本篇内容主要讲解“怎么使用Apache Spark实现分布式随机森林”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么使用Apache Spark实现分布式随机森林”吧!

创新互联制作网站网页找三站合一网站制作公司,专注于网页设计,网站制作、做网站,网站设计,企业网站搭建,网站开发,建网站业务,680元做网站,已为成百上千服务,创新互联网站建设将一如既往的为我们的客户提供最优质的网站建设、网络营销推广服务!

实验概述

我们使用公共可用的纽约出租车数据集，并训练一个随机森林回归器，该回归器可以使用与乘客接送相关的属性来预测出租车的票价金额。以2017年、2018年和2019年的出租车出行量为训练集，共计300700143个实例。

硬件

Spark集群使用Amazon EMR进行管理，而Dask/RAPIDS集群则使用Saturn Cloud进行管理。

两个集群都有20个工作节点，具有以下AWS实例类型：

Spark：r5.2xlarge

• 8个CPU，64 GB RAM

• 按需价格：0.504美元/小时

RAPIDS：g4dn.xlarge

• 4个CPU，16 GB RAM

• 1个GPU，16 GB GPU RAM（NVIDIA T4）

• 按需价格：0.526美元/小时

Saturn Cloud也可以用NVIDIA特斯拉V100 GPU来启动Dask集群，但我们在这个练习中选择了g4dn.xlarge，保持与Spark集群相似的小时成本概况。

Spark

Apache Spark是一个在Scala中构建的开源大数据处理引擎，它有一个Python接口，可以调用Scala/JVM代码。

它是Hadoop处理生态系统中的一个重要组成部分，围绕MapReduce范例构建，并且具有用于数据帧和机器学习的接口。

设置Spark集群不在本文的讨论范围之内，但是一旦准备好集群，就可以在Jupyter Notebook中运行以下命令来初始化Spark：

import findspark
findspark.init()

from pyspark.sql import SparkSession

spark = (SparkSession
        .builder
        .config('spark.executor.memory', '36g')
        .getOrCreate())

findspark包检测系统上的Spark安装位置；如果可以知道Spark包的安装位置，则可能不需要这样做。

要获得有性能的Spark代码，需要设置几个配置设置，这取决于集群设置和工作流。在这种情况下，我们设置spark.executor.memory以确保我们不会遇到任何内存溢出或Java堆错误。

RAPIDS

NVIDIA RAPIDS是一个开源的Python框架，它在gpu而不是cpu上执行数据科学代码。类似于在训练深度学习模型时所看到的，这将为数据科学工作带来巨大的性能提升。

RAPIDS有数据帧、ML、图形分析等接口。RAPIDS使用Dask来处理与具有多个gpu的机器的并行化，以及每个具有一个或多个gpu的机器集群。

设置GPU机器可能有点棘手，但是Saturn Cloud已经为启动GPU集群预构建了映像，所以你只需几分钟就可以启动并运行了！要初始化指向群集的Dask客户端，可以运行以下命令：

from dask.distributed import Client
from dask_saturn import SaturnCluster

cluster = SaturnCluster()
client = Client(cluster)

数据加载

数据文件托管在一个公共的S3 bucket上，因此我们可以直接从那里读取csv。S3 bucket的所有文件都在同一个目录中，所以我们使用s3fs来选择我们想要的文件：

import s3fs
fs = s3fs.S3FileSystem(anon=True)
files = [f"s3://{x}" for x in fs.ls('s3://nyc-tlc/trip data/')
         if 'yellow' in x and ('2019' in x or '2018' in x or '2017' in x)]
         
cols = ['VendorID', 'tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime', 'passenger_count', 'trip_distance',
      'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 'DOLocationID', 'payment_type', 'fare_amount',
      'extra', 'mta_tax', 'tip_amount', 'tolls_amount', 'improvement_surcharge', 'total_amount']

使用Spark，我们需要单独读取每个CSV文件，然后将它们组合在一起：

import functools
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import DataFrame

# 手动指定模式，因为read.csv中的inferSchema非常慢
schema = StructType([
    StructField('VendorID', DoubleType()),
    StructField('tpep_pickup_datetime', TimestampType()),
    ...
    # 参考notebook获得完整对象模式
]) 

def read_csv(path):
    df = spark.read.csv(path,
                        header=True,
                        schema=schema,
                        timestampFormat='yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
                       )
    df = df.select(cols)
    return df

dfs = []
for tf in files:
    df = read_csv(tf)
    dfs.append(df)

taxi = functools.reduce(DataFrame.unionAll, dfs)
taxi.count()

使用Dask+RAPIDS，我们可以一次性读取所有CSV文件：

import dask_cudf

taxi = dask_cudf.read_csv(files, 
                          assume_missing=True,
                          parse_dates=[1,2], 
                          usecols=cols, 
                          storage_options={'anon': True})
len(taxi)

特征工程

我们将根据时间生成一些特征，然后保存数据帧。在这两个框架中，这将执行所有CSV加载和预处理，并将结果存储在RAM中（在RAPIDS的情况下是GPU RAM）。我们将用于训练的特征包括：

features = ['pickup_weekday', 'pickup_hour', 'pickup_minute',
            'pickup_week_hour', 'passenger_count', 'VendorID', 
            'RatecodeID', 'store_and_fwd_flag', 'PULocationID', 
            'DOLocationID']

对于Spark，我们需要将特征收集到向量类中：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.pipeline import Pipeline

taxi = taxi.withColumn('pickup_weekday', F.dayofweek(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_hour', F.hour(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_minute', F.minute(taxi.tpep_pickup_datetime).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('pickup_week_hour', ((taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour).cast(DoubleType()))

taxi = taxi.withColumn('store_and_fwd_flag', F.when(taxi.store_and_fwd_flag == 'Y', 1).otherwise(0))

taxi = taxi.withColumn('label', taxi.total_amount)  
taxi = taxi.fillna(-1)

assembler = VectorAssembler(
    inputCols=features,
    outputCol='features',
)

pipeline = Pipeline(stages=[assembler])
assembler_fitted = pipeline.fit(taxi)
X = assembler_fitted.transform(taxi)
X.cache()
X.count()

对于RAPIDS，我们将所有浮点值转换为float32，以便进行GPU计算：

from dask import persist
from dask.distributed import wait

taxi['pickup_weekday'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.weekday
taxi['pickup_hour'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.hour
taxi['pickup_minute'] = taxi.tpep_pickup_datetime.dt.minute
taxi['pickup_week_hour'] = (taxi.pickup_weekday * 24) + taxi.pickup_hour
taxi['store_and_fwd_flag'] = (taxi.store_and_fwd_flag == 'Y').astype(float)
taxi = taxi.fillna(-1)

X = taxi[features].astype('float32')
y = taxi['total_amount']
X, y = persist(X, y)
_ = wait([X, y])
len(X)

训练随机森林

我们只需要几行代码就可以训练随机森林。

Spark：

from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(numTrees=100, maxDepth=10, seed=42)
fitted = rf.fit(X)

RAPIDS：

from cuml.dask.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, seed=42)
_ = rf.fit(X, y)

结果

我们对Spark（CPU）和RAPIDS（GPU）集群上的300700143个纽约出租车数据实例训练了一个随机森林模型。两个集群都有20个工作节点，每小时价格大致相同。以下是工作流每个部分的结果：

Task	Spark	RAPIDS
Load/rowcount	20.6 seconds	25.5 seconds
Feature engineering	54.3 seconds	23.1 seconds
Random forest	36.9 minutes	1.02 seconds

37分钟的Spark 与1秒的RAPIDS！

GPU胜利！想一想，一次拟合你不需要等待37分钟了，这将加快之后迭代和改进模型的速度。而在CPU上，一旦添加了超参数调优或测试不同的模型，迭代都很容易累积到数小时或数天。

到此，相信大家对“怎么使用Apache Spark实现分布式随机森林”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

分享标题：怎么使用ApacheSpark实现分布式随机森林
文章转载：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/gjiosh.html