ML Pipelines：Spark1.2中一个用于MLlib的High-Level API

ML Pipelines: A New High-Level API for MLlib 一文来自Databricks Blog，由Xiangrui Meng、Joseph Bradley、Evan Sparks(UC Berkeley)和Shivaram Venkataraman(UC Berkeley)联合撰写。

以下为译文

在每次版本更新中，除下新算法和性能升级，Databricks在MLlib的易用性上同样投入了大量精力。类似Spark Core，MLlib提供了3个编程语言的API：Python、Java和Scala。除此之外，MLlib同样提供了代码示例，以方便不同背景用户的学习和使用。在Spark 1.2中，通过与AMPLab（UC Berkeley）合作，一个 pipeline API被添加到MLlib，再次简化了MLlib的建立工作，并添加了针对ML pipelines的调优机制。

实际应用中，一个ML pipeline往往包括一系列的阶段，比如数据预处理、特征提取、模型拟合及可视化。举个例子，文本分类可能就会包含文本分割与清洗、特征提取，并通过交叉验证训练一个分类模型。虽然当下每个步骤都有许多库可以使用，但是将每个步骤连接起来却并不是件容易的事情，特别是在大规模场景下。当下，大部分的库都不支持分布式计算，或者他们并不支持一个原生的pipeline建立和优化。不幸的是，这个问题经常被学术界所忽视，而在工业界却又不得不重点讨论。

本篇博文将简述Databricks和AMPLab在ML pipeline（MLlib）所做的工作，其中有些设计由scikit-learn项目和一些前期MLI工作启发而来。

Dataset Abstraction

在新的pipeline设计时，数据集通常由Spark SQL的SchemaRDD以及ML pipeline的一系列数据集转换表现。每个转换都会摄入一个输入数据集，并输出一个已转换数据集，同时输出数据集将成为下一个步骤的输入数据集。之所以使用Spark SQL，主要考虑到以下几个因素：数据导入/输出、灵活的列类型和操作，以及执行计划优化。

数据的输入和输出是一个ML pipeline的起点和终点。MLlib当下已为数种类型提供了实用的输入和输出工具，其中包括用于分类和回归的LabeledPoint、用于协同过滤的Rating等。然而真实的数据集可能会包含多种类型，比如用户/物品 ID、时间戳，亦或是原始记录，而当下的工具并没有很好地支持所有这些类型。同时，它们还使用了从其他ML库中继承的无效率文本存储格式。

通常主流的ML pipeline都会包含特征转换阶段，你可以把特征转换看成在现有列上加上一个新列。举个例子，比如：文本分词将文档拆成大量词，而tf-idf则将这些词转换为一个特征向量。在这个过程中，标签会被加工用于模型拟合。同时，在实际过程中，更复杂的特征转换也经常会出现。因此，数据集需要支撑不同类型的列，包括密集/稀疏向量，以及为现有列建立新列的操作。

在上面这个例子中，id、text以及words在转换中都会被转入。在模型拟合中，它们是不需要的，但是在预测和模型校验时它们又会被用到。如果预测数据集只包含predicted labels，那么它们不会提供太多的信息。如果我们希望检验预测结果，比如检验false positives，那么结合predicted labels 、原始输入文本及tokenized words则是非常有必要的。这样一来，如果底层执行引擎经过优化，并且只加载所需列将是很必要的。

幸运的是，Spark SQL已经提供了大多数所期望的功能，机构不需要再重新开始。Spark支持从Parque读取SchemaRDDs，并支持将SchemaRDDs写入对应的Parque。Parque是一个非常有效的列存储格式，可以在RDDs和SchemaRDDs之间自由转换，它同时还支持Hive和Avro这样的外部数据源。使用Spark SQL，建立（说声明可能更为准确）新列将非常便捷和友好。SchemaRDD实体化使用了lazy模式，Spark SQL可以基于列的需求来优化执行计划，可以较好的满足用户需求。SchemaRDD支持标准的数据类型，为了让其可以更好地支持ML，技术团队为其添加了对向量类型的支持（用户定义类型），同时支持密集和稀疏特征向量。

下面是一段Scala代码，它实现了ML数据集导入/输出，以及一些简单的功能。在Spark知识库“examples/”目录下，你发现一些更加复杂的数据集示例（使用Scala和Python）。在这里，我们推荐用户阅读Spark SQL’s user guide以查看更多SchemaRDD详情，以及它所支撑的操作。

val sqlContext = SQLContext(sc)
import sqlContext._ // implicit conversions

// Load a LIBSVM file into an RDD[LabeledPoint].
val labeledPointRDD: RDD[LabeledPoint] =
  MLUtils.loadLibSVMFile("/path/to/libsvm")

// Save it as a Parquet file with implicit conversion
// from RDD[LabeledPoint] to SchemaRDD.
labeledPointRDD.saveAsParquetFile("/path/to/parquet")

// Load the parquet file back into a SchemaRDD.
val dataset = parquetFile("/path/to/parquet")

// Collect the feature vectors and print them.
dataset.select('features).collect().foreach(println)

Pipeline

新的Pipeline API位于名为“spark.ml”的包下。Pipeline由多个步骤组成， 这些步骤一般可分为两个类型： Transformer和Estimator。Transformer会摄入一个数据集，并输出一个新的数据集。比如，分词组件就是一个Transformer，它会将一个文本数据集转换成一个tokenized words数据集。Estimator首先必须满足输入数据集，并根据输入数据集产生一个模型。举个例子，逻辑归回就是一个Estimator，它会在一个拥有标签和特征的数据集上进行训练，并返回一个逻辑回归模型。

Pipeline建立起来比较简单：简单的声明它的步骤，配置参数，并将在一个pipeline object中进行封装。下面的代码演示了一个简单文本分类pipeline，由1个分词组件、1个哈希Term Frequency特征抽取组件，以及1个逻辑回归。

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(0.01)
val pipeline = new Pipeline()
  .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))

Pipeline的本身就是个Estimator，因此我们可以轻松的使用。

val model = pipeline.fit(trainingDataset)

拟合模型包括了分词组件、哈希TF特征抽取组件，以及拟合逻辑回归模型。下面的图表绘制了整个工作流，虚线部分只在pipeline fitting中发生。

这个拟合Pipeline模型是个Transformer，可以被用于预测、模型验证和模型检验。

model.transform(testDataset)
  .select('text, 'label, 'prediction)
  .collect()
  .foreach(println)

在 ML算法上，有一个麻烦的事情就是它们有许多hyperparameters需要被调整。同时，这些hyperparameters与被MLlib优化的模型参数完全不同。当然，如果缺乏数据和算法上的专业知识，我们很难发现这些hyperparameters组合的最优组合。然而，即使有专业知识，随着pipeline和hyperparameters规模的增大，这个过程也将变得异常复杂。而在实践中，hyperparameters的调整却通常与最终结果戚戚相关。举个例子，在下面的pipeline中，我们有两个hyperparameters需要调优，我们分别赋予了3个不同的值。因此，最终可能会产生9个不同的组合，我们期望从中找到一个最优组合。

在这里，spark支持hyperparameter的交叉验证。交叉验证被作为一个元方法，通过用户指定参数组合让其适合底层Estimator。这里的Estimator可以是一个pipeline，它可以与 Evaluator组队并输出一个标量度量用于预测，比如精度。调优一个Pipeline是非常容易的：

// Build a parameter grid.
val paramGrid = new ParamGridBuilder()
  .addGrid(hashingTF.numFeatures, Array(10, 20, 40))
  .addGrid(lr.regParam, Array(0.01, 0.1, 1.0))
  .build()

// Set up cross-validation.
val cv = new CrossValidator()
  .setNumFolds(3)
  .setEstimator(pipeline)
  .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
  .setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)

// Fit a model with cross-validation.
val cvModel = cv.fit(trainingDataset)

当然，在一个ML pipeline中，用户可以嵌入自己的transformers或者estimators是非常重要的（建立在用户已经实现了pipeline接口的情况下）。这个API让MLlib外部代码的使用和共享变得容易，我们建议用户去阅读 spark.ml user guide以获得关于pipeline API的更多信息。

结语

本篇博文介绍了Spark 1.2中引入的ML pipeline API，以及这个API的运行原理——需要由 SPARK-3530、SPARK-3569、 SPARK-3572、SPARK-4192和SPARK-4209多个JIRAs完成。我们建议用户阅读JIRA页面上公布的设计文档以获得更多消息和设计选择。需要提及的是，Pipeline API的开发并没有全部完成。同时，在Pipeline API之外，还有一些相关的工作需要完成，比如：SPARK-5097，需要添加一个data frame APIs到SchemaRDD；SPARK-4586，需要一个ML pipeline Python API；SPARK-3702，用于学习算法和模型的类层次结构。

声明： 此文观点不代表本站立场；转载须要保留原文链接；版权疑问请联系我们。