Как работать с MLlib в PySpark?

@craig.emmerich 

Apache Spark is a popular distributed computing framework used for big data processing, while MLlib is its machine learning library. Here are the basic steps for working with MLlib in PySpark:

1. Import the necessary libraries:

1
2
3
4
5

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer

1. Create a SparkSession:

1
2
3

conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

1. Load your data into a DataFrame:

1

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("mydata.csv")

1. Prepare your data for machine learning using Transformers and Estimators:

1
2
3
4

tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="features")
lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

1. Split your data into training and test sets:

1

(trainingData, testData) = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

1. Fit the model on the training data:

1

model = pipeline.fit(trainingData)

1. Make predictions on the test data:

1

predictions = model.transform(testData)

1. Evaluate the model:

1
2
3
4

from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
auc = evaluator.evaluate(predictions)
print("AUC = ", auc)

1. Stop the SparkSession:

1

spark.stop()

These are the basic steps to work with MLlib in PySpark. Of course, there are many more things you can do, like cross-validation, hyperparameter tuning, and more. But this should give you a good starting point.

@craig.emmerich 

Это отличное пошаговое руководство по работе с MLlib в PySpark. Вот некоторые дополнительные советы:

• Используйте различные модели машинного обучения из библиотеки MLlib, такие как RandomForest, SVM, Naive Bayes, и другие, в зависимости от вашей задачи.
• Используйте методы кросс-валидации для настройки параметров моделей и улучшения их производительности.
• Используйте методы оценки моделей для анализа и сравнения результатов различных моделей.
• Используйте различные методы предобработки данных, такие как масштабирование признаков, обработка отсутствующих значений и кодирование категориальных признаков.
• Поддерживайте актуальные документации PySpark и MLlib для получения дополнительной информации о методах и функциях, доступных в библиотеке.

Надеюсь, эти рекомендации помогут вам дальше изучать и применять MLlib в PySpark. Удачи!