无法使用
dataset = spark.createDataFrame([[1],[2],[3]])
dataset = dataset.withColumnRenamed("_1", "userId")
ret = model.recommendForUserSubset(dataset, 3)

# 只给部分用推荐，运算时间短
ret.show()
ret.collect()    # 注意： collect会将所有数据加载到内存，慎用

这个在spark2.3.x后面才有， 由于我的spark版本正好是2.2的，所以告诉我没有这个函数。 所以对于我这中情况，只能是先基于所有用户推荐出商品来，再采用过滤的方式选择出我想要的用户即可。

下面介绍一个模型保存的操作方式，transform中提供userId和cateId可以对打分进行预测，利用打分结果排序后

# transform中提供userId和cateId可以对打分进行预测，利用打分结果排序后，同样可以实现TOP-N的推荐
model.transform
# 将模型进行存储
model.save("hdfs://localhost:8020/models/userCateRatingALSModel.obj")
# 测试存储的模型
from pyspark.ml.recommendation import ALSModel
# 从hdfs加载之前存储的模型
als_model = ALSModel.load("hdfs://localhost:8020/models/userCateRatingALSModel.obj")
# model.recommendForAllUsers(N) 给用户推荐TOP-N个物品
result = als_model.recommendForAllUsers(3)
result.show()

这个就不演示了， 这里是对模型进行了一波保存， 但是model.save之前用了一下model.transform的操作。下面就是把召回的结果可以保存到Redis中，在后面的使用提供使用了。

5.2 保存召回结果到Redis

这里用到了Redis， 这个我之前安装好了， 安装过程看这里， 先开启Redis服务器端。

cd /opt/bigdata/redis/redis3.0/
src/redis-server redis.conf

# 看一下 我这边已经开起来了
ps -ef | grep redis

由于我们目前还是召回的商品类别，而我们排序模型中是广告的点击率预测，两者之间还需要那么一点映射， 这里先测试一下Redis是否好用， 之前搭建完了环境之后，并不知道怎么使用这个东西， 借着这个机会玩一下。

把结果召回到Redis进行保存， 首先需要在bigdata_env中安装redis包，否则找不到这个模块ModuleNotFoundError: No module named 'redis'， 这里我直接pip install redis。然后直接导入，指定好主机和端口号

import redis
host = "192.168.56.101"  # 这是我的master主机位置
port = 6379    

这个Redis的主机和port是我当时配置的时候设置的， 具体的要跟着自己的来，然后就可以进行下面的代码了， 这里要有一个客户端。

# 召回到redis  存储的和核心代码就是这个函数
def recall_cate_by_cf(partition):
    # 建立redis 连接池
    pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port, db='0')   # 主机， 端口，数据库编号
    # 建立redis客户端
    client = redis.Redis(connection_pool=pool)
    # 键值对的形式保存起来了  键： 用户id， 值： 推荐的商品类别
    for row in partition:
        client.hset("recall_cate", row.userId, [i.cateId for i in row.recommendations])

# 对每个分片的数据进行处理 #mapPartition Transformation   map
# foreachPartition Action操作             foreachRDD
result.foreachPartition(recall_cate_by_cf)

# 注意：这里这是召回的是用户最感兴趣的n个类别
# 总的条目数，查看redis中总的条目数是否一致
result.count()

点击运行之后，又开始一系列的坑了， 这里开始记录。

第一次运行，报错说ModuleNotFoundError: No module name 'redis', 一开始感到了点奇怪，明明先导入的这个东西呀， 但是再往上排查发现是192.168.56.103节点报的错误。这里就大体明白是怎么回事了，原因是redis包没有真正的放入pyspark里面， 节点找不到啊，这时候别百度了，因为这时候百度的大部分结果依然是让你安装redis包， 而我们这里的问题不是anaconda或者jupyter找不到这个包的问题，而是spark里面的程序文件找不到这个包，这时候需要把这个包放到pyspark中，这样在spark的底层运行的时候才能够找到redis。所以有时候我们遇到问题百度的时候也需要改变一下问问题的方式，否则可能找不到我们想要的答案，一开始我也是又直接粘贴复制的这个问题报错，结果百度上的都是anaconda里面没有这个包的问题，废了很多时间，唉。

这里把上面的这个问题转成一个通用的问题，然后给出解决方式。

通用问题就是在spark上运行Python代码遇到“ImportError: No module name xxxx”，这时候有可能不是anaconda环境里面没有这个包，如果是这个原因，一般发生在import的时候， 而不是具体运行的时候。 如果具体运行的时候报这样的一个错误，且涉及到RDD的一些东西，往往就是这个问题了。这个问题的解决方式：spark中添加相应的模块。

这里拿redis举例：由于我在anaconda中安装了redis， 所以在相应环境的包下面会找到，我把redis压缩成redis.zip文件，然后把这个放到某个目录中， 然后再sparkContext.addPyFile加入这个zip文件即可。这么说可能抽象，我的具体做法，首先压缩redis：

# 我在当前目录下面建了一个redis目录名，必须是这个名字
# 然后把anaconda环境中的redis包移动到了这个目录下，然后进行了压缩操作
!mkdir redis
!mv /opt/bigdata/anaconda3/envs/bigdata_env/lib/python3.7/site-packages/redis redis

# 这里是用代码进行的压缩，也可以zip命令压缩好
import shutil
dir_name = "redis"
output_filename = "./redis"
shutil.make_archive(output_filename, 'zip', dir_name)

压缩完毕之后，当前目录多了个redis.zip文件，把这个移动到了spark2.2/pyhont/lib和pyspark放一块了。当然也可以不放一块，只要下面导入的之后指明正确路径即可。

# 这样就添加了redis到spark中去， 后面的这个路径只要写redis.zip所在路径即可
spark.sparkContext.addPyFile("/opt/bigdata/spark/spark2.2/python/lib/redis.zip")
import redis

这样，后面执行的时候就不会报找不到redis的错了，其他也是包同理，同样的解决方法。还要注意一点是我这里的spark是创建的一个session对象， 如果是直接用的sparkContext对象的话，可以直接addPyFile， sparkSession的话没有这个函数的。

到这里第一个问题解决了，再次运行，迎来了第二个报错：redis.exceptions.DataError: Invalid input of type: ‘list‘. Convert to a bytes, string, int or float， 这个一搜很容易搜到了， 原因是redis的版本太高，果然我的从conda list中看了一下，3.5, 需要降到2.多，于是乎卸掉了anaconda中的redis(这里看好，是卸载包，别把搭建的redis服务环境卸掉），进入bigdata_env环境， 执行两个：

pip uninstall redis
pip install redis==2.10.6

然后还得把这个新的redis包压缩加入spark中，和上面的一样了。 这样解决了第二个报错。

再次运行，结果又来个一个报错：Redis (error) NOAUTH Authentication required， 这个原因是因为redis之前安装的时候是带了密码的（上次搭建环境的时候玩过火了，搞了个密码，结果这里没法输入密码了）， 这个解决的话非常简单了， 修改redis.conf文件， 然后把密码那一行注释掉，重启redis服务器即可。这个具体的可以参考搭建环境的那一篇文章了。

至此，就可以再次运行，就搞定了，哈哈，一上午下来，三个报错解决掉，舒服啊，下面看下成果了：

当时看视频里面讲到这里的时候，一直对召回结果如何保存到redis或者数据库感到好奇，如今终于把这层雾拨开了，redis是这样，数据库应该原理也差不多。召回结果保存起来之后， 在后面排序的时候，就能从redis中把候选商品读取出来，然后映射到候选广告上，就能使用排序模型进行广告的点击率预测任务了。

5.2 对品牌的打分召回

前面已经说过， 虽然我们排序部分的任务是广告的点击率预测，但是召回模块根据给定的数据我们没法直接召回候选广告，只能是召回和广告相关的物品的类别或者是品牌来，再用这个映射到候选广告上去， 5.1的整体流程就是如何对每一用户召回候选的商品类别(cate_id），我们也可以召回商品的品牌(brand_id)， 这个就不在这里详细赘述了，因为代码逻辑一模一样，代码只需基于上面的改动

brand_rating_df = cate_count_df.rdd.map(process_row).toDF(["userId", "brandId", "rating"])

后面创建ALS模型的时候改成brandId就OK了。 文章整理只整理原理，不整理重复代码，所以这里参考上面的就好啦。

6. 总结

这篇文章到这里就结束了， 主要介绍的内容就是召回部分， 用的数据表是behavior_logs.csv， 基于用户的行为，创建了ALS模型(协同过滤)， 对商品的类别和品牌进行了候选召回，并存入到了Redis数据库中去。

这篇文章学习到的内容就是数据采样(这个是硬件的上限)， pandas成块读取大数据文件，SparkSql中的DataFrame， 数据透视和转换，pyspark的配置， pyspark运行python脚本，jupyter notebook运行pyspark代码，spark ml的ALS模型， 召回结果如何导入Redis等， 收获很多，感受是分布式的这套机制和单机就推荐系统的处理逻辑是一致的，不同的是分布式的这套机制各个机器之间要相互配合， 于是就出现了一些各个机器之间通信和配合的问题， 用到的数据处理工具原理是一样的，但是使用方式上，名称上就不太一样了。分布式这里是基于spark了（因为它能解决通信和配合问题）， 单机的pandas类似于这里的SparkSQL 的DataFrame， 单机的sklearn或者一些推荐模型类似于这里的Spark ml库里面的模型。 所以掌握了算法原理还是一通百通，模型和算法本身的原理会了，单机 or 分布式用起来依然是掉包操作啊，涉及到掉包的东西很快就可以通过查资料学会，然后用到工程，但算法的原理往往才是王道，好的算法才是根本。 所以工程和算法要两手抓，两手都要硬，哈哈。

好了，技术文中说的又有点多了， 停住，然后探索下面的了， 召回结束之后， 就是训练排序模型，对于候选的广告进行更加准确的预测和排序了，排序部分会加入更多的信息， 还需要进行数据的进一步处理和清洗，然后再是排序模型， 下一篇里面是为排序模型做数据的准备工作， 这里结尾依然是吴军老师的一句话： 信息量代表着不确定性的大小，信息量越大，不确定性就越小，熵就越小，我们就越容易搞清楚。 排序部分就是通过增加信息量，让不确定性越来越小的，哈哈，对上了， Rush