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Criar um pipeline de machine learning do Apache Spark

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A MLlib (biblioteca de aprendizado de máquina) escalonável do Apache Spark oferece recursos de modelagem para um ambiente distribuído. O pacote spark.ml do Spark é um conjunto de APIs de alto nível construído com base em DataFrames. Essas APIs ajudam a criar e ajustar pipelines práticos de Machine Learning. Aprendizado de máquina do Spark refere-se a essa API de MLlib baseada em DataFrame, e não à API de pipeline baseada em RDD mais antiga.

Um pipeline de ML (aprendizado de máquina) é um fluxo de trabalho completo que combina vários algoritmos de aprendizado de máquina. Pode haver muitas etapas necessárias para processar e aprender com os dados, exigindo uma sequência de algoritmos. Os pipelines definem os estágios e a ordenação de um processo de aprendizado de máquina. No MLlib, os estágios de um pipeline são representados por uma sequência específica de PipelineStages, onde um Transformador e um Estimador executam cada uma das tarefas.

Um Transformador é um algoritmo que transforma um DataFrame para outro usando o método transform(). Por exemplo, um transformador de recursos pode ler uma coluna de um DataFrame, mapeá-la para outra coluna e produzir um novo DataFrame com a coluna mapeada anexada a ele.

Um Estimador é uma abstração de algoritmos de aprendizagem e é responsável pelo ajuste ou treinamento em um conjunto de dados para produzir um Transformador. Um Estimador implementa um método chamado fit(), que aceita um DataFrame e produz um DataFrame, que é um Transformador.

Cada instância sem estado de um Transformador ou um Estimador tem seu próprio identificador exclusivo, que é utilizado ao especificar parâmetros. Ambos usam uma API uniforme para especificar esses parâmetros.

Exemplo de pipeline

Para demonstrar um uso prático de um pipeline de ML, este exemplo usa o arquivo de dados de exemplo HVAC.csv que vem pré-carregado no armazenamento padrão do cluster do HDInsight, no Armazenamento do Azure ou no Data Lake Storage. Para exibir o conteúdo do arquivo, navegue até o diretório /HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac. HVAC.csv contém um conjunto de vezes com as temperaturas real e de destino para os sistemas HVAC (aquecimento, ventilação e ar condicionado) em várias construções. A meta é treinar o modelo nos dados e produzir uma temperatura de previsão para uma determinada construção.

O seguinte código:

  1. Define um LabeledDocument, que armazena BuildingID, SystemInfo (um identificador do sistema e duração), e label (1,0 se a construção estiver muito quente, 0,0 caso contrário).
  2. Cria uma função de analisador personalizada parseDocument que leva uma linha (row) de dados e determina se a construção está "quente" comparando a temperatura desejada com a temperatura real.
  3. Aplica o analisador ao extrair os dados de origem.
  4. Criar dados de treinamento.
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()

Esse exemplo de pipeline tem três etapa: Tokenizer e HashingTF (ambos Transformadores) e Logistic Regression (um Estimador). Os dados extraídos e analisados no DataFrame trainingflui através do pipeline quando pipeline.fit(training) é chamado.

  1. O primeiro estágio, Tokenizer, divide a coluna de entrada SystemInfo (que consiste no identificador do sistema e nos valores de idade) em uma coluna de saída words. Essa nova coluna words é adicionada ao DataFrame.
  2. O segundo estágio, HashingTF, converte a nova coluna words vetores de recursos. Essa nova coluna features é adicionada ao DataFrame. Essas duas primeiras etapas são Transformadores.
  3. O terceiro estágio, LogisticRegression, é um estimador e, portanto, o pipeline chama o método LogisticRegression.fit() para produzir um LogisticRegressionModel.
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)

Para consultar as novas colunas words e features adicionadas pelos transformadores Tokenizer e HashingTF, e um exemplo do Estimador LogisticRegression, execute um método PipelineModel.transform() no DataFrame original. No código de produção, a próxima etapa seria passar em um DataFrame de teste para validar o treinamento.

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

O objeto model agora pode ser usado para fazer previsões. Para obter um exemplo completo desse aplicativo de aprendizado de máquina e as instruções passo a passo para executá-lo, confira Criar aplicativos de aprendizado de máquina do Apache Spark no Azure HDInsight.

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