7、分布式数据处理系统的机器学习基准测试

分布式数据处理系统的机器学习基准测试

在大数据时代，分布式数据处理系统在机器学习领域的应用越来越广泛。然而，目前缺乏一套全面的基准测试来评估这些系统在扩展机器学习工作负载时的性能。本文将探讨如何对分布式数据处理系统进行机器学习工作负载的基准测试，包括模型质量、可扩展性等方面，并提出相应的实验和工作负载建议。

1. 模型质量

传统的基准测试主要关注运行时性能，但对于机器学习工作负载，还需要考虑训练模型的内在质量。不同的机器学习方法在相同数据集上训练会产生不同预测质量的模型，且它们的运行时复杂度也不同。因此，在对机器学习工作负载的数据处理系统进行基准测试时，需要权衡算法的运行时间和模型质量。

为了探索这种权衡空间，我们提出以下实验和方法：
- 训练实验 ：对不同迭代次数的模型进行训练，并在保留的测试数据集上评估模型质量。由于分布式数据处理系统（如 Apache Spark）不允许对模型进行中间评估，因此需要从头开始重新运行不同迭代次数的训练，测量训练时间，然后在测试数据集上评估模型质量。
- 参数调优 ：为所有评估的系统和库分配相同的时间进行参数调优，以提供公平的竞争环境。这反映了实际应用中从业者调优参数的时间有限的情况。

以下是具体的实验示例：
- 矩阵分解实验 ：运行协同过滤的矩阵分解实验，使用流行分布式数据处理系统中的交替最小二乘法（ALS）和单机器库 LibMF 进行比较。除了训练运行时间，还测量均方根误差（RMSE）作为模型质量的指标。实验结果表明，Apache Spark 的 ALS 实现收敛时间明显长于单机器