pyspark读取csv_pyspark玩转大数据

数据领域有小样本和大数据之分，适用的技术架构有一些不同。
几万条数据的规模，使用pandas可以处理得很好，但是当数据规模达到百万量级时，数据处理和模型可能根本就跑不起来。
对于熟悉python的小伙伴，此时可以使用pyspark的架构。pyspark2.x版本以后主要接口采用了dataframe，而且支持单机跑，所以可以用自己的小本本快速搞一下玩起来。

pyspark概览

说起大数据，不能不提hadoop。但是hadoop采用的是硬盘存储中间文件，而这么多年来硬盘技术没有太大发展，反而是内存技术飞速猛进，想想现在16G内存都是笔记本主流配置了,于是spark作为一种采用内存进行交互的技术飞速发展起来。

Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMPLab 实验室，该实验室致力于数据密集型计算的研究。AMPLab 研究人员与大型互联网公司合作，研究如何解决数据和 AI 问题，然后发现那些拥有海量数据的公司也面临同样的问题。于是，他们开发了一个新引擎来处理这些新兴的工作负载，同时又能够让开发人员轻松地使用大数据处理 API。

很快，社区开始参与贡献，对 Spark 进行了扩展，在流、Python 和 SQL 方面带来了新功能，成为数据处理、数据科学、机器学习和数据分析工作负载事实上的引擎，并且支持R、Python、Scala、Java多个接口。

大数据主要需求有：

• 历史数据清洗建模，需要用到复杂的批量处理，时间长，跨度为10min~N hr
• 历史数据为基础的交互式查询，时间通常为10sec~N min
• 实时数据为基础的流式数据，时间通常为N ms~N sec

针对于此，Spark的架构可以完美契合这些需求：

• SQL+DataFrame可以处理历史数据
• Streaming可以处理实时流数据
• 使用ML进行机器学习模型(MLib用于RDD数据，DataFrame数据主要使用ML中的函数)。

pyspark初始化和DataFrame

在 spark1.x 中，SparkContext 是 spark 的主要切入点，由于 RDD 作为主要的 API，我们通过 SparkContext 来创建和操作 RDD, 这个问题在于不同的应用中，需要使用不同的context：

• 在 Streaming 中需要使用 StreamingContext
• 在 sql 中需要使用 sqlContext
• 在 hive 中需要使用 hiveContext

随着 DataSet 和 DataFrame API 逐渐成为标准 API，需要为他们创建接入点，即 SparkSession。

SparkSession 是 spark2.x 引入的新概念，SparkSession 为用户提供统一的切入点，字面理解是创建会话，或者连接 spark SparkSession。

SparkSession实际上封装了SparkContext，比如可以调用spark.sparkContext.addPyFile("sparkxgb.zip")来加载xgboost模型, 另外也封装了 SparkConf、sqlContext，随着版本增加，功能可能会更多。所以我们尽量使用 SparkSession ，如果发现有些 API 不在 SparkSession 中，也可以通过 SparkSession 拿到 SparkContext 和其他 Context再调用相关的API。

不管输入是什么数据，都可以读入为DataFrame，这对熟悉pandas的小伙伴是非常友好的。

一段初始化并从csv读入的代码如下：

# 初始化import osos.environ['JAVA_HOME'] = '/usr/lib/jdk/jdk1.8.0_191'# 如果是单机跑spark(不用集群)，需要指定master为local。spark = SparkSession\        .builder\        .appName("PySpark XGBOOST Titanic")\        .master('local') \        .getOrCreate()        # 读入csv文件df = spark.read.csv('births_transformed.csv.gz',                         header=True,                         inferSchema='true')

DataFrame的应用很多，有select、filter、fillna、collect、count, column、corr、cov、describe、distinct等等，熟练操作后行云流水玩转数据，详细操作参考:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/_modules/pyspark/sql/functions.html

pyspark自带分类模型demo

pyspark.ml package的函数很丰富：我们来看一个使用二分类模型的例子，通常分为以下几步：

1. 读取数据
2. 分类变量转换成onehot编码

#col_list is list of category featuresindexers = [StringIndexer(inputCol=c, outputCol=f'{c}_indexed').setHandleInvalid("keep")	for c in col_list]encoder = [OneHotEncoder(		    inputCol=f'{c}_indexed,     outputCol=f'{c}_vec') for c in col_list]

3. 多变量合并成一个变量

featuresCreator = VectorAssembler(    inputCols = numeric_cols + [ec.getOutputCol() for ec in encoder],     outputCol='features')#将所有定义好的transformer组合成一个pipelinepipeline = Pipeline(stages=encoder + [featuresCreator])

4. train&test split

df_train, df_test = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=666)

5. 生成weight列

y_dist = df_train.groupBy('label').count().orderBy('label')# 计算权重y_dist = y_dist.collect()w = y_dist[1][1] / y_dist[0][1]# 在train中新增一列weightdf_train = df_train.withColumn('weight', F.udf(lambda dt: 1 if dt == 0 else w)(F.col('label')).cast('float'))df_train.select('label', 'weight').show(5)

6. 创建模型

# random forestrf = RandomForestClassifier()

7. 创建交叉验证+网格调参

grid = tune.ParamGridBuilder() \    .addGrid(rf.maxDepth,               [2, 4, 8]) \    .addGrid(rf.maxBins,              [16, 32, 16]) \    .addGrid(rf.numTrees,             [16,20,24]) \    .build()cv = tune.CrossValidator(    estimator=rf,    estimatorParamMaps=grid,     evaluator=evaluator,    numFolds=5)

8. 模型训练和预测

# data transformdata_transformer = pipeline.fit(df_train)train_data = data_transformer.transform(df_train)test_data = data_transformer.transform(df_test)# fit & predictmodel_results = {}# fitcvModel = cv.fit(train_data)# predicttest_model = cvModel.transform(test_data)

9. 模型性能评估

evaluator = ev.BinaryClassificationEvaluator(    rawPredictionCol='probability',     labelCol='label')auroc = evaluator.evaluate(cvModel, {evaluator.metricName: 'areaUnderROC'})aupr = evaluator.evaluate(cvModel, {evaluator.metricName: 'areaUnderPR'})print('model: {}'.format(k))print('测试集AUROC: %4.3f' % (auroc))print('测试集AUPR: %4.3f\n' % (aupr))

10. 模型可解释性(特征重要性和shap)

# 获得特征重要性fea_imp = cvModel.bestModel.featureImportances.toArray().tolist()  # shapimport shapshap.initjs()explainer = shap.TreeExplainer(cvModel)X =df_train.toPandas()shap_values = explainer.shap_values(X)expected_values = explainer.expected_value    # visualize the first prediction's explainationshap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0, :], X.iloc[0, :])# visualize the training set predictionsshap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X)

注意：shap不能处理分类变量，否则会报错。另外，虽然可以直接调用pyspark的模型，但是shap_values还得通过pandas的dataframe接口。如果数据量较大，不能转换为pandas，还需要考虑比较复杂的word around方案。此处可以参考shap的github:https://github.com/slundberg/shap/issues/38

pyspark+xgboost

pyspark官方没有xgboost,但可以通过加载包的方式使用：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer, OneHotEncoder, StandardScalerfrom pyspark.ml import Pipelinespark.sparkContext.addPyFile("sparkxgb.zip") # read xgboost pyspark client libfrom sparkxgb import XGBoostClassifierassembler = VectorAssembler(    inputCols=numeric_cols,    outputCol="features")xgboost = XGBoostClassifier(    objective="reg:logistic",    maxDepth=3,    missing=float(0.0),    featuresCol="features",     labelCol="label", )