Spark MLlib机器学习 Pipelines

秒速五厘米 2023-02-22 08:10 22阅读 0赞

### Spark ML Pipelines ###

*  ML管道
 *   *  管道的主要概念
     *  DataFrame
     *  Pipeline components(管道组件)
     *   *  Transformers(转换器)
         *  Estimators(估算器)
         *  Properties of pipeline components(管道组件属性)
     *  Pipeline(管道)
     *   *  工作流程
         *  详细
         *  参数
     *  ML持久性：Saving and Loading Pipelines
     *   *  持久性的向后兼容
     *  代码示例
     *   *  Estimator, Transformer, and Param
         *  Pipeline

# ML管道 #

## 管道的主要概念 ##

MLlib对用于机器学习算法的API进行了标准化，从而使将多种算法组合到单个管道或工作流中变得更加容易。  
\-`DataFrame`：此ML API使用DataFrameSpark SQL作为ML数据集，可以保存各种数据类型。例如，一个DataFrame可能有不同的列，用于存储文本，特征向量，真实标签和预测。

*  `Transformer`：一个Transformer是一种算法，其可以将一个DataFrame到另一个DataFrame。例如，ML模型是一种Transformer将DataFrame具有特征的a转换为DataFrame具有预测的a的模型。
 *  `Estimator`：An Estimator是一种算法，可以适合DataFrame产生Transformer。例如，学习算法是在上Estimator进行训练DataFrame并生成模型的算法。
 *  `Pipeline`：将Pipeline多个Transformer和链接Estimator在一起以指定ML工作流程。
 *  `Parameter`：所有Transformer和Estimator现在共享一个用于指定参数的通用API。

## DataFrame ##

Machine learning可以应用于多种数据类型，例如矢量，文本，图像和结构化数据。该API采用Spark SQL中的DataFrame，以支持多种数据类型。

DataFrame支持许多基本类型和结构化类型。请参考Spark SQL数据类型参。除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可使用ML Vector类型。

可以从常规RDD隐式或显式创建DataFrame。

命名DataFrame中的列。下面的代码示例使用诸如“文本”，“功能”和“标签”之类的名称。

## Pipeline components(管道组件) ##

### Transformers(转换器) ###

`Transformers`是一种抽象，其中包括特征转换器和学习的模型。从技术上讲，Transformer实现了`transform()`方法，该方法通常通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个DataFrame。例如：

*  特征转换器可以获取一个DataFrame，读取一列（例如：文本），将其映射到一个新列（例如：特征向量），然后输出一个新的DataFrame并附加映射的列。
 *  学习模型可能需要一个DataFrame，读取包含特征向量的列，预测每个特征向量的标签，然后输出带有预测标签的新DataFrame作为列添加。

### Estimators(估算器) ###

一个Estimator抽象学习算法的概念或算法适合或数据串。从技术上讲，Estimator实现是一种方法fit()，该方法接收一个DataFrame并产生一个 Model，即一个Transformer。例如，学习算法（例如为LogisticRegression）Estimator和调用 fit()训练一个LogisticRegressionModel，即为Model，因此为Transformer。

### Properties of pipeline components(管道组件属性) ###

Transformer.transform()和Estimator.fit()都是无状态的。将来，可通过替代概念来支持有状态算法。

每个Transformer或Estimator实例都有一个唯一的ID，该ID在指定参数中很有用。

## Pipeline(管道) ##

在machine learning中，通常需要运行一系列算法来处理数据并从中学习。例如，简单的文本文档处理工作流程可能包括几个阶段：

1.  将每个文档的文本拆分为单词。
2.  将每个文档的单词转换成数字特征向量。
3.  使用特征向量和标签学习预测模型。

MLlib将这样的工作流表示为“Pipeline”，它由要按特定顺序运行的一系列`PipelineStages`（`Transformer和Estimator`）组成。

### 工作流程 ###

Pipeline被指定为阶段序列，每个阶段可以是一个`Transformer`或`Estimator`。这些阶段按顺序运行，并且输入DataFrame在通过每个阶段时都会进行转换。对于`Transformer`阶段，在DataFrame上调用`transform()方法`。对于`Estimator`阶段，调用`fit()`方法以生成一个Transformer（它将成为`PipelineModel`或已拟合`Pipeline`的一部分），并且在DataFrame上调用该`Transformer的transform()`方法。

下图为简单的文本文档工作流程管道的培训时间使用情况。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L00yODM1OTIzMzg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
上图的第一行代表Pipeline的三个阶段。前面两个蓝色区域(`Tokenizer`和`HashingTF`)为`Transformers`，第三个(`LogisticRegression`)是`Estimator`。第二行表示流经管道的数据，其中第一个表示DataFrames。`Pipeline.fit()`在原始DataFrame文件上调用此方法，原始文件包含原始文本文档和标签。该`Tokenizer.transform()`方法将原始文本文档拆分为单词，然后向添加带有单词的新列DataFrame。该`HashingTF.transform()`方法将words列转换为特征向量，并将带有这些向量的新列添加到DataFrame。现在，由于LogisticRegression为Estimator，因此Pipeline第一个调用`LogisticRegression.fit()`产生一个`LogisticRegressionModel`。如果管道中有更多Estimator，则在将DataFrame传递到下一阶段之前，将在DataFrame上调用`LogisticRegressionModel的transform()`方法。

当Pipeline只有Estimator，因此，运行Pipeline的fit()方法后，它会生成PipelineModel，它是一个Transformer。该PipelineModel在测试时使用，用法如下图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L00yODM1OTIzMzg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
在上图中，PipelineModel具有与原始Pipeline相同的阶段数，但是原始Pipeline中的所有Estimator都已变为Transformers。在测试数据集上调用`PipelineModel的transform()`方法时，数据将按顺序通过拟合的管道。每个阶段的`transform()`方法都会更新数据集，并将其传递到下一个阶段。

Pipelines 和 PipelineModels有助于确保训练和测试数据经过相同的特征处理步骤。

### 详细 ###

*  `DAG Pipeline`：Pipeline的阶段被指定为有序数组。此处给出的所有示例均适用于线性管道，即每个阶段使用前一阶段产生的数据的管道。只要数据流图形成`有向无环图`（DAG），就可以创建非线性管道。当前基于每个阶段的输入和输出列名称（通常指定为参数）隐式指定该图。如果管道形成DAG，则必须按拓扑顺序指定阶段。
 *  `运行时检查`：由于管道可以在具有各种类型的DataFrame上运行，因此它们不能使用编译时类型检查。Pipelines和PipelineModels会在实际运行Pipeline之前进行运行时检查。此类型检查使用DataFrame架构完成，该架构是对DataFrame中列的数据类型的描述。
 *  `唯一的Pipeline阶段`：管道的阶段应该是唯一的实例。例如，同一实例myHashingTF不应两次插入到管道中，因为管道阶段必须具有唯一的ID。但是，可以将不同的实例myHashingTF1和myHashingTF2（均为HashingTF类型）放置到同一管道中，因为将使用不同的ID创建不同的实例。

### 参数 ###

MLlib Estimators和Transformers使用统一的API来指定参数。

参数是具有独立文件的命名参数。 ParamMap是一组（参数, 值）对。

将参数传递给算法的主要方法有两种：

1.  设置实例的参数。例如，如果lr是LogisticRegression的实例，则可以调用`lr.setMaxIter(10)`以使`lr.fit()`最多使用10次迭代。该API与`spark.mllib`软件包中使用的API相似。
2.  将ParamMap传递给`fit()`或`transform()`。 ParamMap中的任何参数都将覆盖以前通过`setter`方法指定的参数。

参数属于Estimators和Transformers的特定实例。例如，如果我们有两个LogisticRegression实例lr1和lr2，则可以使用指定的两个maxIter参数构建ParamMap：`ParamMap(lr1.maxIter-> 10, lr2.maxIter-> 20)`。如果Pipeline中有两个算法的`maxIter`参数，这种方法就很适用。

## ML持久性：Saving and Loading Pipelines ##

ML 通常将模型或管道保存到磁盘以供以后使用。在`Spark 1.6`中，模型导入/导出功能已添加到管道API。从`Spark 2.3`开始，spark.ml和pyspark.ml中基于DataFrame的API已有完整介绍。

ML持久性适用于Scala，Java和Python。但是，R当前使用修改后的格式，因此保存在R中的模型只能重新加载到R中。R语言用户可等待后续官方修复。

### 持久性的向后兼容 ###

通常，MLlib为ML持久性保持向后兼容性。也就是说，如果您将ML模型或管道保存在一个版本的Spark中，则应该能够将其重新加载并在以后的Spark版本中使用。但是，有极少数例外，如下所述。

`模型持久性`：是否可以通过Y版本的Spark加载在Apache X版本中使用Apache Spark ML持久性保存的模型或管道？

*  `主要版本`：无保证，但尽力而为。
 *  `次要版本和补丁程序版本`：是，这些是向后兼容的。
 *  `关于格式的注意事项`：不能保证稳定的持久性格式，但是模型加载本身被设计为向后兼容。

`模型行为`：Spark版本X中的模型或管道在Spark版本Y中的行为是否相同？

*  `主要版本`：无保证，但尽力而为。
 *  `次要版本和修补程序版本`：除错误修复外，行为相同。

对于模型持久性和模型行为，Spark版本发行说明中都会报告次要版本或修补程序版本中的所有重大更改。如果发行说明中未报告损坏，则应将其视为要修复的错误。

## 代码示例 ##

### Estimator, Transformer, and Param ###

def main(args: Array[String]): Unit = { 
    
    
    		// 屏蔽日志
    		Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    		Logger.getLogger("org.apache.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
    
    		val spark = SparkSession
    			.builder()
    			.master("local[*]")
    			.appName(Demo02.getClass.getName)
    			.getOrCreate()
    
    		// 从(标签, 特征)元组列表准备训练数据
    		val training = spark.createDataFrame(Seq(
    			(1.0, Vectors.dense(0.0, 1.1, 0.1)),
    			(0.0, Vectors.dense(2.0, 1.0, -1.0)),
    			(0.0, Vectors.dense(2.0, 1.3, 1.0)),
    			(1.0, Vectors.dense(0.0, 1.2, -0.5))
    		)).toDF("label", "features")
    
    		// 创建一个LogisticRegression实例。该实例是一个Estimator.
    		val lr = new LogisticRegression()
    		// 打印出参数，文档和任何默认值
    		println(s"LogisticRegression parameters:\n ${lr.explainParams()}\n")
    
    		// 可以使用setter方法设置参数
    		lr.setMaxIter(10)
    			.setRegParam(0.01)
    
    		// 了解LogisticRegression模型。这使用存储在lr中的参数
    		val model1 = lr.fit(training)
    
    		// 由于model1是模型(即Estimator生产的Transformer)
    		// 我们可以查看它在fit()中使用的参数。
    		// 打印参数(名称：值)对，其中名称是为此的唯一ID
    		// LogisticRegression 实例.
    		println(s"Model 1 was fit using parameters: ${model1.parent.extractParamMap}")
    
    		// 使用ParamMap指定参数,
    		// 支持几种制定参数的方法.
    		val paramMap = ParamMap(lr.maxIter -> 20)
    			.put(lr.maxIter, 30) //指定一个参数， 这样就会覆盖之前的maxIter.
    			.put(lr.regParam -> 0.1, lr.threshold -> 0.55) // Specify multiple Params.
    
    		// 也可以综合使用 ParamMaps.
    		val paramMap2 = ParamMap(lr.probabilityCol -> "myProbability") // Change output column name.
    		val paramMapCombined = paramMap ++ paramMap2
    
    		// paramMapCombined 参数的新模型
    		// paramMapCombined 会覆盖之前的所有参数.
    		val model2 = lr.fit(training, paramMapCombined)
    		println(s"Model 2 was fit using parameters: ${model2.parent.extractParamMap}")
    
    		// 测试数据.
    		val test = spark.createDataFrame(Seq(
    			(1.0, Vectors.dense(-1.0, 1.5, 1.3)),
    			(0.0, Vectors.dense(3.0, 2.0, -0.1)),
    			(1.0, Vectors.dense(0.0, 2.2, -1.5))
    		)).toDF("label", "features")
    
    		// 使用Transformer.transform() 方法对数据进行预测.
    		// LogisticRegression.transform 应用到'features'列.
    		// model2.transform() 输出 'myProbability'
    		// 因为我们之前已重命名了lr.probabilityCol参数，所以使用了'probability'列
    		model2.transform(test)
    			.select("features", "label", "myProbability", "prediction")
    			.collect()
    			.foreach {  case Row(features: Vector, label: Double, prob: Vector, prediction: Double) =>
    				println(s"($features, $label) -> prob=$prob, prediction=$prediction")
    			}
    
    	}

### Pipeline ###

def main(args: Array[String]): Unit = { 
    		// 屏蔽日志
    		Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    		Logger.getLogger("org.apache.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
    
    		val spark = SparkSession
    			.builder()
    			.master("local[*]")
    			.appName(Demo02.getClass.getName)
    			.getOrCreate()
    
    		import org.apache.spark.ml.{ Pipeline, PipelineModel}
    		import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
    		import org.apache.spark.ml.feature.{ HashingTF, Tokenizer}
    		import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
    		import org.apache.spark.sql.Row
    
    		// 从 (id, text, label) 元组列表准备培训文档.
    		val training = spark.createDataFrame(Seq(
    			(0L, "a b c d e spark", 1.0),
    			(1L, "b d", 0.0),
    			(2L, "spark f g h", 1.0),
    			(3L, "hadoop mapreduce", 0.0)
    		)).toDF("id", "text", "label")
    
    		// 配置ML管道，该管道包括三个阶段：tokenizer，HashingTF和lr
    		val tokenizer = new Tokenizer()
    			.setInputCol("text")
    			.setOutputCol("words")
    		val hashingTF = new HashingTF()
    			.setNumFeatures(1000)
    			.setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
    			.setOutputCol("features")
    		val lr = new LogisticRegression()
    			.setMaxIter(10)
    			.setRegParam(0.001)
    		val pipeline = new Pipeline()
    			.setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))
    
    		// 使pipeline适合培训文档
    		val model = pipeline.fit(training)
    
    		// 选择将已拟合的管道保存到磁盘
    		model.write.overwrite().save("/Users/mashikang/IdeaProjects/spark-mllib/src/main/resources/spark-logistic-regression-model")
    
    		// 将不合适的管道保存到磁盘
    		pipeline.write.overwrite().save("/Users/mashikang/IdeaProjects/spark-mllib/src/main/resources/unfit-lr-model")
    
    		// 在生产期间将其加载回
    		val sameModel = PipelineModel.load("/Users/mashikang/IdeaProjects/spark-mllib/src/main/resources/spark-logistic-regression-model")
    
    		// 准备未标记（id，text）元组的测试文档
    		val test = spark.createDataFrame(Seq(
    			(4L, "spark i j k"),
    			(5L, "l m n"),
    			(6L, "spark hadoop spark"),
    			(7L, "apache hadoop")
    		)).toDF("id", "text")
    
    		// 对测试文件进行预测
    		model.transform(test)
    			.select("id", "text", "probability", "prediction")
    			.collect()
    			.foreach {  case Row(id: Long, text: String, prob: Vector, prediction: Double) =>
    				println(s"($id, $text) --> prob=$prob, prediction=$prediction")
    			}
    	}

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