【机器学习】分布式机器学习原理及实战(Pyspark)
一、大数据框架及Spark介绍
1.1 大数据框架
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
自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，每轮的时间取决于最慢的节点。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：包括数据的载入，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
# 特征加工
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)
文章首发于算法进阶，公众号阅读原文可访问GitHub项目源码
往期精彩回顾
适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑
AI基础下载机器学习的数学基础专辑温州大学《机器学习课程》视频
本站qq群851320808，加入微信群请扫码：