从Spark MLlib到美图机器学习框架实践

MLlib 是 Apache Spark 的可扩展机器学习库，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的数据集。

 /机器学习简介 / 

在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习，根据维基百科的介绍，机器学习有下面几种定义：

• 机器学习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，特别是如何在 经验 学习中改善具体 算法 的 性能 ；

• 机器学习是对能通过 经验 自动改进的计算机 算法 的研究；

• 机器学习是用数据或以往的 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.」。

*加粗的是重点/加粗的是重点/加粗的是重点

其实在「美图数据技术团队」之前的科普文章 贝叶斯概率模型一览 曾介绍过，机器学习狭义上是指代统计机器学习，统计学习根据任务类型可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。

机器学习常用的算法可以分为以下种类：

1.构造间隔理论分布：人工神经网络、决策树、感知器、支持向量机、集成学习AdaBoost、降维与度量学习、聚类、贝叶斯分类器；

 / Spark MLlib / 

在上文我们曾提到机器学习的重点之一是「经验」，而对于计算机而言经验往往需要经过多轮迭代计算才能得到，而 Spark 擅长迭代计算，正好符合机器学习这一特性。在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。

Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容：

• 学习算法：分类、回归、聚类和协同过滤；

• 特征处理：特征提取、变换、降维和选择；

• 管道(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习管道的工具；

• 持久性：保存和加载算法，模型和管道；

• 实用工具：线性代数，统计，最优化，调参等工具。

上表总结了 Spark MLlib 支持的功能结构，可以看出它所提供的算法丰富，但算法种类较少并且老旧，因此 Spark MLlib 在算法上支持与 kylin 项目有些脱节，它的主要功能更多是与特征相关的。

ML Pipelines

从 Spark 2.0 开始基于 RDD 的 API 进入维护模式，Spark 的主要机器学习API 现在是基于 DataFrame 的 API spark.ml，借鉴 Scikit-Learn 的设计提供了 Pipeline 套件，以构建机器学习工作流。 ML Pipelines 提供了一套基于 DataFrame 构建的统一的高级 API ，可帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。

*「Spark ML」不是官方名称，偶尔用于指代基于 MLlib DataFrame 的 API

首先了解 ML Pipelines 内几个重要组件。

DataFrame

DataFrame 让 Spark 具备了处理大规模结构化数据的能力。

RDD 是分布式  Java 对象的集合，对象的内部数据结构对于 RDD 而言不可知。DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，RDD 中存储了 Row 对象，Row 对象提供了详细的结构信息，即模式（schema），使得 DataFrame 具备了结构化数据的能力。

Transforme

Transformer 通常是一个数据/特征变换的类，或一个训练好的模型。

每个 Transformer 都有 transform 函数，用于将一个 DataFrame 转换为另一个 DataFrame 。一般 transform 的过程是在输入的 DataFrame 上添加一列或者多列 ，Transformer.transform也是惰性执行，只会生成新的 DataFrame 变量，而不会去提交 job 计算 DataFrame 中的内容。

Estimator

Estimator 抽象了从输入数据学习模型的过程，每个 Estimator 都实现了 fit 方法，用于给定 DataFrame 和 Params 后，生成一个 Transformer（即训练好的模型），每当调用 Estimator.fit() 后，都会产生 job 去训练模型，得到模型参数。

Param

可以通过设置 Transformer 或 Estimator 实例的参数来设置模型参数，也可以通过传入 ParamMap 对象来设置模型参数。

Pipeline

Pipeline 定义了一组数据处理流程，可以在 Pipeline 中加入 Transformer、Estimator 或另一个 Pipeline。Pipeline 继承自 Estimator，调用 Pipeline.fit 方法后返回一个 Transformer——PipelineModel；PipelineModel 继承自 Transformer，用于将输入经过 Pipeline 的各个 Transformer 的变换后，得到最终输出。

Spark MLlib 典型流程如下：

• 构造训练数据集

• 构建各个 Stage

• Stage 组成 Pipeline

• 启动模型训练

• 评估模型效果

• 计算预测结果

通过一个 Pipeline 的文本分类示例来加深理解：

import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.Row

// Prepare training documents from a list of (id, text, label) tuples.
val training = spark.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)
)).toDF("id", "text", "label")

// Configure an ML pipeline, which consists of three stages: tokenizer, hashingTF, and lr.
val tokenizer = new Tokenizer()
 .setInputCol("text")
 .setOutputCol("words")
val hashingTF = new HashingTF()
 .setNumFeatures(1000)
 .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
 .setOutputCol("features")
val lr = new LogisticRegression()
 .setMaxIter(10)
 .setRegParam(0.001)
val pipeline = new Pipeline()
 .setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr))

// Fit the pipeline to training documents.
val model = pipeline.fit(training)

// Now we can optionally save the fitted pipeline to disk
model.write.overwrite().save("/tmp/spark-logistic-regression-model")

// We can also save this unfit pipeline to disk
pipeline.write.overwrite().save("/tmp/unfit-lr-model")

// And load it back in during production
val sameModel = PipelineModel.load("/tmp/spark-logistic-regression-model")

// Prepare test documents, which are unlabeled (id, text) tuples.
val test = spark.createDataFrame(Seq(
 (4L, "spark i j k"),
 (5L, "l m n"),
 (6L, "spark hadoop spark"),
 (7L, "apache hadoop")
)).toDF("id", "text")

// Make predictions on test documents.
model.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")
 }

模型选择与调参

Spark MLlib 提供了 CrossValidator 和 TrainValidationSplit 两个模型选择和调参工具。模型选择与调参的三个基本组件分别是 Estimator、ParamGrid 和 Evaluator，其中 Estimator 包括算法或者 Pipeline；ParamGrid 即 ParamMap 集合，提供参数搜索空间；Evaluator 即评价指标。

CrossValidator

via https://github.com/JerryLead/blogs/blob/master/BigDataSystems/Spark/ML/Introduction%20to%20MLlib%20Pipeline.md

CrossValidator 将数据集按照交叉验证数切分成 n 份，每次用 n-1 份作为训练集，剩余的作为测试集，训练并评估模型，重复 n 次，得到 n 个评估结果，求 n 次的平均值作为这次交叉验证的结果。接着对每个候选 ParamMap 重复上面的过程，选择最优的 ParamMap 并重新训练模型，得到最优参数的模型输出。

:chestnut:举个例子：

// We use a ParamGridBuilder to construct a grid ofparameters to search over. // With 3 values for hashingTF.numFeatures and 2 values for lr.regParam, // this grid will have 3 x 2 = 6 parametersettings for CrossValidator to choose from. val paramGrid = new ParamGridBuilder()  .addGrid(hashingTF.numFeatures, Array(10, 100, 1000))  .addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))  .build() // We now treat the Pipeline as an Estimator, wrapping it in a CrossValidator instance. // This will allow us to jointly choose parameters for all Pipeline stages. // A CrossValidator requires an Estimator, a set of Estimator ParamMaps, and an Evaluator. // Note that the evaluator here is a BinaryClassificationEvaluator and its default metric // is areaUnderROC. val cv = new CrossValidator()  .setEstimator(pipeline)  .setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)  .setEstimatorParamMaps(paramGrid)  .setNumFolds(2)  // Use 3+ in practice  .setParallelism(2)  // Evaluate up to 2 parametersettings in parallel // Run cross-validation, and choose the best set of parameters. val cvModel = cv.fit(training) // Prepare test documents, which are unlabeled (id, text) tuples. val test = spark.createDataFrame(Seq(  (4L, "spark i j k"),  (5L, "l m n"),  (6L, "mapreduce spark"),  (7L, "apache hadoop") )).toDF("id", "text") // Make predictions on test documents. cvModel uses the best model found (lrModel). 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")  }

TrainValidationSplit

TrainValidationSplit 使用 trainRatio参数将训练集按照比例切分成训练和验证集，其中 trainRatio 比例的样本用于训练，剩余样本用于验证。

与 CrossValidator 不同的是，TrainValidationSplit 只有一次验证过程，可以简单看成是 CrossValidator 的 n 为 2 时的特殊版本。

:chestnut:举个例子：

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, TrainValidationSplit} // Prepare training and test data. val data = spark.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()    .setMaxIter(10) // We use a ParamGridBuilder to construct a grid ofparameters to search over. // TrainValidationSplit will try all combinations of values and determine best model using // the evaluator. 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() // In this case the estimator is simply the linear regression. // A TrainValidationSplit requires an Estimator, a set of Estimator ParamMaps, and an Evaluator. val trainValidationSplit = new TrainValidationSplit()  .setEstimator(lr)  .setEvaluator(new RegressionEvaluator)  .setEstimatorParamMaps(paramGrid)  // 80% of the data will be used for training and the remaining 20% for validation.  .setTrainRatio(0.8)  // Evaluate up to 2parametersettings in parallel  .setParallelism(2) // Run train validation split, and choose the best set ofparameters. val model = trainValidationSplit.fit(training) // Make predictions on test data. model is the model with combination ofparameters // that performed best. model.transform(test)  .select("features", "label", "prediction")  .show()

实现自定义 Transformer

继承自 Transformer 类，实现 transform 方法，通常是在输入的 DataFrame 上添加一列或多列。

对于单输入列，单输出列的 Transformer 可以继承自 UnaryTransformer 类，并实现其中的 createTransformFunc 方法，实现对输入列每一行的处理，并返回相应的输出。

 / 自研机器学习框架 / 

机器学习技术日新月异，却缺少高效灵活的框架降低新技术的调研成本，而经验与技术往往需要通过框架和 工具 来沉淀，并且算法人员常常受限于算力，导致离线证明有效的模型，因为预估时间复杂度过高而无法上线。

据此美图数据技术团队以「开发简单灵活的机器学习工作流，降低算法人员的新算法调研成本及工程人员的维护成本，并且提供常用的领域内解决方案，将经验沉淀」的目标搭建了一套量身定制的机器学习框架用以解决上述问题，尤其是解决在推荐算法相关任务上遇到的问题。该框架总共包括 3 个组件：Spark Feature、Bamboo 与 Online Scorer。

Spark Feature：训练样本生产

该组件主要用于训练样本的生产，实现了灵活高效的样本特征编码，可以实现将任意特征集合放在同一个空间进行编码，不同特征集合共享编码空间；为此我们提出了两个概念：第一个是「域」，用于定义共享相同建模过程的一组特征；第二个是「空间」，用于定义共享相同编码空间的一组域。

上图示例中的「Old」展示了在没有“域”和“空间”概念下的样本特征编码，所有特征从 1 开始编号；「New」展示了将 age 和 gender 分别放到 age 域和 gender 域后，两个域分别从 1 开始编码，互不影响。

Spark Feature 最终采用 TFRecords 作为训练样本的存储格式。

Bamboo：模型定义与训练

该组件主要为了实现可扩展、高效、简单快速的模型定义与训练。为此，在设计 Bamboo 时我们遵循以下原则：

1.layer 之间通过 tensor 进行交互，layer 的输入是 tensor，输出也是 tensor；

2.为了最大限度地提高离线与在线效率，没有采用太多高级 api，如 keras，大多数模型与组件基于Tensorflow 底层 api 开发，并且根据Tensorflow 官方的性能优化指南对代码进行优化；

3.提供 online-offline 的建模框架，复杂计算放到离线，在线只进行轻量计算，使得复杂模型更易上线；

4.封装数据加载、模型训练与导出、效果评估以及提供了各种辅助工具，用户只需要定义前向推理网络，同时封装了大量的常用 layer，模型定义更快捷。

Online Scorer：在线预测服务

Online Scorer的目标是提供一个统一，高效的在线推理服务，可以同时支持tensorflow，pytorch，xgboost等各种主流建模框架导出的模型。目前这块工作还在进行中，具体实现方案细节，我们放到后面的专题文章介绍。

以上就是美图自研机器学习框架的简要介绍，欢迎持续关注「美图数据技术团队」，后续将带来该平台的详细介绍。