如何将 sklearn 管道转换为 pyspark 管道？

Question

我们有一个机器学习分类器模型，使用 pandas 数据框和标准 sklearn 管道（StandardScaler、RandomForestClassifier、GridSearchCV 等）进行训练。我们正在开发 Databricks，并希望使用 Spark 提供的并行计算功能将该管道扩展到大型数据集。将 sklearn 管道转换为并行计算的最快方法是什么？（我们可以根据需要轻松地在 pandas 和 Spark DF 之间切换。）就上下文而言，我们的选择似乎是：使用MLLib重写管道（耗时）使用 sklearn-spark 桥接库对于选项 2，Spark-Sklearn 似乎已被弃用，但 Databricks建议我们使用 joblibspark。然而，这在 Databricks 上引发了一个例外：from sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom joblibspark import register_sparkfrom sklearn.utils import parallel_backendregister_spark() # register spark backendiris = datasets.load_iris()parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}svr = svm.SVC(gamma='auto')clf = GridSearchCV(svr, parameters, cv=5)with parallel_backend('spark', n_jobs=3):    clf.fit(iris.data, iris.target)提高py4j.security.Py4JSecurityException: Method public int org.apache.spark.SparkContext.maxNumConcurrentTasks() is not whitelisted on class class org.apache.spark.SparkContext

Answer 1

必要的要求是：

• Python 3.6+

• pyspark>=2.4

• scikit-learn>=0.21

• joblib>=0.14

我无法在运行 Python 3.7.5、Spark 3.0.0、scikit-learn 0.22.1 和 joblib 0.14.1 的社区 Databricks 集群中重现您的问题：

import sys

import sklearn

import joblib

spark.version

# '3.0.0'

sys.version

# '3.7.5 (default, Nov  7 2019, 10:50:52) \n[GCC 8.3.0]'

sklearn.__version__

# '0.22.1'

joblib.__version__

# '0.14.1'

通过上述设置，您的代码片段可以顺利运行，并确实生成一个分类器，clf如下所示：

GridSearchCV(cv=5, error_score=nan,

             estimator=SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200,

                           class_weight=None, coef0=0.0,

                           decision_function_shape='ovr', degree=3,

                           gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1,

                           probability=False, random_state=None, shrinking=True,

                           tol=0.001, verbose=False),

             iid='deprecated', n_jobs=None,

             param_grid={'C': [1, 10], 'kernel': ('linear', 'rbf')},

             pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, return_train_score=False,

             scoring=None, verbose=0)

这里的替代示例也是如此：

from sklearn.utils import parallel_backend

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn import datasets

from sklearn import svm

from joblibspark import register_spark

register_spark() # register spark backend

iris = datasets.load_iris()

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

with parallel_backend('spark', n_jobs=3):

  scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)

print(scores)

给予

[0.96666667 1.         0.96666667 0.96666667 1.        ]

Answer 2

这个答案对于标准 Spark / Databricks 设置来说应该是正确的，因此考虑到我的问题的措辞/对其他读者的潜在有用性，我已经接受了它

发现我们案例中的问题后，贡献一个单独的“答案”：Databricks 支持人员建议我们案例中的问题是由于我们使用特殊类型的集群（在 AWS 上启用了凭证直通的高并发性）。grid.fit() 没有被列入此类集群的白名单，Databricks 建议他们需要向工程团队提出将其列入白名单。