教程：在 Azure HDInsight 中生成 Apache Spark 机器学习应用程序

Artículo
03/25/2024

本教程介绍如何使用 Jupyter Notebook 生成适用于 Azure HDInsight 的 Apache Spark 机器学习应用程序。

MLlib 是 Spark 的自适应机器学习库，由常见的学习算法和实用工具组成。（分类、回归、群集、协作筛选，以及维数约简。另外，还有底层优化基元。）

在本教程中，你将了解如何执行以下操作：

开发 Apache Spark 机器学习应用程序

先决条件

HDInsight 上的 Apache Spark 群集。请参阅创建 Apache Spark 群集。
熟悉 Jupyter Notebook 和 Spark on HDInsight 的结合使用。有关详细信息，请参阅使用 Apache Spark on HDInsight 加载数据并运行查询。

了解数据集

应用程序使用所有群集默认提供的示例 HVAC.csv 数据。该文件位于 \HdiSamples\HdiSamples\SensorSampleData\hvac。数据显示了安装有 HVAC 系统的一些建筑物的目标温度和实际温度。 System 列代表系统 ID，SystemAge 列代表建筑物安装 HVAC 系统的年数。在指定系统 ID 和系统年数的情况下，可以预测建筑物的温度比目标温度高还是低。

Spark 机器学习示例所用数据的快照。

使用 Spark MLlib 开发 Spark 机器学习应用程序

此应用程序使用 Spark ML 管道来执行文档分类。 ML 管道提供建立在数据帧基础之上的统一的一组高级 API。数据帧可帮助用户创建和优化实用的机器学习管道。在管道中，可将文档分割成单字、将单字转换成数字特征向量，最后使用特征向量和标签创建预测模型。按下列步骤创建应用程序。

使用 PySpark 内核创建 Jupyter Notebook。有关说明，请参阅创建 Jupyter Notebook 文件。

导入此方案所需的类型。将以下代码段粘贴到空白单元格中，然后按 Shift+Enter。

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
from pyspark.sql import Row

import os
import sys
from pyspark.sql.types import *

from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithLBFGS
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from numpy import array

加载数据 (hvac.csv)，分析数据，并使用它来训练模型。

# Define a type called LabelDocument
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("/HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

documents = data.filter(lambda s: "Date" not in s).map(parseDocument)
training = documents.toDF()

在此代码片段中，定义用于比较实际温度与目标温度的函数。如果实际温度较高，则表示建筑物处于高温状态，以值 1.0 表示。否则建筑物处于低温状态，用值 0.0 表示。

配置包括三个阶段的 Spark 机器学习管道：tokenizer、hashingTF 和 lr。

tokenizer = Tokenizer(inputCol="SystemInfo", outputCol="words")
hashingTF = HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol="features")
lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

有关管道及其工作原理的详细信息，请参阅 Apache Spark 机器学习管道。

将管道拟合到培训文档中。
```
model = pipeline.fit(training)
```

验证训练文档以根据应用程序的进度创建检查点。

training.show()

输出类似于：

+----------+----------+-----+
|BuildingID|SystemInfo|label|
+----------+----------+-----+
|         4|     13 20|  0.0|
|        17|      3 20|  0.0|
|        18|     17 20|  1.0|
|        15|      2 23|  0.0|
|         3|      16 9|  1.0|
|         4|     13 28|  0.0|
|         2|     12 24|  0.0|
|        16|     20 26|  1.0|
|         9|      16 9|  1.0|
|        12|       6 5|  0.0|
|        15|     10 17|  1.0|
|         7|      2 11|  0.0|
|        15|      14 2|  1.0|
|         6|       3 2|  0.0|
|        20|     19 22|  0.0|
|         8|     19 11|  0.0|
|         6|      15 7|  0.0|
|        13|      12 5|  0.0|
|         4|      8 22|  0.0|
|         7|      17 5|  0.0|
+----------+----------+-----+

将输出与原始 CSV 文件进行比较。例如，CSV 文件中第一行包含此数据：

Spark 机器学习示例的输出数据快照。

请注意，实际温度比目标温度低的情况表示建筑物处于低温状态。第一行中的标签值为 0.0，表示建筑物温度不高。

准备要对其运行已训练模型的数据集。为此，需要传递系统 ID 和系统年数（在训练输出中以 SystemInfo 表示）。模型将预测具有该系统 ID 和系统年数的建筑物温度是更高（由 1.0 表示）还是更低（由 0.0 表示）。

# SystemInfo here is a combination of system ID followed by system age
Document = Row("id", "SystemInfo")
test = sc.parallelize([("1L", "20 25"),
                ("2L", "4 15"),
                ("3L", "16 9"),
                ("4L", "9 22"),
                ("5L", "17 10"),
                ("6L", "7 22")]) \
    .map(lambda x: Document(*x)).toDF()

最后，对测试数据进行预测。

# Make predictions on test documents and print columns of interest
prediction = model.transform(test)
selected = prediction.select("SystemInfo", "prediction", "probability")
for row in selected.collect():
    print (row)

输出类似于：

Row(SystemInfo=u'20 25', prediction=1.0, probability=DenseVector([0.4999, 0.5001]))
Row(SystemInfo=u'4 15', prediction=0.0, probability=DenseVector([0.5016, 0.4984]))
Row(SystemInfo=u'16 9', prediction=1.0, probability=DenseVector([0.4785, 0.5215]))
Row(SystemInfo=u'9 22', prediction=1.0, probability=DenseVector([0.4549, 0.5451]))
Row(SystemInfo=u'17 10', prediction=1.0, probability=DenseVector([0.4925, 0.5075]))
Row(SystemInfo=u'7 22', prediction=0.0, probability=DenseVector([0.5015, 0.4985]))

观察预测结果中的第一行。对于 ID 为 20 且系统年数为 25 年的 HVAC 系统，建筑物温度很高（预测结果=1.0）。 DenseVector (0.49999) 的第一个值对应于预测 0.0，第二个值 (0.5001) 对应于预测 1.0。在输出中，即使第二个值只稍高一点，模型也仍旧显示 prediction=1.0。

关闭 Notebook 以释放资源。为此，请在 Notebook 的“文件”菜单中选择“关闭并停止” 。此操作会关闭 Notebook。

将 Anaconda scikit-learn 库用于 Spark 机器学习

HDInsight 中的 Apache Spark 群集包含 Anaconda 库。它还包括适用于机器学习的 scikit-learn 库。该库还包含用于直接从 Jupyter Notebook 生成示例应用程序的各种数据集。有关使用 scikit-learn 库的示例，请参阅 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。

清理资源

如果不打算继续使用此应用程序，请使用以下步骤删除创建的群集：

登录 Azure 门户。
在顶部的“搜索”框中，键入 HDInsight。
选择“服务”下的“HDInsight 群集” 。
在显示的 HDInsight 群集列表中，选择为本教程创建的群集旁边的“...”。
选择“删除”。请选择“是”。

在 Azure 门户中删除 HDInsight 群集。

后续步骤

本教程介绍如何使用 Jupyter Notebook 生成适用于 Azure HDInsight 的 Apache Spark 机器学习应用程序。继续学习下一教程，了解如何将 IntelliJ IDEA 用于 Spark 作业。

使用 IntelliJ 创建 Scala Maven 应用程序

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