Apache Ignite机器学习：深入理解基于分区的数据集-优快云博客

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Apache Ignite机器学习：深入理解基于分区的数据集

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite15/ignite

概述

在分布式机器学习领域，Apache Ignite提供了一种创新的数据处理抽象——基于分区的数据集(Partition-Based Dataset)。这种设计巧妙地将Ignite的存储与计算能力相结合，完美体现了"零ETL"和"容错性"两大核心原则。

核心设计理念

基于分区的数据集采用了经典的MapReduce范式，但通过Ignite计算网格进行了优化实现。其核心优势在于：

数据本地化计算：计算直接在数据所在节点执行，避免了大规模数据传输
分区原子性：每个分区作为不可分割的单元，确保数据处理的一致性
双重存储机制：将数据分为持久化的训练上下文和可恢复的训练数据

关键组件解析

训练上下文(分区上下文)：

持久化存储在Ignite中
在数据集关闭前保持一致性
具备节点故障恢复能力
适合存储算法迭代过程中需要保持的状态信息

训练数据(分区数据)：

可从上游数据和上下文重建
存储在节点本地内存(堆内/堆外或GPU内存)
节点故障时可自动恢复
提供更快的访问速度

技术实现原理

为什么选择分区而非节点？

Ignite的分区设计具有原子性特性，这意味着：

分区不可分割，始终作为一个完整单元存在
在再平衡或节点故障时，分区会在其他节点完整恢复
对于迭代式机器学习算法，这种特性确保了上下文的一致性

计算模型

基于分区的数据集采用MapReduce范式：

Map阶段：在每个分区上并行执行计算
Reduce阶段：聚合所有分区的计算结果
数据本地化：计算尽可能在数据所在节点执行

实战应用

构建分区数据集

创建基于分区的数据集需要三个核心组件：

上游数据源：可以是Ignite缓存或普通Map
分区上下文构建器：定义如何从上游数据构建分区上下文
分区数据构建器：定义如何从上游数据构建分区数据

基于缓存的数据集示例

Dataset<MyPartitionContext, MyPartitionData> dataset =
    new CacheBasedDatasetBuilder<>(
        ignite,                            // Ignite实例
        upstreamCache                      // 上游缓存
    ).build(
        new MyPartitionContextBuilder<>(), // 上下文构建器
        new MyPartitionDataBuilder<>()     // 数据构建器
    );

本地数据集示例

Dataset<MyPartitionContext, MyPartitionData> dataset =
    new LocalDatasetBuilder<>(
        upstreamMap,                       // 上游Map数据
        10                                 // 分区数量
    ).build(
        new MyPartitionContextBuilder<>(), // 上下文构建器
        new MyPartitionDataBuilder<>()    // 数据构建器
    );

执行分布式计算

数据集构建完成后，可以执行MapReduce式计算：

// 计算总行数示例
int numerOfRows = dataset.compute(
    (partitionData, partitionIdx) -> partitionData.getRows(),  // Map函数
    (a, b) -> a == null ? b : a + b                          // Reduce函数
);