Spark Rを使ってみたら、どんな問題がでてきたか
こんにちは、次世代システム研究室のA.Zです。
現在、広告解析のプロジェクトで、SparkRを利用しています。SparkRを利用することにあたって、発見した問題または制限と解決方法を紹介したいと思います。
はじめに
前回のブログでは簡単に紹介したSparkRについて、本格的にプロジェクトで利用することになりました。実際のプロジェクトに利用するときに出てきた問題や、SparkRの制約などの解決方法を簡単に紹介したいと思います。初めてSparkRを触った方や、実際のプロジェクトにSparkRの導入を検討している方に役に立つと思います。
発見した問題また制限
サポートしているMLlibのアルゴリズムが少ない
SparkRが現在、標準でサポートしている機械学習アルゴリズムはglmのみです。それ以外のMLlibアルゴリズムを使いたいときはカスタマイズが必要です。SparkRは、Javaまたはscalaのメソッドを呼び出すことができます。標準でサポートしていないアルゴリズムを使いたいときはWrapper classを作成することで、SparkRからMLlibのアルゴリズムを使うことができます。Wrapper Classの例:
package com.foo.bar;
public class Wrappers {
public static PipelineModel trainRandomForest(DataFrame dataFrame, String label, String[] features, int ntrees, int maxdepth) {
// change label to string indexer
StringIndexerModel labelIndexer = new StringIndexer()
.setInputCol(label)
.setOutputCol("label")
.fit(dataFrame);
VectorAssembler featureAssembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(features.toArray(new String[0]))
.setOutputCol("features");
// RandomForest model.
RandomForestClassifier rfc = new RandomForestClassifier()
.setLabelCol(labelIndexer.getOutputCol())
.setFeaturesCol(featureAssembler.getOutputCol())
.setMaxDepth(maxdepth)
.setNumTrees(ntrees);
List<PipelineStage> pipelineStages = new ArrayList();
pipelineStages.add(labelIndexer);
pipelineStages.add(featureAssembler);
pipelineStages.add(rfc);
Pipeline pipeline = new Pipeline()
.setStages(pipelineStages.toArray(new PipelineStage[0]));
PipelineModel model = pipeline.fit(dataFrame);
return model;
}
wrapper classをjarに固め、SparkR init するときに読み込みます。jarPath<-"/path/to/wrapper-jar" sc <- sparkR.init(sparkJars = paste0(jarPath))SparkR から、以下のように呼び出すことができます。
rf.model <- SparkR:::callJStatic(
"com.foo.bar.Wrappers",
"trainRandomForest",
train_data@sdf,
label,
features,
numTree,
treeDepth
)
rf.model <- new("PipelineModel", model = rf.model)
R and spark 接続タイムアウトの調整
以下のスライドによると、SparkRはsocket connectionを利用して、RとSparkのJVMのコミュニケーションを行うようです。http://www.slideshare.net/SparkSummit/07-venkataraman-sun
しかし、以下のsocket connectionのmax aliveは最大6000sに設定されており、解析処理には短すぎます（現在の解析処理は10時間以上かかります）。
source1
source2
以下の方法で、SparkR のconnection timeoutを変更することができます。
#最大24時間設定する
sparkr_conn_timeout <- 86400
#because sparkR connection default timeout is 6000s, we need to increase it for long time process
port <- get("backendPort",envir=SparkR:::.sparkREnv)
conn <- get(".sparkRCon",envir=SparkR:::.sparkREnv)
#close the connection first
conn <- close(conn)
# recreate connection with longer timeout
conn <- socketConnection(host = "localhost", port = port, server = FALSE,
blocking = TRUE, open = "wb", timeout = sparkr_conn_timeout)
#re-assign to sparkEnv
assign(".sparkRCon", conn, envir = SparkR:::.sparkREnv)
PipelineModel 保存する問題について
SparkのPipelineModelを利用することで、解析処理のworkflowを簡単に管理・保存・ロードすることができます。http://spark.apache.org/docs/1.6.1/ml-guide.html#main-concepts-in-pipelines
標準のSparkRで、modelまたはpipeline modelの保存する機能がありませんが、JavaまたはScala wrapperを利用すれば、SparkRからでもSpark modelを保存することができます。
しかし、pipelineの中に一つでもsaveできないstageがあった場合、pipeline全体が保存できなくなります。SparkはJavaObjectを保存できる機能を持つので、これとpipelineのstage save機能と組合せることで、全てのステージが保存できない場合でも全体のpipelineは保存・ロードできるようになります。
保存する処理の例：
int counter = 0;
//こちらのmodelはPipelineModelです。
for (Transformer tr : model.stages()) {
//保存先のファイル名に、stageのindexとstageのクラス名を記載する。ロードするときに、stage順番とクラスの生成に使う
String outPath = path + "/" + STAGE_FILE_PREFIX + STAGE_FILE_SEPARATOR + counter + STAGE_FILE_SEPARATOR + tr.getClass().getSimpleName();
//save できないpipeline stageをobjectファイルとして保存する
if (tr.getClass().getSimpleName().equalsIgnoreCase("OneVsRestModel")) {
OneVsRestModel newModel= (OneVsRestModel) tr;
List<OneVsRestModel> rfcList=new ArrayList();
rfcList.add(newModel);
jsc.parallelize(rfcList,1).saveAsObjectFile(outPath);
}
//save できるpipeline stageをsave methodを呼び出す
else {
((MLWritable) tr).write().overwrite().save(outPath);
}
counter++;
}
ロードする処理の例： List<Transformer> stages = new ArrayList<>();
// object factory
PipelineStageFactory psf = new PipelineStageFactory();
//保存先のファイルリストをloopする
for (String fileFullPath: paths) {
//ファイル名をparseする
String fname = fileFullPath.replace(basePath,"");
String[] fnameSplit = fname.split(STAGE_FILE_SEPARATOR);
if(!fnameSplit[0].equalsIgnoreCase(STAGE_FILE_PREFIX))
continue;
//stage indexとクラス名を探す
int stageNum = Integer.parseInt(fnameSplit[1]);
String featureType = fnameSplit[2];
//saveしたtransformer内容から、オブジェクトを作成する
Transformer transformer = psf.create(featureType, fileFullPath, sc);
if (transformer != null) {
stages.add(stageNum,transformer);
}
}
PipelineModel pm = new PipelineModel(uid, stages.toArray(new Transformer[0]));
DataframeのVector datatypeについての問題
MLlibの分類アルゴリズム（RandomForest, LogisticRegressionなど）の結果はdataframeに収められます。dataframeで確率が格納されているカラムは、基本的にVectorUDTのタイプになっておりSparkRでは直接アクセスできません。SparkRでアクセスするための一つの方法は、VectorUDTのタイプをArrayに変換することです。変換するためのtransformerサンプルコードは以下で公開しています。https://gist.github.com/zufri/3a5d23afe8dd1c3952e17c8325b6f425
こちらのtransformerをpipeline stageに登録すれば、確率配列のカラムが作成されます。そして、SparkRでは以下のように確率カラムにアクセスすることができます。
#dfはmodelのpredictionした結果のdataframe
prob_df <- select(df,c(expr("prob_col_name[0] as prob_1"),expr("prob_col_name[1] as prob_2")))
まとめ
現時点で、SparkRは他のSparkの言語インターフェース（scala, python）に比べて、まだまだ未熟だと思います。Scalaやpythonで標準機能でできることでも、SparkRでは拡張が必要なことが多いです。今後のSpark 2.0、SparkRの機能やサポートがより充実することを期待しています。https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark-2-0-technical-preview-easier-faster-and-smarter.html
最後に
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