24、大规模无监督学习与分布式环境：Gensim、Hadoop和Spark的应用

大规模无监督学习与分布式环境：Gensim、Hadoop和Spark的应用

1. 大规模LDA扩展

Gensim是一个灵活的库，可用于处理大型文本语料库，并且无需修改或额外下载即可进行扩展：
- CPU数量扩展 ：允许在单节点上进行并行处理，借助相关类实现，如第一个示例所示。
- 观测数量扩展 ：支持基于小批量的在线学习，可通过LdaModel和LdaMulticore中的update方法实现，如之前示例。
- 集群扩展 ：借助Python库Pyro4以及Gensim提供的models.lda_dispatcher（作为调度器）和models.lda_worker（作为工作进程）对象，可将工作负载分布到集群节点上。

除了经典的LDA算法，Gensim还提供了其分层版本——Hierarchical Dirichlet Processing（HDP）。该算法的主题遵循多级结构，能让用户更好地理解复杂语料库，不过截至2015年底，其可扩展性不如经典LDA。

常见的可扩展无监督学习方法如下表所示：
| 方法 | 功能 |
| — | — |
| PCA | 通过创建包含大部分方差的特征来减少特征数量 |
| K - means | 聚类算法，将相似点分组并关联到一个质心 |
| LDA | 对文本数据进行主题建模，联合建模每个文档的主题和主题中出现的单词 |

2. 从单机到集群：分布式环境的需求

如今，全球存储的数据量呈指数级增长，数据科学家每天处理数TB数据已不罕见。而且数据来源多样，业务期望在短时间内生成模型。处理大数据不仅关乎数据大小，实际上是一个三维现象，根据3V模型，处理大数据的系统可按以下三个正交标准分类：
1. 速度（Velocity） ：几年前，速度指系统处理一批数据的快慢；如今，指系统能否对流式数据提供实时输出。
2. 容量（Volume） ：即待处理的信息量，可用行数、特征数或字节数表示。对于流式数据，指进入系统的数据吞吐量。
3. 多样性（Variety） ：几年前，数据多样性局限于结构化数据集；如今，数据可以是结构化（如表格、图像等）、半结构化（如JSON、XML等）和非结构化（如网页、社交数据等）。通常，大数据系统会尝试处理尽可能多的相关数据源。

此外，近年来还出现了其他一些“V”来解释大数据的其他特征，例如：
- 准确性（Veracity） ：指示数据中包含的异常、偏差和噪声情况，最终体现数据的准确性。
- 时效性（Volatility） ：表示数据可用于提取有意义信息的时长。
- 有效性（Validity） ：数据的正确性。
- 价值（Value） ：指示数据的投资回报率。

当前计算机，即使是最新、最昂贵的，其磁盘、内存和CPU资源也有限，难以每天处理TB甚至PB级信息并快速生成模型。而且，包含数据和处理软件的单机服务器需要复制，否则可能成为系统的单点故障。因此，大数据领域转向了集群，集群由多个价格不高的节点组成，通过高速互联网连接。通常，一些集群用于存储数据（大硬盘、低CPU和少量内存），另一些用于处理数据（强大的CPU、中到大量内存和小硬盘）。如果集群设置得当，可确保可靠性（无单点故障）和高可用性。

在分布式环境（如集群）中存储数据时，还需考虑CAP定理的限制，系统只能保证以下三个属性中的两个：
| 属性 | 含义 | 放弃该属性的后果及示例 |
| — | — | — |
| 一致性（Consistency） | 所有节点能同时向客户端提供相同数据 | 创建数据分布在节点上的环境，即使网络出现问题，系统仍能响应请求，但同一问题的响应可能不一致，如DynamoDB、CouchDB和Cassandra |
| 可用性（Availability） | 客户端请求数据时，无论请求成功或失败，都保证能收到响应 | 创建的分布式系统可能无法响应查询，如Redis、MongoDb和MemcacheDb等分布式缓存数据库 |
| 分区容错性（Partition tolerance） | 若网络出现故障，节点无法通信，系统仍能继续工作 | 陷入不允许网络分割的关系数据库的严格模式，如MySQL、Oracle和SQL Server |

以下是CAP定理的mermaid流程图：

graph LR
    A[分布式系统] -->|选择两个属性| B[一致性+可用性]
    A -->|选择两个属性| C[一致性+分区容错性]
    A -->|选择两个属性| D[可用性+分区容错性]
    B -->|示例| E[部分传统数据库]
    C -->|示例| F[MySQL、Oracle等]
    D -->|示例| G[DynamoDB、CouchDB等]

3. 分布式框架的必要性

构建集群最简单的方法是使用一些节点作为存储节点，另一些作为处理节点。这种配置看似简单，许多小型集群就是这样构建的，但由于以下原因，这种方法并不常用：
- 仅适用于易于并行的算法，若算法需要处理服务器之间共享公共内存区域，则无法使用。
- 若一个或多个存储节点故障，无法保证数据的一致性。例如，节点及其副本同时故障，或节点在写入操作后还未复制就故障。
- 若处理节点故障，无法跟踪其正在执行的进程，难以在其他节点上恢复处理。
- 若网络出现故障，很难预测网络恢复正常后的情况。

假设一个100节点的集群，每个节点在第一年的故障概率（硬件和软件崩溃的累积概率）为1%，在每个服务器相互独立的假设下，所有100个节点在第一年都正常运行的概率是通过简单乘法计算得出。结果表明，节点故障事件很可能发生，企业在处理大数据时必须采取足够的对策来应对节点故障，以确保数据操作的连续性。

目前，绝大多数集群框架采用“分而治之”的方法：
- 有专门用于数据节点的模块和专门用于数据处理节点（也称为工作节点）的模块。
- 数据在数据节点之间复制，一个节点作为主节点，确保读写操作成功。
- 处理步骤分布在工作节点上，它们不共享任何状态（除非存储在数据节点中），主节点确保所有任务都能正确执行并按正确顺序完成。

4. 搭建虚拟环境

搭建集群是一项漫长而困难的操作，数据工程师在构建集群前需要了解节点、数据、操作和网络的每一个细节。为了方便读者尝试集群操作，我们提供一个包含所需一切的虚拟机镜像。运行虚拟机需要两个免费开源软件：VirtualBox和Vagrant。

4.1 VirtualBox

VirtualBox是一款开源软件，可在Windows、macOS和Linux主机上虚拟化一个或多个客户操作系统。从用户角度看，虚拟化的机器就像在窗口中运行的另一台计算机，具备所有功能。它性能高、操作简单且图形用户界面（GUI）简洁，启动、停止、导入和终止虚拟机只需点击一下。

技术上，VirtualBox是一个管理程序，支持创建和管理多个虚拟机，包括多种版本的Windows、Linux和类BSD发行版。运行VirtualBox的机器称为主机，虚拟化的机器称为客户机，主机和客户机之间没有限制。例如，Windows主机可以运行Windows（相同版本、旧版本或最新版本）以及任何与VirtualBox兼容的Linux和BSD发行版。

VirtualBox常用于运行特定操作系统的软件，也可用于在克隆的生产环境中模拟新功能。由于客户机与主机隔离，若客户机出现问题（如格式化硬盘），不会影响主机。要恢复，只需在进行危险操作前克隆机器即可。对于想从头开始的用户，VirtualBox支持虚拟硬盘（包括硬盘、CD、DVD和软盘），安装新操作系统非常简单。例如，要安装Linux Ubuntu 14.04的纯净版本，先下载.iso文件，然后将其作为虚拟驱动器添加到VirtualBox，通过简单的逐步界面选择硬盘大小和客户机的特征（如RAM、CPU数量、视频内存和网络连接），在操作真实BIOS时选择启动顺序，将CD/DVD设为更高优先级，即可在开启客户机时开始安装Ubuntu。

下载并安装VirtualBox，需选择适合自己操作系统的版本，安装说明见：https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 。

4.2 Vagrant

Vagrant是一款高级配置虚拟环境的软件，其核心是脚本功能，常用于以编程方式自动创建特定虚拟环境。Vagrant使用VirtualBox（也可使用其他虚拟化工具）来构建和配置虚拟机。安装说明见：https://www.vagrantup.com/downloads.html 。

4.3 使用虚拟机

安装Vagrant和VirtualBox后，可按以下步骤运行集群环境的节点：
1. 创建一个空目录，并在新文件Vagrantfile中插入以下Vagrant命令：

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.vm.box = "sparkpy/sparkbox_test_1"
    config.vm.hostname = "sparkbox"
    config.ssh.insert_key = false
    # Hadoop ResourceManager
    config.vm.network :forwarded_port, guest: 8088, host: 8088, auto_correct: true
    # Hadoop NameNode
    config.vm.network :forwarded_port, guest: 50070, host: 50070, auto_correct: true
    # Hadoop DataNode
    config.vm.network :forwarded_port, guest: 50075, host: 50075, auto_correct: true
    # Ipython notebooks (yarn and standalone)
    config.vm.network :forwarded_port, guest: 8888, host: 8888, auto_correct: true
    # Spark UI (standalone)
    config.vm.network :forwarded_port, guest: 4040, host: 4040, auto_correct: true
    config.vm.provider "virtualbox" do |v|
        v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnshostresolver1", "on"]
        v.customize ["modifyvm", :id, "--natdnsproxy1", "on"]
        v.customize ["modifyvm", :id, "--nictype1", "virtio"]
        v.name = "sparkbox_test"
        v.memory = "4096"
        v.cpus = "2"
    end
end

上述代码从顶部到底部，首先下载正确的虚拟机，然后设置一些端口转发到客户机，以便访问虚拟机的一些Web服务，最后设置节点的硬件。配置默认是使用4GB RAM和两个核心的虚拟机，若系统无法满足这些要求，可修改 v.memory 和 v.cpus 的值，但需注意设置不当可能导致后续代码示例失败。
2. 打开终端，导航到包含Vagrantfile的目录，使用以下命令启动虚拟机：

$ vagrant up

首次运行该命令需要一段时间，因为它会下载（约2GB）并构建虚拟机的正确结构。后续运行该命令所需时间较短，因为无需再次下载。
3. 启动虚拟机后，使用以下命令访问它：

$ vagrant ssh

在Windows机器上，此命令可能因缺少SSH可执行文件而失败，可下载并安装Windows的SSH客户端，如Putty（http://www.putty.org/ ）、Cygwin openssh（http://www.cygwin.com/ ）或Openssh for Windows（http://sshwindows.sourceforge.net/ ）。Unix系统不受此问题影响。
4. 关闭虚拟机时，先从虚拟机内部使用 exit 命令退出SSH连接，然后使用以下命令关闭虚拟机：

$ vagrant halt

若要删除虚拟机并删除其所有内容，使用 vagrant destroy 命令，但需谨慎使用，因为删除后无法恢复其中的文件。

在虚拟机中使用IPython（Jupyter）Notebook的步骤如下：
1. 在包含Vagrantfile的文件夹中运行 vagrant up 和 vagrant ssh ，进入虚拟机。
2. 运行脚本：

vagrant@sparkbox:~$ ./start_hadoop.sh

3. 运行以下shell脚本：

vagrant@sparkbox:~$ ./start_jupyter_yarn.sh

4. 在本地机器上打开浏览器，访问 http://localhost:8888 ，即可看到由集群节点支持的Notebook。

关闭Notebook和虚拟机的步骤如下：
1. 终止Jupyter控制台，按 Ctrl + C ，然后输入 Y 确认。
2. 终止Hadoop框架：

vagrant@sparkbox:~$ ./stop_hadoop.sh

3. 退出虚拟机：

vagrant@sparkbox:~$ exit

4. 使用 vagrant halt 关闭VirtualBox机器。

5. Hadoop框架介绍

在分布式环境中，Hadoop是一个重要的框架，它能帮助我们更好地处理大数据。下面将详细介绍Hadoop的主要组件。

5.1 HDFS（Hadoop Distributed File System）

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它旨在存储大规模数据，并提供高吞吐量的数据访问。其主要特点包括：
- 数据冗余 ：数据会被复制到多个节点，以提高数据的可靠性和可用性。
- 流式数据访问 ：适合批量处理数据，而不是随机访问。
- 可扩展性 ：可以轻松地添加更多的节点来扩展存储容量。

HDFS的基本架构包括一个NameNode和多个DataNode：
| 节点类型 | 功能 |
| — | — |
| NameNode | 管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问，存储文件的元数据。 |
| DataNode | 存储实际的数据块，根据NameNode的指令进行数据的读写操作。 |

下面是HDFS的mermaid流程图，展示了数据读写的基本流程：

graph LR
    A[客户端] -->|写请求| B[NameNode]
    B -->|分配DataNode| C[DataNode1]
    B -->|分配DataNode| D[DataNode2]
    B -->|分配DataNode| E[DataNode3]
    A -->|写入数据| C
    A -->|写入数据| D
    A -->|写入数据| E
    A -->|读请求| B
    B -->|返回DataNode信息| A
    A -->|读取数据| C
    A -->|读取数据| D
    A -->|读取数据| E

5.2 MapReduce

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
- Map阶段 ：将输入数据分割成多个小块，并对每个小块进行独立的处理，生成中间键值对。
- Reduce阶段 ：对Map阶段生成的中间键值对进行合并和汇总，生成最终的结果。

MapReduce的优点包括：
- 并行处理 ：可以在多个节点上并行执行，提高处理效率。
- 容错性 ：如果某个节点出现故障，任务可以在其他节点上重新执行。

以下是一个简单的MapReduce示例，用于统计文本文件中每个单词的出现次数：

# Map函数
def mapper(key, value):
    words = value.split()
    for word in words:
        yield (word, 1)

# Reduce函数
def reducer(key, values):
    total = sum(values)
    yield (key, total)

5.3 YARN（Yet Another Resource Negotiator）

YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责集群资源的分配和任务的调度。YARN的主要组件包括：
| 组件 | 功能 |
| — | — |
| ResourceManager | 全局资源管理器，负责整个集群的资源分配和调度。 |
| NodeManager | 每个节点上的代理，负责管理该节点上的资源和容器。 |
| ApplicationMaster | 每个应用程序的管理者，负责与ResourceManager和NodeManager通信，请求资源并监控任务的执行。 |

YARN的工作流程如下：
1. 客户端向ResourceManager提交应用程序。
2. ResourceManager为应用程序分配一个ApplicationMaster。
3. ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并与NodeManager通信，启动容器来执行任务。
4. 任务执行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager报告任务状态。

6. Spark框架介绍

Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了高级的API，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。Spark的主要特点包括：
- 内存计算 ：将数据存储在内存中，减少了磁盘I/O，提高了处理速度。
- 灵活性 ：支持多种数据处理任务，如批处理、流处理、机器学习和图计算等。
- 可扩展性 ：可以轻松地扩展到大规模集群。

6.1 pySpark

pySpark是Spark的Python接口，它允许Python开发者使用Spark的功能。以下是一个简单的pySpark示例，用于统计文本文件中每个单词的出现次数：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "WordCount")

# 读取文本文件
text_file = sc.textFile("path/to/your/file.txt")

# 进行MapReduce操作
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
             .map(lambda word: (word, 1)) \
             .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 输出结果
counts.collect()

# 停止SparkContext
sc.stop()

6.2 Spark的工作模式

Spark支持多种工作模式，包括本地模式、Standalone模式、YARN模式和Mesos模式：
| 工作模式 | 特点 |
| — | — |
| 本地模式 | 在单台机器上运行，用于开发和测试。 |
| Standalone模式 | 独立的集群模式，Spark自己管理集群资源。 |
| YARN模式 | 集成到Hadoop的YARN中，使用YARN进行资源管理和调度。 |
| Mesos模式 | 集成到Apache Mesos中，使用Mesos进行资源管理和调度。 |

以下是Spark在YARN模式下的mermaid流程图，展示了任务的提交和执行过程：

graph LR
    A[客户端] -->|提交应用程序| B[ResourceManager]
    B -->|分配ApplicationMaster| C[ApplicationMaster]
    C -->|请求资源| B
    B -->|分配容器| D[NodeManager1]
    B -->|分配容器| E[NodeManager2]
    C -->|启动任务| D
    C -->|启动任务| E
    D -->|执行任务| F[任务1]
    E -->|执行任务| G[任务2]
    F -->|返回结果| C
    G -->|返回结果| C
    C -->|返回结果| A

通过以上对Hadoop和Spark框架的介绍，我们可以看到它们在处理大规模数据方面具有强大的功能和优势。无论是存储、处理还是资源管理，这些框架都提供了有效的解决方案，帮助我们更好地应对大数据的挑战。同时，通过搭建虚拟环境，我们可以方便地在本地进行实验和开发，为实际的大数据项目做好准备。