机器学习实战第15章大数据与MapReduce

Posted 2020-10-14 片刻 - ApacheCN

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习实战第15章大数据与MapReduce相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

第15章大数据与MapReduce

大数据概述

大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力。

大数据场景

假如你为一家网络购物商店工作，很多用户访问该网站，其中有些人会购买商品，有些人则随意浏览后就离开。
对于你来说，可能很想识别那些有购物意愿的用户。
那么问题就来了，数据集可能会非常大，在单机上训练要运行好几天。
接下来：我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题

MapRedece

Hadoop 概述

Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现。
MapReduce: 分布式的计算框架，可以将单个计算作业分配给多台计算机执行。

MapRedece 原理

MapRedece 工作原理

主节点控制 MapReduce 的作业流程
MapReduce 的作业可以分成map任务和reduce任务
map 任务之间不做数据交流，reduce 任务也一样
在 map 和 reduce 阶段中间，有一个 sort 和 combine 阶段
数据被重复存放在不同的机器上，以防止某个机器失效
mapper 和 reducer 传输的数据形式为 key/value对

MapRedece 特点

优点: 使程序以并行的方式执行，可在短时间内完成大量工作。
缺点: 算法必须经过重写，需要对系统工程有一定的理解。
适用数据类型: 数值型和标称型数据。

Hadoop 流(Python 调用)

理论简介

例如: Hadoop流可以像Linux命令一样执行

cat inputFile.txt | python mapper.py | sort | python reducer.py > outputFile.txt

类似的Hadoop流就可以在多台机器上分布式执行，用户可以通过Linux命令来测试Python语言编写的MapReduce脚本。

实战脚本

# 测试 Mapper
# Linux
cat input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt | python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanMapper.py
# Window
# python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanMapper.py < input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt

# 测试 Reducer
# Linux
cat input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt | python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanMapper.py | python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanReducer.py
# Window
# python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanMapper.py < input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt | python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMeanReducer.py

MapReduce 机器学习

Mahout in Action

简单贝叶斯：它属于为数不多的可以很自然的使用MapReduce的算法。通过统计在某个类别下某特征的概率。
k-近邻算法：高维数据下（如文本、图像和视频）流行的近邻查找方法是局部敏感哈希算法。
支持向量机(SVM)：使用随机梯度下降算法求解，如Pegasos算法。
奇异值分解：Lanczos算法是一个有效的求解近似特征值的算法。
k-均值聚类：canopy算法初始化k个簇，然后再运行K-均值求解结果。

使用 mrjob 库将 MapReduce 自动化

理论简介

MapReduce 作业流自动化的框架：Cascading 和 Oozie.
mrjob 是一个不错的学习工具，与2010年底实现了开源，来之于 Yelp(一个餐厅点评网站).

python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py < input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt > input/15.BigData_MapReduce/myOut.txt

实战脚本

# 测试 mrjob的案例
# 先测试一下mapper方法
# python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py --mapper < input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt
# 运行整个程序，移除 --mapper 就行
python src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py < input/15.BigData_MapReduce/inputFile.txt

项目案例：分布式 SVM 的 Pegasos 算法

Pegasos是指原始估计梯度求解器(Peimal Estimated sub-GrAdient Solver)

Pegasos 工作原理

从训练集中随机挑选一些样本点添加到带处理列表中
按序判断每个样本点是否被正确分类
- 如果是则忽略
- 如果不是则将其加入到待更新集合。
批处理完毕后，权重向量按照这些错分的样本进行更新。

上述算法伪代码如下：

将 回归系数w 初始化为0
对每次批处理
    随机选择 k 个样本点(向量)
    对每个向量
        如果该向量被错分：
            更新权重向量 w
    累加对 w 的更新

开发流程

收集数据：数据按文本格式存放。
准备数据：输入数据已经是可用的格式，所以不需任何准备工作。如果你需要解析一个大规模的数据集，建议使用 map 作业来完成，从而达到并行处理的目的。
分析数据：无。
训练算法：与普通的 SVM 一样，在分类器训练上仍需花费大量的时间。
测试算法：在二维空间上可视化之后，观察超平面，判断算法是否有效。
使用算法：本例不会展示一个完整的应用，但会展示如何在大数据集上训练SVM。该算法其中一个应用场景就是本文分类，通常在文本分类里可能有大量的文档和成千上万的特征。

收集数据

文本文件数据格式如下：

0.365032        2.465645        -1
-2.494175       -0.292380       -1
-3.039364       -0.123108       -1
1.348150        0.255696        1
2.768494        1.234954        1
1.232328        -0.601198       1

准备数据

def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split(‘\t‘)
        # dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1]), float(lineArr[2])])
        dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
        labelMat.append(float(lineArr[2]))
    return dataMat, labelMat

分析数据: 无

训练算法

def batchPegasos(dataSet, labels, lam, T, k):
    """batchPegasos()

    Args:
        dataMat    特征集合
        labels     分类结果集合
        lam        固定值
        T          迭代次数
        k          待处理列表大小
    Returns:
        w          回归系数
    """
    m, n = shape(dataSet)
    w = zeros(n)  # 回归系数
    dataIndex = range(m)
    for t in range(1, T+1):
        wDelta = mat(zeros(n))  # 重置 wDelta

        # 它是学习率，代表了权重调整幅度的大小。（也可以理解为随机梯度的步长，使它不断减小，便于拟合）
        # 输入T和K分别设定了迭代次数和待处理列表的大小。在T次迭代过程中，每次需要重新计算eta
        eta = 1.0/(lam*t)
        random.shuffle(dataIndex)
        for j in range(k):      # 全部的训练集  内循环中执行批处理，将分类错误的值全部做累加后更新权重向量
            i = dataIndex[j]
            p = predict(w, dataSet[i, :])              # mapper 代码

            # 如果预测正确，并且预测结果的绝对值>=1，因为最大间隔为1, 认为没问题。
            # 否则算是预测错误, 通过预测错误的结果，来累计更新w.
            if labels[i]*p < 1:                        # mapper 代码
                wDelta += labels[i]*dataSet[i, :].A    # 累积变化
        # w通过不断的随机梯度的方式来优化
        w = (1.0 - 1/t)*w + (eta/k)*wDelta             # 在每个 T上应用更改
        # print ‘-----‘, w
    # print ‘++++++‘, w
    return w