71、Scala 机器学习与 Spark 应用全解析

Scala 机器学习与 Spark 应用全解析

1. Spark K-means 聚类实现

在数据处理与分析中，Spark K-means 是一种常用的聚类算法。以下是一个基本的实现示例：

.map(x => Array[Double](x._1, x._2))

implicit val sc = new SparkContext("Local","SparkKMeans") //10
val config = new SparkKMeansConfig(K, MAXITERS, NRUNS)
val rddConfig = RDDConfig(CACHE , StorageLevel.MEMORY_ONLY)
val xt = XTSeries[DblVector](volatilityVol)
val sparkKMeans = SparkKMeans(config, rddConfig, xt) //11
val obs = Array[Double](0.23, 0.67)
val clusterId = sparkKMeans |> obs//12
Display.show(s"cluster = $clusterId", logger) 

其实现步骤如下：
1. 定义变量 ：从 CSV 文件中提取所需变量。
2. 创建 Spark 上下文 ：在提取波动率和交易量并进行压缩后，创建 Spark 上下文。
3. 初始化 K-means 包装器 ：初始化 sparkKMeans 。
4. 预测聚类 ：对新的观测值进行聚类预测。

2. 性能评估

为了评估 Spark K-means 的性能，我们在一台具有 8 核 CPU 和 32GB RAM 的机器上执行交叉验证组的归一化操作。数据以每个 CPU 核心两个分区的比例进行分区。

2.1 有意义的性能测试

为了使可扩展性测试有意义，应使用大量的数据点（归一化波动率、归一化交易量），数量应超过 100 万个。数据点的实际值对 Spark 集群的整体性能没有影响。

2.2 调优参数

Spark 应用程序的性能在很大程度上取决于配置参数。以下是一些需要关注的参数：
| 参数名称 | 说明 | 建议值 |
| ---- | ---- | ---- |
| config.cores.max | 可用于在 RDD 上执行转换和操作的核心数量 | - |
| spark.executor.memory | 用于执行转换和操作的内存 | 最大 JVM 堆的 60% |
| spark.default.parallelism | 用于洗牌相关操作的所有分区的并发任务数量 | 总核心数 x 2 |
| spark.rdd.compress | 用于 MEMORY_ONLY_SER 序列化 RDD 分区的压缩标志 | - |
| spark.akka.frameSize | 发送到驱动程序的包含操作结果的消息的最大大小 | 根据实际情况调整 |
| spark.broadcast.compress | 压缩大尺寸广播变量的标志 | 建议开启 |

3. 测试设置

测试的目的是评估执行时间与训练集大小之间的关系。我们对美国银行（BAC）股票在不同时间段（3 个月、6 个月、12 个月等）的波动率和交易会话交易量执行 MLlib 库中的 K-means 算法。

测试使用以下配置：
- 聚类数 ：10
- 最大迭代次数 ：30
- 运行次数 ：3

测试在具有 8 核 CPU 和 32GB RAM 的单主机上运行，使用以下参数值：
- StorageLevel = MEMORY_ONLY
- spark.executor.memory = 12G
- spark.default.parallelism = 48
- spark.akka.frameSize = 20
- spark.broadcast.compress = true
- 无序列化

测试完成后，可登录 Spark 监控控制台（ http://host_name:4040/stages ）查看结果。

4. 分布式环境评估

在多主机上部署 Spark 会增加 TCP 通信的延迟到整体执行时间中。这种延迟与将聚类结果收集回 Spark 驱动程序有关，它可以忽略不计，并且与训练集的大小无关。

5. 性能考虑

为了避免在部署 Spark 1.1 时出现最常见的性能陷阱，我们可以采取以下措施：
- 熟悉配置参数 ：了解有关分区、存储级别和序列化的最常见 Spark 配置参数。
- 避免复杂对象序列化 ：除非使用有效的 Java 序列化库（如 Kryo），否则避免序列化复杂或嵌套对象。
- 自定义分区函数 ：考虑定义自己的分区函数来减少大键值对数据集。
- 避免不必要的操作 ：避免使用 collect 、 count 或 lookup 等不必要的操作。
- 使用共享或广播变量 ：在必要时使用共享或广播变量，以提高对不同大小数据集的操作性能。
- 使用累加器变量 ：使用累加器变量进行求和，比在 RDD 上使用 reduce 操作更快。

6. Spark 的优缺点

越来越多的组织正在采用 Spark 作为其实时或准实时操作的分布式数据处理平台。Spark 具有以下优点：
- 社区支持 ：拥有庞大而专注的开发者社区。
- 内存持久化 ：非常适合机器学习和统计推断算法中的迭代计算。
- 性能和可扩展性 ：具有出色的性能和可扩展性，可通过 Streaming 模块进行扩展。
- 功能强大 ：利用 Scala 函数式能力和大量开源 Java 库。
- 集群管理 ：可以利用 Mesos 集群管理器，降低定义容错和工作节点之间负载平衡的复杂性。
- 集成性 ：将与 Cloudera 等商业 Hadoop 供应商集成。

然而，Spark 也存在一些缺点：
- 学习曲线 ：对于没有函数式编程知识的开发者来说，创建 Spark 应用程序可能具有挑战性。
- 数据库集成 ：与数据库的集成相对滞后，严重依赖 Hive，不过 Spark 开发团队已经通过引入 SparkSQL 来解决这些限制。

7. 0xdata Sparkling Water

Sparkling Water 是将 0xdata H2O 与 Spark 集成并补充 MLlib 的一项举措。H2O 是一个非常快速、开源、内存中的机器学习平台，适用于非常大的数据集。Sparkling Water 值得关注的原因如下：
- Scala API ：具有 Scala API。
- 专注机器学习 ：完全专注于机器学习和预测分析。
- 数据表示 ：利用 H2O 的框架数据表示和 Spark 的内存聚类。

在撰写本文时，Sparkling Water 处于 beta 版本。

8. Scala 编程基础

在 Scala 编程中，有一些基本的概念和技巧需要掌握。

8.1 库列表

在开发过程中，会使用到一些第三方库或框架，以下是部分列表：
| 库名称 | 适用章节 |
| ---- | ---- |
| Apache Commons Math 3.3 | 数据预处理、无监督学习、回归和正则化 |
| JFChart 1.0.1 | 入门、Hello World、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络 |
| Iitb CRF 0.2 | 序列数据模型 |
| LIBSVM 0.1.6 | 核模型和支持向量机 |
| Akka 框架 2.2.4 | 可扩展框架 |
| Apache Spark/MLlib 1.1 | 可扩展框架 |

需要注意的是，Apache Spark 捆绑的 Scala 库和编译器 JAR 文件可能与现有 Scala 库冲突。

8.2 代码片段格式

为了提高算法实现的可读性，代码片段中省略了一些非必要的代码元素，如注释、参数验证、异常处理等。

8.3 封装

在创建 API 时，减少对支持或辅助类的访问是一个重要目标。有两种封装辅助类的方法：
- 包作用域 ：支持类是具有受保护访问权限的一级类。
- 类或对象作用域 ：支持类嵌套在主类中。

本书中的算法采用第一种封装模式。

8.4 类构造函数模板

类的构造函数通常在伴生对象中使用 apply 方法定义，并且类具有包作用域（受保护）。例如，支持向量机分类器的配置如下：

protected class SVMConfig(val formulation: SVMFormulation, val kernel: SVMKernel, val svmExec: SVMExecution) extends Config 

object SVMConfig {
  val DEFAULT_CACHE = 25000
  val DEFAULT_EPS = 1e-15
  def apply(svmType: SVMFormulation, kernel: SVMKernel, svmExec: SVMExecution): SVMConfig = new SVMConfig(svmType, kernel, svmExec)
  def apply(svmType: SVMFormulation, kernel: SVMKernel): SVMConfig = new SVMConfig(svmType, kernel, new SVMExecution(DEFAULT_CACHE, DEFAULT_EPS, -1))
}

8.5 伴生对象与样例类

虽然伴生对象中构造函数的调用与样例类的实例化非常相似，但有一个主要区别：Scala 编译器会为样例类生成几个用于操作实例的方法（如 equals 、 copy 、 hash 等）。样例类应仅用于单状态数据对象，即没有方法的对象。

8.6 枚举与样例类

在 Scala 中，枚举和样例类都可用于模式匹配。枚举适用于单值常量，而样例类适用于匹配数据对象。枚举的优点是代码简单、可读性高，而样例类的优点是支持更多属性和优化的模式匹配。

8.7 运算符重载

与 C++ 不同，Scala 实际上并不重载运算符。以下是代码片段中使用的运算符的含义：
- += ：将元素添加到集合或容器中。
- + ：对相同类型的两个元素求和。
- |> ：转换数据集合，也称为管道运算符，输出集合和元素的类型可以与输入不同。

9. 分类器设计模板

机器学习算法通常使用以下设计模式：
- 模型创建 ：在分类器初始化期间通过训练创建实现 Model 特征的模型实例。
- 参数封装 ：将所有配置参数封装到继承 Config 特征的单个配置类中。
- 预测或分类 ：将预测或分类例程实现为扩展 PipeOperator 特征的数据转换。
- 输入参数 ：分类器至少接受三个参数：配置实例、特征集或时间序列以及标记数据集。

例如，支持向量机包的关键组件如下：

final protected class SVM[T <% Double](val config: SVMConfig, val xt: XTSeries[Array[T]], val labels: DblVector) extends PipeOperator[Array[T], Double] {
  val model: Option[SVMModel] = { … }
  override def |> (x: Feature): Option[Double] = { prediction }
  …
}
final protected class SVMConfig(val formulation: SVMFormulation, val kernel: SVMKernel, val svmExec: SVMExecution) extends Config
protected class SVMModel(val params: (svm_model, Double)) extends Model

这种设计的主要优点是减少了分类器的生命周期，模型要么已定义并可用于分类，要么未创建。

10. 数据提取

CSV 文件是存储历史金融数据最常用的格式，也是本书默认的数据导入格式。 DataSource 类用于从 CSV 文件中提取数据，其参数如下：
| 参数名称 | 说明 |
| ---- | ---- |
| pathName | 数据文件的相对路径名，如果参数是文件，则加载该文件；如果是目录，则加载其中的多个输入数据文件。 |
| normalize | 标志，指定是否对数据进行归一化处理。 |
| reverseOrder | 标志，指定是否反转文件中数据的顺序。 |
| headerLines | 指定列标题和注释的行数。 |
| srcFilter | 过滤条件，用于跳过某些行字段的数据。 |

DataSource 类的主要方法是将文件数据转换为类型化时间序列（ XTSeries[T] ）的管道运算符方法：

def |> : PartialFunction[List[Fields=>Double],List[DblVector]] ={
  case extr: List[Fields=>Double] if(extr!=null && extr.size>0)=> 
   load match {   //1
    case Some(data) => {
      if( normalize)  // 2
        extr.map(t=>Stats[Double](data._2.map(t(_))) //3
                                         .normalize) //4
      else extr.map(t => data._2.map(t(_)))
    }
    …
}

数据从文件中加载并使用提取器转换为向量列表。如果需要，数据将被归一化。

此外，还有一个数据转换方法用于将每行的单个文字转换为单变量时间序列：

def |> (extr: Fields => Double): Option[XTSeries[Double]]

11. 数据来源

本书的示例依赖于三种不同的金融数据源，均使用 CSV 格式：
- YahooFinancials ：用于 Yahoo 历史股票和 ETF 价格模式。
- GoogleFinancials ：用于 Google 历史股票和 ETF 价格模式。
- Fundamentals ：用于基本财务分析比率（CSV 文件）。

以 YahooFinancials 为例，其数据提取如下：

object YahooFinancials extends Enumeration {
   type YahooFinancials = Value
   val DATE, OPEN, HIGH, LOW, CLOSE, VOLUME, ADJ_CLOSE = Value
   val adjClose = ((s: Fields) => s(ADJ_CLOSE.id).toDouble)
   …
}

综上所述，我们对 Scala 机器学习和 Spark 应用有了全面的了解，包括算法实现、性能评估、编程技巧和数据处理等方面。这些知识将有助于我们在实际项目中更好地应用这些技术。

Scala 机器学习与 Spark 应用全解析

12. 数据处理流程总结

为了更清晰地呈现整个数据处理和机器学习应用的流程，我们可以用 mermaid 流程图来展示：

graph LR
    A[数据提取] --> B[数据预处理]
    B --> C[模型训练]
    C --> D[性能评估]
    D --> E[模型调优]
    E --> F[预测或分类]
    A -.-> G(数据源: YahooFinancials, GoogleFinancials, Fundamentals)
    B -.-> H(归一化, 过滤等)
    C -.-> I(Spark K - means, SVM 等)
    D -.-> J(执行时间, 准确率等)
    E -.-> K(调整配置参数)
    F -.-> L(新数据预测)

从流程图可以看出，整个过程从数据提取开始，经过预处理后进行模型训练，然后对模型进行性能评估和调优，最后用于新数据的预测或分类。

13. 不同算法的应用场景

不同的机器学习算法适用于不同的场景，以下是对前面提到的算法的应用场景总结：

算法名称	应用场景
Spark K - means	适用于对大量数据进行聚类分析，例如对股票的波动率和交易量进行聚类，以发现不同的市场模式。
SVM（支持向量机）	常用于分类问题，如对股票价格走势进行分类预测，判断股票是上涨还是下跌。

14. 代码优化建议

在实际开发中，为了提高代码的性能和可维护性，我们可以遵循以下代码优化建议：

• 减少不必要的对象创建 ：在 Scala 中，频繁创建对象会增加垃圾回收的负担。例如，在数据处理过程中，尽量复用已有的对象，避免重复创建。
• 合理使用集合 ：不同的集合类型在性能上有差异。例如，对于需要频繁随机访问的场景，使用 Array 比 List 更高效；而对于需要频繁插入和删除元素的场景， List 可能更合适。
• 避免嵌套过深的代码 ：嵌套过深的代码会降低代码的可读性和可维护性。可以通过提取方法或使用模式匹配来简化代码结构。

15. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，Scala 机器学习和 Spark 应用也将迎来新的发展趋势：

• 与深度学习的融合 ：深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。Scala 和 Spark 可以与深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）进行融合，实现更强大的机器学习应用。
• 实时数据处理能力的提升 ：随着物联网和大数据的发展，对实时数据处理的需求越来越高。Spark 的 Streaming 模块将不断优化，以满足更高的实时性要求。
• 更友好的开发工具和接口 ：为了降低开发门槛，未来可能会出现更多友好的开发工具和接口，使开发者能够更轻松地使用 Scala 和 Spark 进行机器学习开发。

16. 实践案例分析

为了更好地理解上述知识在实际中的应用，我们来看一个简单的实践案例：使用 Spark K - means 对股票数据进行聚类分析。

16.1 数据准备

假设我们从 YahooFinancials 数据源获取了某只股票的历史数据，包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整收盘价。我们选择调整收盘价和交易量作为特征进行聚类分析。

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// 创建 Spark 上下文
val conf = new SparkConf().setAppName("StockClustering").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

// 读取数据
val data = sc.textFile("path/to/stock_data.csv")
val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(',').map(_.toDouble))).cache()

16.2 模型训练

使用 Spark K - means 进行模型训练，设置聚类数为 3，最大迭代次数为 20。

// 训练 K - means 模型
val numClusters = 3
val numIterations = 20
val model = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)

16.3 结果分析

对训练好的模型进行评估，并输出每个数据点所属的聚类。

// 评估模型
val WSSSE = model.computeCost(parsedData)
println(s"Within Set Sum of Squared Errors = $WSSSE")

// 输出每个数据点的聚类结果
val predictions = parsedData.map(p => model.predict(p))
predictions.collect().foreach(println)

通过这个实践案例，我们可以看到如何使用 Spark K - means 对股票数据进行聚类分析，以及如何评估模型的性能。

17. 总结与展望

本文全面介绍了 Scala 机器学习和 Spark 应用的相关知识，包括算法实现、性能评估、编程技巧、数据处理和应用场景等方面。通过学习这些知识，我们可以更好地利用 Scala 和 Spark 进行机器学习开发，解决实际问题。

未来，我们可以进一步探索这些技术的更多应用场景，结合新的算法和工具，不断提升机器学习应用的性能和效果。同时，我们也应该关注技术的发展趋势，及时学习和掌握新的知识，以适应不断变化的需求。

希望本文能够为读者在 Scala 机器学习和 Spark 应用方面提供有价值的参考，帮助大家在这个领域取得更好的成果。