8、分布式数据处理与特征准备：TensorFlow Transform与Apache Spark实践

分布式数据处理与特征准备：TensorFlow Transform与Apache Spark实践

在机器学习项目中，数据和特征准备是至关重要的环节。本文将介绍如何使用TensorFlow Transform和Apache Spark进行分布式数据处理和特征准备。

1. TensorFlow Transform的使用

TensorFlow Transform（TFT）是一个用于在TensorFlow中进行数据转换的工具。它允许我们在训练和推理时应用相同的转换，确保数据的一致性。

以下是一个计算词汇表的示例代码：

outputs = {}
# TFT business logic goes here
outputs["body_stuff"] = tft.compute_and_apply_vocabulary(inputs["body"],
                                                         top_k=1000)
return outputs

这个函数不支持任意的Python代码，所有的转换必须用TensorFlow或TensorFlow Transform操作来表达。TensorFlow操作一次处理一个张量，但在数据准备中，我们通常需要对所有输入数据进行计算，而TensorFlow Transform的操作提供了这种能力。

要将所需的转换添加到管道中，最简单的方法是使用Kubeflow的tfx/Transform组件。加载该组件与其他TFX组件类似，使用该组件时，需要将转换代码作