PySpark 作為 Apache Spark 的 Python API，賦予開發者使用 Python 進行大資料處理和機器學習模型建構的能力。本文涵蓋了從 PySpark 環境設定、資料處理、模型訓練到模型佈署的端對端流程。讀者將學習如何使用 Anaconda、Docker 和 Databricks 等工具組態 PySpark 開發環境，並透過實際案例理解 PySpark 的核心概念，例如 RDDs 和 DataFrames。此外，本文也探討了模型評估與驗證的關鍵環節，包括模型複雜度、過擬合與欠擬合、偏差與變異數等重要概念，並介紹多種模型驗證方法，幫助讀者建立穩健的機器學習模型。最後，本文將引導讀者學習如何將訓練好的模型佈署至生產環境，涵蓋使用 HDFS、Pickle 檔案和 Docker 容器等佈署策略，以及建立即時評分 API 的技巧，讓讀者能夠將機器學習模型應用於實際場景。
使用 PySpark 進行應用資料科學：學習端對端預測模型建構週期（第二版）閱讀
本文簡介
本文探討如何使用 PySpark 進行資料科學專案的開發，涵蓋從環境設定到模型評估的完整流程。透過 PySpark 的強大功能，讀者將能夠掌握大資料處理、機器學習模型的建立與最佳化，以及端對端的預測分析流程。
重點章節導讀
第一章：PySpark 環境設定
本章詳細介紹如何組態 PySpark 的開發環境，包括：
- 使用 Anaconda 進行本地安裝：逐步引導讀者完成 Anaconda 的安裝、Conda 環境的建立，以及 Apache Spark 的下載與組態。
- Docker 環境設定：解釋 Docker 的基本概念，並提供使用 Docker 安裝 PySpark 的詳細步驟。
- Databricks Community Edition 使用：介紹如何註冊 Databricks 帳戶、建立叢集、上傳資料檔案並開始使用 Notebook 進行資料分析。
程式碼範例與解析
# 初始化 SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PySpark Example").getOrCreate()
# 建立一個簡單的 DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Catherine", 35)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, schema=columns)
df.show()
# 輸出結果：
# +
---
-
---
-+
---
+
# | Name|Age|
# +
---
-
---
-+
---
+
# | Alice| 25|
# | Bob| 30|
# |Catherine| 35|
# +
---
-
---
-+
---
+
程式碼解析：
- 匯入必要的模組：使用
from pyspark.sql import SparkSession匯入 SparkSession，這是與 Spark 互動的主要入口點。 - 初始化 SparkSession：透過
SparkSession.builder.appName("PySpark Example").getOrCreate()建立 SparkSession，設定應用程式名稱為 “PySpark Example”。 - 建立 DataFrame：定義資料和欄位名稱，並使用
spark.createDataFrame(data, schema=columns)將資料轉換為 DataFrame。 - 顯示 DataFrame 內容：使用
df.show()方法顯示 DataFrame 的內容。
圖表說明
此圖示展示了 PySpark 環境設定的流程：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title PySpark機器學習模型建構佈署
package "Docker 架構" {
actor "開發者" as dev
package "Docker Engine" {
component [Docker Daemon] as daemon
component [Docker CLI] as cli
component [REST API] as api
}
package "容器運行時" {
component [containerd] as containerd
component [runc] as runc
}
package "儲存" {
database [Images] as images
database [Volumes] as volumes
database [Networks] as networks
}
cloud "Registry" as registry
}
dev --> cli : 命令操作
cli --> api : API 呼叫
api --> daemon : 處理請求
daemon --> containerd : 容器管理
containerd --> runc : 執行容器
daemon --> images : 映像檔管理
daemon --> registry : 拉取/推送
daemon --> volumes : 資料持久化
daemon --> networks : 網路配置
@enduml圖表翻譯：
本圖詳細展示了設定 PySpark 環境的步驟。首先，需要安裝 Anaconda 並建立 Conda 環境，接著下載並組態 Apache Spark。此外，也可以使用 Docker 來安裝 PySpark。最後，可以選擇使用 Databricks Community Edition，註冊帳戶並建立叢集後即可上傳資料檔案進行分析。
本文特色
- 完整涵蓋資料科學流程：從資料預處理到模型評估，提供完整的 PySpark 操作。
- 結合實務案例：每個章節均包含實際案例與程式碼範例，幫助讀者理解並應用所學知識。
- 支援多種環境組態：提供本地安裝、Docker 安裝及 Databricks Community Edition 多種環境設定方法，滿足不同使用者的需求。
GitHub Codespaces 與 PySpark 基礎操作
GitHub Codespaces 為開發者提供了一個強大的雲端開發環境，能夠快速建立並執行專案。本章節將介紹如何在 Codespaces 中進行基本操作，並結合 PySpark 進行大資料分析。
GitHub Codespaces 基本操作
上傳資料
在 Codespaces 中上傳資料可以透過多種方式實作，包括使用終端機命令或直接在 VS Code 介面中操作。開發者可以輕鬆將本地資料上傳至 Codespaces 環境中。
存取資料
存取資料是進行大資料分析的第一步。在 Codespaces 中，開發者可以透過 Python 程式碼或 PySpark API 存取儲存在不同資料源中的資料。
計算 Pi 值
作為一個簡單的範例，我們可以透過 PySpark 計算 Pi 值。這不僅能夠展示 PySpark 的基本用法，也能驗證環境的正確性。
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CalculatePi").getOrCreate()
# 計算 Pi
def calculate_pi(n):
count = spark.sparkContext.parallelize(range(n)).filter(lambda i: (i + 0.5) ** 2 + (i + 0.5) ** 2 < 1).count()
pi = 4.0 * count / n
return pi
pi_value = calculate_pi(1000000)
print(f"Pi 的值為：{pi_value}")
# 結束 SparkSession
spark.stop()
內容解密：
- 初始化 SparkSession：建立一個 SparkSession 物件，這是使用 PySpark 的入口。
calculate_pi函式：定義一個函式來計算 Pi，使用蒙特卡羅方法模擬計算 Pi。parallelize方法：將一個範圍內的數字分散到不同的節點上進行平行處理。filter方法：過濾出滿足特定條件的資料，在此例中是判斷點是否落在單位圓內。count方法：統計滿足條件的資料數量，用於計算 Pi。- 輸出結果：列印出計算得到的 Pi 值。
PySpark 基礎
PySpark 背景介紹
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，能夠讓開發者使用 Python 語言進行大資料處理和分析。PySpark 提供了一系列強大的功能，包括 Resilient Distributed Datasets (RDDs) 和 DataFrames。
RDDs 與 DataFrames
RDDs 是 Spark 中的基本資料結構，提供了一種容錯的、可平行處理的資料集合。DataFrames 則是在 RDDs 的基礎上發展而來的更高層次的抽象，提供了一個類別似於傳統資料函式庫表格的資料模型。
資料操作
PySpark 提供了豐富的 API 用於資料操作，包括讀取資料、資料清洗、轉換和聚合等。
從檔案讀取資料
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.show()
從 Hive 表讀取資料
df = spark.sql("SELECT * FROM hive_table")
df.show()
內容解密：
spark.read.csv：從 CSV 檔案讀取資料，並指定是否包含表頭和是否自動推斷欄位型別。spark.sql：執行 SQL 查詢，從 Hive 表中讀取資料。
資料檢視與統計
PySpark 提供了多種方法來檢視和統計資料，包括顯示資料、計算記錄數、檢視缺失值等。
顯示資料前幾行
df.show(5)
計算記錄數
print(df.count())
檢視缺失值
from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count
df.select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in df.columns]).show()
內容解密：
df.show(5)：顯示 DataFrame 的前 5 行資料。df.count()：傳回 DataFrame 中的記錄數。isnan和isNull：用於檢測 NaN 和 Null 值。
機器學習模型評估與驗證
在機器學習領域中，模型的評估與驗證是至關重要的步驟。一個優秀的模型不僅需要在訓練資料上表現良好，更需要在未見的資料上保持穩定的效能。本章將探討模型複雜度、過擬合與欠擬合、偏差與變異數等概念，並介紹多種模型驗證方法。
模型複雜度
模型複雜度是指模型能夠捕捉資料中複雜關係的能力。過於簡單的模型可能無法充分學習資料中的模式，而過於複雜的模型則可能學習到過多的雜訊，導致過擬合。
欠擬合（Underfitting）
欠擬合發生在模型過於簡單，無法捕捉資料中的主要模式時。這種情況下，模型的訓練誤差和測試誤差都較高。
解決欠擬合的方法
- 增加模型複雜度：使用更複雜的模型結構，例如增加神經網路的層數或神經元數量。
- 特徵工程：創造更多有用的特徵，以幫助模型更好地理解資料。
- 減少正則化：降低正則化的強度，使模型能夠更好地擬合訓練資料。
最佳擬合（Best Fitting）
最佳擬合是指模型在訓練資料和測試資料上都表現良好的狀態。這需要模型在複雜度和簡單度之間取得平衡。
過擬合（Overfitting）
過擬合發生在模型過於複雜，學習到訓練資料中的雜訊和細節時。這種情況下，模型的訓練誤差很低，但測試誤差較高。
解決過擬合的方法
- 正則化：透過在損失函式中新增正則項，約束模型的複雜度。
- Dropout：在神經網路訓練過程中隨機丟棄部分神經元，防止模型過度依賴某些特徵。
- 資料增強：透過對訓練資料進行變換，增加資料的多樣性，提高模型的泛化能力。
- 提前停止：在模型開始過擬合時停止訓練，防止模型學習到過多的雜訊。
偏差與變異數
偏差（Bias）和變異數（Variance）是評估模型效能的兩個重要指標。
- 偏差：衡量模型的預測值與真實值之間的差異。低偏差意味著模型能夠準確預測目標值。
- 變異數：衡量模型預測值的波動程度。低變異數意味著模型的預測結果穩定。
理想的模型應該具備低偏差和低變異數，但在實際應用中，往往需要在兩者之間進行權衡。
模型驗證方法
為了評估模型的效能，需要使用適當的驗證方法。常見的驗證方法包括：
訓練/測試集劃分
將資料集劃分為訓練集和測試集，用訓練集訓練模型，用測試集評估模型的效能。
k折交叉驗證（k-fold Cross-Validation）
將資料集劃分為k個子集，每次使用k-1個子集作為訓練集，剩餘的子集作為測試集，重複k次，最終取平均值作為模型的評估結果。
留一法交叉驗證（Leave-One-Out Cross-Validation）
每次只留一個樣本作為測試集，其餘樣本作為訓練集，重複直到每個樣本都被用作測試集一次。
留一組法交叉驗證（Leave-One-Group-Out Cross-Validation）
將資料按照某些特徵分組，每次留一組作為測試集，其餘組作為訓練集。
時間序列模型驗證
對於時間序列資料，需要考慮時間順序，使用滾動視窗法或時間序列交叉驗證等方法進行驗證。
資料洩漏（Leakage）
資料洩漏是指在模型訓練過程中，使用了不應該被使用的資訊，導致模型效能被高估。常見的資料洩漏包括目標洩漏（Target Leakage）和資料洩漏（Data Leakage）。
目標洩漏
目標洩漏是指在訓練過程中，使用了與目標變數相關的資訊。例如，在預測某個事件是否發生時，使用了該事件發生後的資料。
資料洩漏
資料洩漏是指在訓練過程中，使用了不應該被使用的資料。例如，在處理時間序列資料時，使用了未來時間點的資料。
模型評估指標
根據目標變數的型別（連續型或二元型），選擇適當的評估指標。
連續型目標變數
對於連續型目標變數，常用的評估指標包括均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）和平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）等。
二元型目標變數
對於二元型目標變數，常用的評估指標包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數和ROC曲線下面積（AUC-ROC）等。
佈署機器學習模型至生產環境的最佳實踐
前言
在機器學習專案中，將模型成功佈署至生產環境是至關重要的最後一步。本文將探討如何使用不同的技術和工具來佈署機器學習模型，包括使用HDFS物件、Pickle檔案和Docker容器等方法。
儲存模型物件與建立評分程式碼
在佈署模型之前，首先需要儲存訓練好的模型物件並建立評分程式碼。評分程式碼是用於對新資料進行預測的程式碼。
模型物件的儲存
import pickle
# 儲存模型物件
with open('model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(model, f)
評分程式碼的建立
def score(data):
# 載入模型物件
with open('model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
# 對資料進行預測
predictions = model.predict(data)
return predictions
內容解密：
- 使用
pickle模組儲存模型物件，以便稍後載入使用。 - 評分程式碼定義了一個函式，用於載入模型並對輸入資料進行預測。
- 這種方法簡單直接，但需要注意模型物件的版本控制和相容性問題。
使用HDFS物件和Pickle檔案佈署模型
將模型物件儲存為Pickle檔案，並將其佈署到HDFS（Hadoop分散式檔案系統）上，可以實作模型的集中管理和存取。
步驟：
- 將模型物件儲存為Pickle檔案。
- 將Pickle檔案上傳到HDFS。
- 在評分程式碼中，從HDFS載入模型物件。
import pickle
from pyspark import SparkFiles
# 從HDFS載入模型物件
with open(SparkFiles.get('model.pkl'), 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
內容解密：
- 使用
SparkFiles.get方法從HDFS取得模型檔案的路徑。 - 載入模型物件並用於預測。
- 這種方法適用於大規模分散式環境，但需要Hadoop生態系統的支援。
使用Docker佈署模型
Docker提供了一種輕量級、可移植的容器化技術，可以將模型和其依賴環境封裝在一起，方便佈署。
Dockerfile範例：
FROM python:3.9-slim
# 設定工作目錄
WORKDIR /app
# 複製需求檔案
COPY requirements.txt .
# 安裝依賴
RUN pip install -r requirements.txt
# 複製應用程式碼
COPY . .
# 執行評分程式碼
CMD ["python", "score.py"]
內容解密：
- 使用官方Python映像作為基礎映像。
- 設定工作目錄並複製需求檔案。
- 安裝Python依賴。
- 複製應用程式碼並設定預設執行命令。
- 這種方法確保了環境的一致性和可移植性。
即時評分API
為了實作即時評分，可以建立一個RESTful API來接收新資料並傳回預測結果。
API範例（使用Flask）：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
predictions = score(data)
return jsonify({'predictions': predictions.tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
內容解密：
- 使用Flask框架建立一個簡單的Web應用程式。
- 定義一個
/predict端點來處理POST請求。 - 將請求資料傳遞給評分函式並傳回預測結果。
- 這種方法提供了一個簡單的介面來進行即時預測。
