Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
:Apache Spark - это популярная открытая платформа для работы с большими данными и машинного обучения. В состав Spark входит библиотека машинного обучения MLlib с широким набором алгоритмов для решения задач классификации, регрессии, кластеризации, поиска ассоциативных правил и др.
В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения в Spark, чтобы вы смогли начать применять эти мощные технологии на практике.
Подготовка данных
Первым этапом машинного обучения является подготовка исходных данных. В Spark данные хранятся распределенно в виде RDD (резильентных распределенных наборов данных) или в виде DataFrames. Часто требуется преобразовать данные к нужному формату, очистить от пропусков и выбросов, разбить на обучающую и тестовую выборки. Это делается с помощью операций в Spark SQL или методов самих RDD/DataFrames.
Например, чтобы разбить данные на обучающую и тестовую части в пропорции 70% на 30%, можно воспользоваться методом randomSplit():
val data = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val Array(trainData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
Построение модели машинного обучения
Далее с подготовленными данными можно переходить к обучению модели. В MLlib доступно несколько популярных алгоритмов, таких как логистическая регрессия, деревья решений, K-means, ALS и другие.
Модели строятся с помощью соответствующих классов. Например, для линейной регрессии:
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
val lr = new LinearRegression()
val model = lr.fit(trainData)
Метод fit() запускает обучение модели на переданных данных.
Оценка качества модели
Чтобы оценить, насколько хорошо обученная модель делает предсказания, используют различные метрики: среднеквадратичная ошибка, r-квадрат, F-мера и др. Их можно посчитать, применив модель к тестовым данным:
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
val predResults = model.transform(testData)
val evaluator = new RegressionEvaluator()
val rmse = evaluator.evaluate(predResults )
Таким образом можно сравнить разные модели и выбрать лучшую для внедрения.
Работа с пайплайнами
Часто этапы машинного обучения в Spark оформляют в виде пайплайна - последовательности шагов, которая является единым логическим блоком. Это позволяет удобно конструировать workflow приложения.
Например, пайплайн может включать чтение данных, препроцессинг, построение и оценку модели. Пайплайны создаются с помощью объекта Pipeline:
import org.apache.spark.ml.Pipeline
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(dataPrep, model, evaluator))
val pipelineModel = pipeline.fit(inputData)
Их можно многократно переиспользовать для разных наборов данных.
Распределенные вычисления
Одно из ключевых преимуществ Spark - возможность распределенных вычислений на кластерах для обработки больших данных. Модели обучаются параллельно на множестве узлов.
Чтобы запустить приложение в распределенном режиме, используется менеджер кластера, например Spark Standalone, YARN или Mesos. Код при этом практически не меняется.
Таким образом видно, что Spark предоставляет мощный и гибкий инструментарий для решения задач машинного обучения. Освоив его основы, вы сможете применять ML в проектах с большими данными.