Ray 是一個功能強大的分散式計算框架，專為簡化大規模資料處理和機器學習流程而設計。它透過將資料集分割成多個較小的分割槽，實作高效的平行處理。在資料處理流程中，Ray 支援資料載入、轉換、聚合和結果展示等步驟。以網頁爬蟲和文字分析為例，Ray 可以輕鬆地從多個網頁爬取資料，並進行文字提取、分詞和計數等操作。Ray 的聚合操作支援懶惰評估，可以提高效率並減少不必要的計算。開發者還可以利用 AggregateFn 類別定義自定義聚合函式，例如計算加權平均值。相較於 Dask 和 Spark 等其他大資料處理框架，Ray 在簡單易用性和高效性之間取得了平衡。Dask 提供類別似 Pandas 的 API，方便與其他工具互操作，而 Spark 則更適合大規模批次處理任務。Ray 包括更強大的分割槽控制、更多內建函式以及與其他工具的更好整合。此外，Ray 提供了透明且高效的資料移動方式，方便在不同工具之間，例如 Pandas、TensorFlow 和 Dask 之間，進行資料交換，避免了傳統方法中繁瑣的格式轉換和資料傳輸問題。Ray 也能與 Modin、Dask 和 Spark 等框架無縫整合，進一步提升資料處理效率。例如，Modin 利用 Ray 的平行計算能力最佳化 Pandas 操作，而 RayDP 則簡化了 Spark 的使用，讓開發者可以直接使用 Spark SQL 查詢。
高效處理資料的技術選型分析與實踐
在現代資料科學與機器學習（ML）應用中，高效處理大規模資料是成功的關鍵。Ray 是一個強大的分散式計算框架，能夠簡化資料處理與機器學習的過程。本文將探討如何使用 Ray 進行資料處理，並深入分析其技術選型、未來趨勢以及實務應用。
Ray 的基本概念與架構
Ray 的設計目標是提供一個簡單且高效的分散式計算框架，能夠處理大規模資料和複雜的機器學習模型。Ray 透過將資料集分割成多個較小的分割槽（blocks 或 partitions），每個分割槽包含一個 Arrow 資料集，代表整個 Ray 資料集的一部分。這種設計使得 Ray 能夠高效地平行處理資料。
資料處理流程
以下是使用 Ray 進行資料處理的基本流程：
- 資料載入與讀取：從各種來源（如 URL、本地檔案或雲端儲存）載入資料。
- 資料轉換：對資料進行清洗、轉換和特徵提取。
- 資料聚合：使用 groupby 操作對資料進行聚合。
- 結果展示：將處理後的結果展示或儲存。
具體案例：網頁爬蟲與文字分析
假設我們需要從多個網頁爬取資料並進行文字分析，以下是使用 Ray 進行這一過程的具體步驟：
import ray
from ray.data import from_items
from some_module import fetch, extract_text_for_batch, tokenize_batch
# 初始化 Ray
ray.init()
# 載入網頁 URL
urls = from_items(["http://www.holdenkarau.com", "http://www.google.com"])
# 爬取網頁內容
pages = urls.map(fetch)
# 提取文字內容
page_text = pages.map_batches(extract_text_for_batch)
# 分詞處理
words = page_text.map_batches(tokenize_batch)
# 單詞計數
word_count = words.groupby(lambda x: x).count()
word_count.show()
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何使用 Ray 進行網頁爬蟲和文字分析。首先，我們初始化 Ray，然後從給定的 URL 載入網頁。接著，我們使用 map 函式對每個 URL 呼叫 fetch 函式，爬取網頁內容。然後，我們使用 map_batches 函式對每批次的網頁內容提取文字，並進行分詞處理。最終，我們使用 groupby 操作對單詞進行計數並展示結果。
Ray 的聚合操作
Ray 的聚合操作類別似於其他大資料處理框架（如 Dask 和 Spark），但有其獨特之處。Ray 的 groupby 操作是懶惰評估的，這意味著它只在需要時才會執行。這種設計可以提高效率並減少不必要的計算。
自定義聚合函式
Ray 提供了 AggregateFn 類別來定義自定義聚合函式。以下是一個計算加權平均值的例子：
from ray.data.aggregate import AggregateFn
def init_func(key):
# 初始化加權總和與權重
return [0, 0]
def accumulate_func(accumulated, row):
# 更新加權總和與權重
return [
accumulated[0] + (float(row["EmployerSize"]) * float(row["DiffMeanHourlyPercent"])),
accumulated[1] + row["DiffMeanHourlyPercent"]
]
def combine_aggs(agg1, agg2):
# 合併兩個聚合結果
return (agg1[0] + agg2[0], agg1[1] + agg2[1])
def finalize(agg):
# 最終化結果
if agg[1] != 0:
return agg[0] / agg[1]
else:
return 0
weighted_mean = AggregateFn(
name='weighted_mean',
init=init_func,
merge=combine_aggs,
accumulate_row=accumulate_func,
finalize=finalize)
aggregated = ds_with_median.groupby("PostCode").aggregate(weighted_mean)
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何使用 Ray 的 AggregateFn 類別來定義一個計算加權平均值的自定義聚合函式。首先，我們定義了 init_func 函式來初始化加權總和與權重。接著，我們定義了 accumulate_func 函式來更新這些值。然後，我們定義了 combine_aggs 函式來合併兩個聚合結果，並使用 finalize 函式來最終化結果。最後，我們將這些函式組合起來，建立了一個名為 weighted_mean 的自定義聚合函式，並在一個包含薪資資料的 DataFrame 上應用它。
Ray 與其他框架的比較
Ray 在設計上強調簡單性和高效性，但與 Dask 和 Spark 等其他大資料處理框架相比，它在某些方面有所不同。
- Dask：Dask 提供了一個類別似 pandas 的 API，適合於需要高度互操作性的應用場景。然而，Dask 的索引控制更為靈活。
- Spark：Spark 提供了強大的分割槽控制和豐富的 API，適合於大規模批處理任務。然而，Spark 的學習曲線相對陡峭。
Ray 在這些方面則提供了一個平衡點：簡單易用且高效。
未來趨勢與應用評估
隨著大規模資料處理需求的不斷增長，Ray 有望在以下幾個方向發展：
- 更強大的分割槽控制：未來版本可能會提供更靈活的分割槽控制功能。
- 更多內建函式：預計會增加更多內建函式來簡化常見操作。
- 更好的整合：未來可能會與更多工具和函式庫進行深度整合。
不同工具之間如何行動資料
在機器學習（ML）管道中行動資料通常是一個挑戰性問題。傳統方法中的通訊障礙通常會導致較低效率和難以維護程式碼。然而，Ray 提供了一種透明且高效行動資料之間工具方便構建端對端 ML 工作流程.
探討不同技術工具之間行動資料
在現代機器學習工作流程中，傳統方法通常涉及多種工具之間進行資料交換. 常見的是我們可以看到 Pandas 用於資料清洗與準備, 而 TensorFlow 或 PyTorch 用於模型訓練, Dask 用於平行計算等. 每次我們從一個工具轉換到另一個工具時都需要進行資料匯入匯出, 這會帶來一些問題.
常見問題與挑戰:
- 資料轉換: 每次工具之間切換時都需要進行資料型別轉換, 常常導致精確度丟失或相容性問題.
- 資料傳輸: 大規模資料在不同節點間傳輸會耗費大量時間與資源.
- 除錯困難: 跨工具除錯非常困難, 錯誤檢查與修復耗時耗力.
- 效能下降: 各種格式轉換與傳輸帶來額外開銷, 整體工作流程效率下降.
Ray 的透明處理方式
Ray 提供了一種高階別抽象層來簡化這一過程. 他能夠無縫地將資料移動到不同工具之間, 提供了一個統一介面來管理整個 ML 工作流程.
具體案例：實作一種統一介面
例如, 我們可以從 Pandas 轉到 TensorFlow 再到 Dask. 在傳統方式中我們需要手動進行格式轉換與匯入匯出:
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from dask import dataframe as dd
# Pandas DataFrame to TensorFlow dataset
df_pandas = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
tf_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df_pandas.values))
# TensorFlow dataset to Dask DataFrame
tf_dataset_iter = iter(tf_dataset)
dask_df = dd.from_pandas(pd.DataFrame([next(tf_dataset_iter) for _ in range(len(df_pandas))]),
npartitions=1)
透過 Ray, 上述步驟可以簡化為:
import ray
from ray.data import from_pandas, to_dask
import pandas as pd
ray.init()
df_pandas = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
ds_ray = from_pandas(df_pandas)
dask_df = to_dask(ds_ray)
內容解密：
在這段程式碼中，Ray 提供了一個透明且高效的方法來處理從 Pandas 轉換到 Dask 的過程。首先透過 from_pandas 函式將 Pandas DataFrame 轉換為 Ray Dataset。然後透過 to_dask 函式直接將這個 Dataset 轉換為 Dask DataFrame.
這種方法消除了傳統過程中繁瑣而容易出錯的人工格式轉換步驟，Ray 自動管理底層細節確保資料的一致性與完整性.
框架整合案例研究
Modin 和 Dask: 分散式 DataFrame 加速
Modin 和 Dask 是兩個常見框架支援根據 Pandas 的 API ，但利用分散式計算來加速工作流程。Modin 本質上就是根據 Ray 構建而來並利用其平行計算能力來最佳化 Pandas 操作.Dask則提供類別似 Pandas 的 API ，但適用於更大規模資料處理.
Spark on Ray (RayDP)
Spark on Ray (知名為 RayDP) 提供了一種簡單整合路徑對於已經有大資料工具經驗的人員來說.-RayDP 支援基本Spark API 和 Spark Core功能使得其可以輕鬆遷移現有工作流程到根據 Ray 的分散式計算環境中.
高效處理：資料集例子
例如我們想要計算一個簡單全域性指標如“平均數”。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
df_spark = spark.createDataFrame([(1,), (2,)], ["value"])
average_value = df_spark.selectExpr("avg(value)").collect()[0][0]
print(f"Average Value: {average_value}")
透過 RayDP, 上述計算可以直接轉換為:
from pyspark.sql import SparkSession
import ray.data as rd
spark_session = SparkSession.builder.appName("example").config("spark.sql.execution.useRDDs", "false").getOrCreate()
ds_raydp = rd.from_spark(spark_session.createDataFrame([(1,), (2,)], ["value"]))
average_value = ds_raydp.select_expr("avg(value)").collect()[0][0]
print(f"Average Value: {average_value}")
在上述例子中，**Spark on Ray (RayDP)**允許我們直接使用 Spark SQL 查詢而不必擔心底層執行細節.
未來趨勢與應用評估
隨著機器學習領域持續增長以及對複雜工作流程需求增加，Ray將會繼續演進去滿足這些需求. 預計未來幾年我們會看到更多以下特徵:
- 增強可擴充套件性: 支援更廣泛規模與複雜度.
- 多語言支援: 提供 Python、Java、C++等多語言支援.
- 生態系統擴充套件: 整合越來越多第三方函式庫與工具.
- 視覺化與監控: 提供強大視覺化與監控能力去簡化除錯與最佳化工作流程.
- 雲原生支援: 全面支援雲環境佈署以便快速擴充套件.
推薦閱讀與進階學習資源
為了進一步深入瞭解如何利用 Ray 構建高效機器學習管道,Learning Ray by Max Pumperla et al. (O’Reilly) 是個很好選擇. 本文詳細介紹了根據 Ray 的機器學習專案開發方法以及實踐.
希望本文能幫助你更好地理解如何利用 Ray 構建端對端機器學習工作流程並利用其強大功能最佳化現有管道效率！
