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Erstellen einer Apache Spark-Machine Learning-Pipeline

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Die skalierbare Machine Learning-Bibliothek von Apache Spark (MLlib) bindet Modellierungsfunktionen in eine verteilte Umgebung ein. Das Spark-Paket spark.ml umfasst eine Gruppe von auf Dataframes basierenden APIs auf hoher Ebene. Mit diesen APIs können Sie praktische Machine Learning-Pipelines erstellen und optimieren. Spark-Machine Learning bezieht sich auf diese auf Dataframes basierende MLlib-API und nicht auf die ältere RDD-basierte Pipeline-API.

Bei einer Machine Learning-Pipeline (ML-Pipeline) handelt es sich um einen vollständigen Workflow, der mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen miteinander kombiniert. Zum Verarbeiten und Lernen von Daten können viele Schritte und eine Reihe von Algorithmen erforderlich sein. Pipelines definieren die Phasen eines Machine Learning-Prozesses und deren Reihenfolge. In MLlib werden Phasen einer Pipeline durch eine bestimmte Abfolge von Pipelinephasen dargestellt, wobei ein Transformator und ein Estimator jeweils Aufgaben ausführen.

Ein Transformator ist ein Algorithmus, der unter Verwendung der transform()-Methode einen Dataframe in einen anderen Dataframe transformiert. Beispielsweise kann ein Featuretransformator eine Spalte eines Dataframes lesen, diese einer anderen Spalte zuordnen und einen neuen Dataframe mit der angehängten zugeordneten Spalte ausgeben.

Ein Estimator ist eine Abstraktion von Lernalgorithmen und dient der Anpassung oder dem Training für ein Dataset zum Generieren eines Transformators. Ein Estimator implementiert eine Methode mit dem Namen fit(), die einen Dataframe akzeptiert und einen Dataframe generiert, der ein Transformator ist.

Jeder zustandslosen Instanz eines Transformators oder Estimators ist ein eigener eindeutiger Bezeichner zugewiesen, der beim Angeben von Parametern verwendet wird. Beide verwenden eine einheitliche API zur Angabe dieser Parameter.

Pipelinebeispiel

Zur Veranschaulichung der praktischen Verwendung einer ML-Pipeline verwendet dieses Beispiel die Datendatei HVAC.csv, die bereits in den Standardspeicher (Azure Storage oder Data Lake Storage) für Ihren HDInsight-Cluster geladen wurde. Zum Anzeigen des Inhalts der Datei navigieren Sie zum Verzeichnis /HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac. HVAC.csv enthält einen Satz von Zeiten mit den Zieltemperaturen und den tatsächlichen Temperaturen für HVAC-Systeme (Heating, Ventilation, Air Conditioning) in verschiedenen Gebäuden. Ziel ist das Trainieren des Modells für die Daten und das Generieren einer Temperaturprognose für ein bestimmtes Gebäude.

Der folgende Code

  1. Definiert ein LabeledDocument, in dem die BuildingID, die SystemInfo (Bezeichner eines Systems und Alter) und ein label (1.0, wenn das Gebäude überhitzt ist, andernfalls 0.0) gespeichert sind.
  2. Erstellt die benutzerdefinierte Parserfunktion parseDocument, die eine Datenzeile abruft und ermittelt, ob das Gebäude warm („hot“) ist, indem die Zieltemperatur mit der tatsächlichen Temperatur verglichen wird.
  3. Wendet den Parser beim Extrahieren der Quelldaten an.
  4. Erstellt Trainingsdaten.
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
from pyspark.sql import Row

# The data structure (column meanings) of the data array:
# 0 Date
# 1 Time
# 2 TargetTemp
# 3 ActualTemp
# 4 System
# 5 SystemAge
# 6 BuildingID

LabeledDocument = Row("BuildingID", "SystemInfo", "label")

# Define a function that parses the raw CSV file and returns an object of type LabeledDocument


def parseDocument(line):
    values = [str(x) for x in line.split(',')]
    if (values[3] > values[2]):
        hot = 1.0
    else:
        hot = 0.0

    textValue = str(values[4]) + " " + str(values[5])

    return LabeledDocument((values[6]), textValue, hot)


# Load the raw HVAC.csv file, parse it using the function
data = sc.textFile(
    "wasbs:///HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

documents = data.filter(lambda s: "Date" not in s).map(parseDocument)
training = documents.toDF()

Diese Beispielpipeline umfasst drei Phasen: Tokenizer und HashingTF (beide Transformatoren) und Logistic Regression (Estimator). Die extrahierten und analysierten Daten im training-Dataframe durchlaufen die Pipeline, wenn pipeline.fit(training) aufgerufen wird.

  1. In der ersten Phase Tokenizer wird die Eingabespalte SystemInfo (bestehend aus dem Systembezeichner und den Alterswerten) in die Ausgabespalte words unterteilt. Diese neue Spalte words wird dem Dataframe hinzugefügt.
  2. In der zweiten Phase HashingTF wird die neue Spalte words in Funktionsvektoren umgewandelt. Diese neue Spalte features wird dem Dataframe hinzugefügt. Bei diesen ersten beiden Phasen handelt es sich um Transformatoren.
  3. Bei der dritten Phase LogisticRegression handelt es sich um einen Estimator, daher ruft die Pipeline die LogisticRegression.fit()-Methode auf, um ein LogisticRegressionModel zu generieren.
tokenizer = Tokenizer(inputCol="SystemInfo", outputCol="words")
hashingTF = HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol="features")
lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)

# Build the pipeline with our tokenizer, hashingTF, and logistic regression stages
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

model = pipeline.fit(training)

Um die neuen von den Transformatoren Tokenizer und HashingTF hinzugefügten Spalten words und features sowie ein Beispiel für den Estimator LogisticRegression anzuzeigen, führen Sie eine PipelineModel.transform()-Methode für den ursprünglichen Dataframe aus. Im Produktionscode ist der nächste Schritt die Übergabe in einen Testdataframe, um das Training zu überprüfen.

peek = model.transform(training)
peek.show()

# Outputs the following:
+----------+----------+-----+--------+--------------------+--------------------+--------------------+----------+
|BuildingID|SystemInfo|label|   words|            features|       rawPrediction|         probability|prediction|
+----------+----------+-----+--------+--------------------+--------------------+--------------------+----------+
|         4|     13 20|  0.0|[13, 20]|(262144,[250802,2...|[0.11943986671420...|[0.52982451901740...|       0.0|
|        17|      3 20|  0.0| [3, 20]|(262144,[89074,25...|[0.17511205617446...|[0.54366648775222...|       0.0|
|        18|     17 20|  1.0|[17, 20]|(262144,[64358,25...|[0.14620993833623...|[0.53648750722548...|       0.0|
|        15|      2 23|  0.0| [2, 23]|(262144,[31351,21...|[-0.0361327091023...|[0.49096780538523...|       1.0|
|         3|      16 9|  1.0| [16, 9]|(262144,[153779,1...|[-0.0853679939336...|[0.47867095324139...|       1.0|
|         4|     13 28|  0.0|[13, 28]|(262144,[69821,25...|[0.14630166986618...|[0.53651031790592...|       0.0|
|         2|     12 24|  0.0|[12, 24]|(262144,[187043,2...|[-0.0509556393066...|[0.48726384581522...|       1.0|
|        16|     20 26|  1.0|[20, 26]|(262144,[128319,2...|[0.33829638728900...|[0.58377663577684...|       0.0|
|         9|      16 9|  1.0| [16, 9]|(262144,[153779,1...|[-0.0853679939336...|[0.47867095324139...|       1.0|
|        12|       6 5|  0.0|  [6, 5]|(262144,[18659,89...|[0.07513008136562...|[0.51877369045183...|       0.0|
|        15|     10 17|  1.0|[10, 17]|(262144,[64358,25...|[-0.0291988646553...|[0.49270080242078...|       1.0|
|         7|      2 11|  0.0| [2, 11]|(262144,[212053,2...|[0.03678030020834...|[0.50919403860812...|       0.0|
|        15|      14 2|  1.0| [14, 2]|(262144,[109681,2...|[0.06216423725633...|[0.51553605651806...|       0.0|
|         6|       3 2|  0.0|  [3, 2]|(262144,[89074,21...|[0.00565582077537...|[0.50141395142468...|       0.0|
|        20|     19 22|  0.0|[19, 22]|(262144,[139093,2...|[-0.0769288695989...|[0.48077726176073...|       1.0|
|         8|     19 11|  0.0|[19, 11]|(262144,[139093,2...|[0.04988910033929...|[0.51246968885151...|       0.0|
|         6|      15 7|  0.0| [15, 7]|(262144,[77099,20...|[0.14854929135994...|[0.53706918109610...|       0.0|
|        13|      12 5|  0.0| [12, 5]|(262144,[89689,25...|[-0.0519932532562...|[0.48700461408785...|       1.0|
|         4|      8 22|  0.0| [8, 22]|(262144,[98962,21...|[-0.0120753606650...|[0.49698119651572...|       1.0|
|         7|      17 5|  0.0| [17, 5]|(262144,[64358,89...|[-0.0721054054871...|[0.48198145477106...|       1.0|
+----------+----------+-----+--------+--------------------+--------------------+--------------------+----------+

only showing top 20 rows

Das model-Objekt kann nun für Vorhersagen verwendet werden. Das vollständige Beispiel dieser Machine Learning-Anwendung sowie eine ausführliche Anleitung für die Ausführung finden Sie unter Erstellen einer Apache Spark-Machine Learning-Anwendung in Azure HDInsight.

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