hadoop集群使用sklearn进行模型训练

本文通过实验验证了sklearn可以在Hadoop集群上运行,并实现了线性回归模型的训练。介绍了所需软件环境的安装配置过程,展示了如何利用Mapper和Reducer进行数据处理及模型训练的具体步骤。

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为了证实sklearn可以放到hadoop上使用,特别进行了本次试验,但试验中遇到一个疑问,就是reducer节点只能设置为1,那么跟单机训练是否一样了,这个问题目前无法解答。但是,sklearn确实可以通过hadoop方式进行模型训练。

一、安装环境
服务器默认python版本
[root@hadooptest77 ~]# python -V
Python 2.6.6
需要在所有nodemanager节点上安装这些包。
安装pip
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python get-pip.py
[root@hadooptest ~]# pip -V
pip 9.0.1 from /usr/lib/python2.6/site-packages (python 2.6)
yum install -y gcc gcc-c++
pip install numpy==1.6.2
pip install scipy==0.16.1
pip install scikit-learn==0.16
(Python 2.6.6只能安装0.16,安装0.17或以上的会报错)
pip install setuptools --upgrade
pip install pandas==0.10.0
(Python 2.6.6只能安装0.10.0,安装新版本会报错)

二、准备数据
训练的数据:
$ cat test.txt
10,80,469
8,0,366
8,200,371
5,200,208
7,300,246
8,230,297
7,40,363
9,0,436
6,330,198
9,180,364

三、代码:

1、mapper、reducer代码

$ cat test_sklearn.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
#import pandas  //使用pandas会报错
from sklearn.linear_model import LinearRegression
x = []
y = []
def mapper():
    c = 1
    for line in sys.stdin:
        item = line.rstrip('\n').split(',')
        print "%s,%s,%s,%s" %(c,item[0],item[1],item[2])  #增加一个序列号,为了reducer之前排序数据
        c += 1

def reducer():
    for line in sys.stdin:
        item = line.rstrip('\n').split(',')
        x.append([eval(item[1]),eval(item[2])])
        y.append(eval(item[3]))
    print "%s,%s"%(x,y)
    lrModel = LinearRegression()
    lrModel.fit(x, y)

    print lrModel.score(x, y)
    print lrModel.predict([10, 110])
    print lrModel.predict([[10, 110],[20, 110]])
    print lrModel.coef_
    print lrModel.intercept_

d = {'mapper': mapper, 'reducer': reducer}  
if sys.argv[1] in d:  
    d[sys.argv[1]]() 

2、shell执行脚本:

$ cat test_sklearn.sh
hdfs_input_path="/user/hdfs/test_sklearn"
hdfs_output_path="/user/hdfs/test_output"
hadoop fs -rmr ${hdfs_output_path}
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar \
-D mapreduce.job.queuename=default \
-D mapred.map.tasks=3  \
-D mapred.reduce.tasks=1 \
-input ${hdfs_input_path} \
-output ${hdfs_output_path} \
-file test_sklearn.py \
-mapper "python test_sklearn.py mapper" \
-reducer "python test_sklearn.py reducer"

3、执行

$sh test_sklearn.sh

四、输出的结果
[[10, 80], [7, 300], [9, 0], [6, 330], [8, 0], [8, 230], [7, 40], [8, 200], [9, 180], [5, 200]],[469, 246, 436, 198, 366, 297, 363, 371, 364, 208]
0.945235852682
[ 442.96160353]
[ 442.96160353  858.09638609]
[ 41.51347826  -0.34088269]
65.3239163889

此结果和单机版本运行的结果一致。

五、注意:
1、无法使用import pandas 会报错
2、map的数量问题,设置多个map后,数据到reducer阶段需要按照之前数据顺序排列这样训练才正确,所以map阶段加入了一个序列号,这样到reducer之前会排序好。
3、预测放到reducer中进行,reducer只能设置为1


<think>好的,用户问为什么大数据处理中喜欢使用Python,我需要结合之前的对话来回答。之前用户问过Java爬虫的实现,现在转向Python在大数据中的应用。首先,用户可能对两种语言在不同场景下的优劣感兴趣,或者在做技术选型时需要参考。 我需要先分析Python在大数据中的优势。Python的简洁语法和丰富库可能是主要原因,比如Pandas、NumPy等。同时,生态系统的支持也很重要,比如PySpark、Dask这些框架。另外,Python在机器学习领域的广泛应用,可能也是大数据处理选择它的原因之一。 还要对比之前提到的Java,Java在性能和多线程上的优势,但Python在开发效率和易用性上更胜一筹。可能需要提到虽然Java性能好,但大数据处理中经常需要与机器学习结合,Python在这方面更有优势。此外,社区支持和工具链的成熟度也是因素。 用户可能还关心实际应用场景,比如数据清洗、分析、可视化等,Python有哪些具体工具。可能需要提到Jupyter Notebook在交互式分析中的作用,以及如何与Hadoop、Spark集成。 需要注意用户可能的背景,可能是开发者或数据分析师,想了解技术选型的原因。需要确保回答结构清晰,分点说明,同时对比Java,帮助用户全面理解。 另外,用户之前得到过Java爬虫的详细代码,可能对代码示例有期待,但这个问题更偏向于解释原因,所以可能需要更多理论解释,辅以库和框架的例子。 最后,确保回答符合系统级指令,使用中文,结构清晰,LaTeX格式正确,特别是行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题可能不需要太多公式,不过如果有涉及算法或数学的地方需要注意。</think>以下是关于大数据处理普遍采用Python的技术解析,结合其核心优势与典型应用场景进行说明: --- ### 一、Python数据处理核心优势 1. **语法生产力** - 动态类型系统与简洁语法提升开发效率 ```python # 列表推导式 vs Java循环 squares = [x**2 for x in range(10)] ``` - 交互式编程环境(Jupyter Notebook)加速数据探索 ![Jupyter界面示例](https://example.com/jupyter_screenshot.jpg) 2. **数学计算生态** | 库名称 | 功能定位 | 性能优化机制 | |------------|-------------------------|---------------------| | NumPy | 多维数组运算 | C语言核心+向量化操作 | | Pandas | 结构化数据分析 | 列式存储优化 | | SciPy | 科学计算算法 | Fortran/C扩展库 | 3. **分布式计算支持** - **PySpark**:通过DataFrame API操作Spark集群 ```python df = spark.read.json("hdfs://data/logs") df.groupBy("category").count().show() ``` - **Dask**:实现单机伪分布式计算 $$ \text{处理速度} \propto \frac{\text{数据量}}{\text{CPU核心数}} $$ --- ### 二、与Java的对比分析 | 对比维度 | Python优势领域 | Java适用场景 | |---------------|---------------------------------------|-----------------------------| | 开发效率 | 快速原型开发(REPL环境) | 需要严格类型检查的生产系统 | | 学习曲线 | 初学者友好(直观语法) | 需掌握OOP复杂概念 | | 计算性能 | 依赖C扩展(如NumPy) | 原生JVM性能优势 | | 机器学习整合 | TensorFlow/PyTorch直接支持 | 需通过DL4J等桥接框架 | | 可视化能力 | Matplotlib/Seaborn丰富图表类型 | 依赖第三方库(JFreeChart等) | --- ### 三、典型大数据处理链路 ```mermaid graph LR A[数据采集] --> B{Python预处理} B -->|Pandas清洗| C[特征工程] C --> D[Spark集群计算] D --> E[ML模型训练] E --> F[Tableau可视化] ``` 1. **数据清洗阶段** ```python # 处理缺失值示例 df.fillna({ 'age': df['age'].median(), 'income': df['income'].mode()[0] }, inplace=True) ``` 2. **特征工程阶段** - 使用Scikit-learn管道: ```python from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler pipe = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('dim_reduction', PCA(n_components=2)) ]) ``` 3. **分布式计算场景** - 在PySpark中实现MapReduce: ```python rdd = sc.parallelize(range(1,1000)) sum_rdd = rdd.map(lambda x: x*2).reduce(lambda a,b: a+b) ``` --- ### 四、性能优化策略 1. **混合编程方案** - 关键路径代码用Cython编译: ```cython # 计算素数Cython实现 def primes(int kmax): cdef int n, k, i cdef int p[1000] result = [] if kmax > 1000: kmax = 1000 # ...C语言级循环计算... return result ``` 2. **内存管理技巧** - 使用Pandas分类类型节省内存: ```python df['category'] = df['category'].astype('category') ``` - 分块处理大型文件: ```python chunk_iter = pd.read_csv('bigfile.csv', chunksize=100000) for chunk in chunk_iter: process(chunk) ``` --- ### 五、行业应用案例 1. **金融风控系统** - 使用PySpark处理TB级交易日志 - 通过XGBoost实时检测异常交易模式 $$ P(\text{欺诈}|X) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0 + \sum \beta_i x_i)}} $$ 2. **物联网数据分析** - 用Dask处理传感器时序数据 - 实现实时温度异常预警: ```python if (current_temp > μ + 3σ) & (rising_rate > threshold): trigger_alarm() ``` --- ### 六、发展趋势 1. **新兴技术融合** - 基于Python的GPU加速库(CuPy, RAPIDS) - 与Web框架整合(Dash构建数据分析面板) 2. **性能瓶颈突破** - 通过PyPy提升解释器速度(JIT编译) - 使用Numba加速数值计算: ```python @numba.jit(nopython=True) def monte_carlo_pi(nsamples): acc = 0 for _ in range(nsamples): x = random.random() y = random.random() if (x**2 + y**2) < 1.0: acc += 1 return 4.0 * acc / nsamples ``` --- **总结建议**: 当处理流程包含大量探索性分析、需要快速迭代算法原型,或需深度整合机器学习时,Python是更优选择。而对于需要极致性能、强类型安全的底层数据处理系统,可考虑采用Java/C++实现核心模块,再通过Python进行上层集成。
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