Spark入门:Spark MLlib介绍

大数据技术原理与应用

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一、什么是机器学习

机器学习可以看做是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。一种经常引用的英文定义是:

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。

机器学习机器学习

机器学习强调三个关键词:算法、经验、性能,其处理过程如上图所示。在数据的基础上,通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求,就用该模型来测试其他的数据;如果达不到要求,就要调整算法来重新建立模型,再次进行评估。如此循环往复,最终获得满意的经验来处理其他的数据。机器学习技术和方法已经被成功应用到多个领域,比如个性推荐系统,金融反欺诈,语音识别,自然语言处理和机器翻译,模式识别,智能控制等。

二、基于大数据的机器学习

传统的机器学习算法,由于技术和单机存储的限制,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机,导致学习的模型不是很准确,在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现,存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能,这顺便也解决了统计随机性的问题。然而,由于 MapReduce 自身的限制,使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的,即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入,这个过程中,如果使用 MapReduce,我们只能把中间结果存储磁盘,然后在下一次计算的时候从新读取,这对于迭代 频发的算法显然是致命的性能瓶颈。

在大数据上进行机器学习,需要处理全量数据并进行大量的迭代计算,这要求机器学习平台具备强大的处理能力。Spark 立足于内存计算,天然的适应于迭代式计算。即便如此,对于普通开发者来说,实现一个分布式机器学习算法仍然是一件极具挑战的事情。幸运的是,Spark提供了一个基于海量数据的机器学习库,它提供了常用机器学习算法的分布式实现,开发者只需要有 Spark 基础并且了解机器学习算法的原理,以及方法相关参数的含义,就可以轻松的通过调用相应的 API 来实现基于海量数据的机器学习过程。其次,Spark-Shell的即席查询也是一个关键。算法工程师可以边写代码边运行,边看结果。spark提供的各种高效的工具正使得机器学习过程更加直观便捷。比如通过sample函数,可以非常方便的进行抽样。当然,Spark发展到后面,拥有了实时批计算,批处理,算法库,SQL、流计算等模块等,基本可以看做是全平台的系统。把机器学习作为一个模块加入到Spark中,也是大势所趋。

三、Spark 机器学习库MLLib

MLlib是Spark的机器学习(Machine Learning)库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。具体来说,其主要包括以下几方面的内容:

  1. 算法工具:常用的学习算法,如分类、回归、聚类和协同过滤;
  2. 特征化公交:特征提取、转化、降维,和选择公交;
  3. 管道(Pipeline):用于构建、评估和调整机器学习管道的工具;
  4. 持久性:保存和加载算法,模型和管道;
  5. 实用工具:线性代数,统计,数据处理等工具。

Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包:

  • spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长,在1.0 以前的版本即已经包含了,提供的算法实现都是基于原始的 RDD。
  • spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习工作流(PipeLine)。ML Pipeline 弥补了原始 MLlib 库的不足,向用户提供了一个基于 DataFrame 的机器学习工作流式 API 套件。

使用 ML Pipeline API可以很方便的把数据处理,特征转换,正则化,以及多个机器学习算法联合起来,构建一个单一完整的机器学习流水线。这种方式给我们提供了更灵活的方法,更符合机器学习过程的特点,也更容易从其他语言迁移。Spark官方推荐使用spark.ml。如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念,就应该将其放到spark.ml包中,如:特征提取器和转换器。开发者需要注意的是,从Spark2.0开始,基于RDD的API进入维护模式(即不增加任何新的特性),并预期于3.0版本的时候被移除出MLLib。

Spark在机器学习方面的发展非常快,目前已经支持了主流的统计和机器学习算法。纵观所有基于分布式架构的开源机器学习库,MLlib可以算是计算效率最高的。MLlib目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤。下表列出了目前MLlib支持的主要的机器学习算法:
mltable

在接下来的几个章节里,我们将从基本的机器学习算法入手,循序渐进的来学习Spark平台下的机器学习。

子雨大数据之Spark入门
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