spark-ML基础

一、ML组件

ML的标准API使用管道（pipeline）这样的方式，可以将多个算法或者数据处理过程整合到一个管道或者一个流程里运行，其中包含下面几个部分： 
1. dataFrame：用于ML的dataset，保存数据 
2. transformer：将一个dataFrame按照某种计算转换成另外一个dataFrame，例如把一个包含特征的dataFrame通过模型预测，生成一个包含特征和预测的dataFrame 
3. estimator：根据训练样本进行模型训练（fit），并且得到一个对应的transformer 
4. pipeline：将多个transformer和estimator串成一个ML的工作流 
5. parameter：transformer和estimator共用一套API来确定参数

transformer

包含特征转换和已学习得到的数据模型，它实现了一个方法transform() 
1、一个特征transformer可能将一个dataFrame的某些列映射成新的列，然后输出处理后的新的dataFrame；

2、一个学习得到的模型将读取一个包含特征的dataFrame，对每个样本进行预测，并且把预测结果附加到这个dataFrame，得到一个新的dataFrame

Estimators

主要用于训练模型，实现了一个方法fit()，接受一个包含特征的dataFrame，然后训练得到一个模型，那个模型就是一个transformer 
例如：一个LogisticRegression是一个estimator，然后通过调用fit()，得到一个LogisticRegressionModel，这是一个transformer。

每个transformer和estimator都有一个唯一ID，用于保存对应的参数

pipeline

例如一个文本挖掘包含以下三个步骤： 
1. 将文本切分成词 
2. 将词转换成特征向量 
3. 训练得到一个模型，然后用于预测

spark ML将这样一个工作流定义为pipeline，一个pipeline包含多个PipelineStages (transformer和estimator)，通过dataFrame在各个stage中进行传递。

这是一个训练模型的例子，包含了三个步骤，蓝色的是指transformer，红色是estimator

这是一个使用已训练模型预测样本的例子，

Parameters

一个Paramap包含多个(parameter, value)的键值对 
有两种方法将参数传给算法： 
1. 将参数设置到算法的一个实例，例如lr是LogisticRegression的一个实例，则他可以调用lr.setMaxIter(10)来设置训练循环次数 
2. 将paramap作为输入参数，给fit()或者transform()，这些参数会都会覆盖掉原来set的值　　

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　　　　我们可以将paramap传给不同实例，例如lr1和lr2是LogisticRegression的两个实例，我们可以建立ParamMap(lr1.maxIter -> 10, lr2.maxIter -> 20)的参数列表，即将两个实例的参数都放在paramMap中

　　　　可以使用import/export导出模型或者pipeline到磁盘上

二、基本数据结构

完整内容请参考官方文档 https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-data-types.html

（一）核心概念

1、本地向量 LocalVecotr

MLlib的本地向量主要分为两种，DenseVector和SparseVector，顾名思义，前者是用来保存稠密向量，后者是用来保存稀疏向量，其创建方式主要有一下三种（三种方式均创建了向量(1.0, 0.0, 2.0）：

注意，ml package中有同样的类。

import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}  

//创建一个稠密向量  
val dv : Vector = Vectors.dense(1.0,0.0,3.0);  
//创建一个稀疏向量（第一种方式）  
val sv1: Vector = Vectors.sparse(3, Array(0,2), Array(1.0,3.0));  
//创建一个稀疏向量（第二种方式）  
val sv2 : Vector = Vectors.sparse(3, Seq((0,1.0),(2,3.0)))  

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对于稠密向量：很直观，你要创建什么，就加入什么，其函数声明为Vectors.dense(values : Array[Double]) 
对于稀疏向量，当采用第一种方式时，3表示此向量的长度，第一个Array(0,2)表示的索引，第二个Array(1.0, 3.0)与前面的Array(0,2)是相互对应的，表示第0个位置的值为1.0，第2个位置的值为3 
对于稀疏向量，当采用第二种方式时，3表示此向量的长度，后面的比较直观，Seq里面每一对都是(索引，值）的形式。

tips:由于scala中会默认包含scal.collection.immutalbe.Vector，所以当使用MLlib中的Vector时，需要显式的指明import路径

2、向量标签 LabelVector

向量标签和向量是一起的，简单来说，可以理解为一个向量对应的一个特殊值，这个值的具体内容可以由用户指定，比如你开发了一个算法A，这个算法对每个向量处理之后会得出一个特殊的标记值p，你就可以把p作为向量标签。同样的，更为直观的话，你可以把向量标签作为行索引，从而用多个本地向量构成一个矩阵（当然，MLlib中已经实现了多种矩阵） 
其使用代码为：

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors  
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint  
val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))  

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对于pos变量，第一个参数表示这个数据的分类，1.0的具体含义只有你自己知道咯，可以使行索引，可以使特殊值神马的 
从文件中直接读入一个LabeledPoint

MLlib提供了一种快捷的方法，可以让用户直接从文件中读取LabeledPoint格式的数据。规定其输入文件的格式为：

label index1:value1 index2:value2.....  

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然后通过

val spark = SparkSession.builder.appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()
val data = spark.read.format("libsvm").load("/tmp/ljhn1829/aplus/training_data3")

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直接读入即可。 
关于libsvm格式的详细说明请见下面内容。

3、本地矩阵

既然是算数运算包，肯定少不了矩阵包，先上代码：

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices}  
val dm : Matrix = Matrices.dense(3,2, Array(1.0,3.0,5.0,2.0,4.0,6.0))  

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上面的代码段创建了一个稠密矩阵：

1.0     2.0
3.0     4.0
5.0     6.0

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很明显，创建的时候是将原来的矩阵按照列变成一个一维矩阵之后再初始化的。

稀疏矩阵：

val eye = Matrices.sparse(3, 3, Array(0, 1, 2, 3), Array(0, 1, 2), Array(1, 1, 1))

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4、分布式矩阵

（ml package未找到类似的类） 
MLlib提供了三种分布式矩阵的实现，依据你数据的不同的特点，你可以选择不同类型的数据： 
(1)RowMatrix

RowMatrix矩阵只是将矩阵存储起来，要注意的是，此种矩阵不能按照行号访问。（我也不知道为什么这样鸟。。）

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector  
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix  
val rows: RDD[Vector] = ...//  
val mat: RowMatrix = new RowMatrix(rows)  

val m = mat.numRows()  
val n = mat.numCols()  

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RowMatrix要从RDD[Vector]构造，m是mat的行数，n是mat的列 
Multivariate summary statistics

顾名思义，这个类里面包含了矩阵中的很多常见信息，怎么使用呢？

import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix  
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix  
import org.apache.spark.mllib.stat.MultivariateStatisticalSummary  

val mat: RowMatrix = ..  

val summy : MultivariateStatisticalSummary = mat.computeColumnSummaryStatistics()  
println(summy.mean)//平均数  

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通过这个类，可以得到平均数，矩阵中非0个数，具体的数据看看帮助文档 
(2)IndexedRowMatrix

IndexedRowMatrix矩阵和RowMatrix矩阵的不同之处在于，你可以通过索引值来访问每一行。其他的，没啥区别。。 
(3)CoordinateMatrix

当你的数据特别稀疏的时候怎么办？采用这种矩阵吧。先上代码：

import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{CoordinatedMatrix, MatrixEntry}  

val entries : RDD[MatrixEntry] = ..  
val mat: CoordinateMatrix = new CoordinateMatrix(entries)  

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CoordinateMatrix矩阵中的存储形式是（row，col，value），就是原始的最稀疏的方式，所以如果矩阵比较稠密，别用这种数据格式

（二）libsvm数据格式

首先介绍一下 libSVM的数据格式

Label 1:value 2:value … 
Label：是类别的标识，比如上节train.model中提到的1 -1，你可以自己随意定，比如-10，0，15。当然，如果是回归，这是目标值，就要实事求是了。 
Value：就是要训练的数据，从分类的角度来说就是特征值，数据之间用空格隔开 
比如: 
-15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333 
需要注意的是，如果特征值为0，则这列数据可以不写，因此特征冒号前面的(姑且称做序号)可以不连续。如： 
-15 1:0.708 3:-0.3333 
表明第2个特征值为0，从编程的角度来说，这样做可以减少内存的使用，并提高做矩阵内积时的运算速度。我们平时在matlab中产生的数据都是没有序号的常规矩阵，所以为了方便最好编一个程序进行转化。

spark提供了方便的工具类来加载这些数据

val spark = SparkSession.builder.appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()
val data = spark.read.format("libsvm").load("/tmp/ljhn1829/aplus/training_data3")

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（三）fit()/transform()方法的参数DF包含哪些列

　　模型抽象为三个基本类，estimators（实现fit方法）, transformers（实现transform方法）, pipelines，一个正常的模型应该同时实现 fit 和 transform 两个方法

　　fit 的DataFrame需要包含两列 featuresCol 和 labelCol 默认名字为 label
　　transform 之前的DataFrame需要有一列名字为features，输出三列（依赖于参数），三列有默认名字，都可以通过setter函数进行设置。
　　　　predictedCol 预测的标签，默认名字为 prediction
　　　　rawPredictedCol 预测的向量，默认名字为 rawPrediction
　　　　probabilityCol 预测的概率，默认名字为 probability

范例1

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object logr {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
    import org.apache.spark.ml.param.ParamMap
    import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}
    import org.apache.spark.sql.Row

    val ss=SparkSession.builder().master("local").appName("haha").getOrCreate()
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    val training = ss.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，这是一个Estimator.
    val lr = new LogisticRegression()
    //打印参数
    println("LogisticRegression parameters:\n" + lr.explainParams() + "\n")

    //调用实例的set方法设置参数
    lr.setMaxIter(10)
      .setRegParam(0.01)

    // 学习LogisticRegression模型，model1是一个transformer
    val model1 = lr.fit(training)

    println("Model 1 was fit using parameters: " + model1.parent.extractParamMap)

    // 通过paramap来设置参数
    val paramMap = ParamMap(lr.maxIter -> 20)
      .put(lr.maxIter, 30)
      .put(lr.regParam -> 0.1, lr.threshold -> 0.55)

    // 两个ParamMap之间可以相加合并.
    val paramMap2 = ParamMap(lr.probabilityCol -> "myProbability") // Change output column name
    val paramMapCombined = paramMap ++ paramMap2

    val model2 = lr.fit(training, paramMapCombined)
    println("Model 2 was fit using parameters: " + model2.parent.extractParamMap)

    //测试数据
    val test = ss.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")

    //model2的transform()会只选择features的数据，不会把label数据包含进去
    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")
      }
  }
}

验证

ML里面用CrossValidator类来做交叉验证，这个类包含一个estimator、一堆paramMap、和一个evaluator。 
evaluator有三个子类，包括regressionEvaluator, BinaryClassificationEvaluator, MulticlassClassificationEvaluator。

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object logr {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
    import org.apache.spark.ml.Pipeline
    import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
    import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator
    import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
    import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, CrossValidator}
    import org.apache.spark.sql.Row

    val ss = SparkSession.builder().master("local").appName("haha").getOrCreate()
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)

    val training = ss.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),
      (4L, "b spark who", 1.0),
      (5L, "g d a y", 0.0),
      (6L, "spark fly", 1.0),
      (7L, "was mapreduce", 0.0),
      (8L, "e spark program", 1.0),
      (9L, "a e c l", 0.0),
      (10L, "spark compile", 1.0),
      (11L, "hadoop software", 0.0)
    )).toDF("id", "text", "label")

    val tokenizer = new Tokenizer()
      .setInputCol("text")
      .setOutputCol("words")
    val hashingTF = new HashingTF()
      .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
      .setOutputCol("features")
    val lr = new LogisticRegression()
      .setMaxIter(10)
    val pipeline = new Pipeline()
      .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))

    // ParamGridBuilder创建参数grid，保存所有要做验证的参数
    val paramGrid = new ParamGridBuilder()
      .addGrid(hashingTF.numFeatures, Array(10, 100, 1000))
      .addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))
      .build()

    // 这里将pipeline作为一个estimator传递给cv，这里默认的评估是ROC
    val cv = new CrossValidator()
      .setEstimator(pipeline)
      .setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)
      .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
      .setNumFolds(2) // Use 3+ in practice

    // 训练模型，选择最优参数
    val cvModel = cv.fit(training)

    val test = ss.createDataFrame(Seq(
      (4L, "spark i j k"),
      (7L, "apache hadoop")
    )).toDF("id", "text")

    // cvModel将会用最优的参数进行预测
    cvModel.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")
      }
  }
}

• ML中除了cv以外，还有一种指定样本划分的验证方式，TrainValidationSplit 类，默认是0.75，即3/4用于做训练，1/4用于做测试。其他跟cv一样

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, TrainValidationSplit}
object logr {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val ss = SparkSession.builder().master("local").appName("haha").getOrCreate()
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    
    val data = ss.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt")
    val Array(training, test) = data.randomSplit(Array(0.9, 0.1), seed = 12345)

    val lr = new LinearRegression()

    val paramGrid = new ParamGridBuilder()
      .addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))
      .addGrid(lr.fitIntercept)
      .addGrid(lr.elasticNetParam, Array(0.0, 0.5, 1.0))
      .build()

    // 创建trainValidationSplit类
    val trainValidationSplit = new TrainValidationSplit()
      .setEstimator(lr)
      .setEvaluator(new RegressionEvaluator)
      .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
      // 指定划分百分比
      .setTrainRatio(0.8)

    val model = trainValidationSplit.fit(training)

    model.transform(test)
      .select("features", "label", "prediction")
      .show()
  }
}