使用 Dataproc、BigQuery 和 Apache Spark ML 进行机器学习

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适用于 Apache Spark 的 BigQuery 连接器让数据科学家能够将 BigQuery 的无缝可扩缩 SQL 引擎的强大功能与 Apache Spark 的机器学习功能相结合。在本教程中，我们将介绍如何使用 Dataproc、BigQuery 和 Apache Spark ML 在数据集上执行机器学习。

目标

使用线性回归构建出生体重模型（取决于以下五个因素）：

• 妊娠周数
• 母亲的年龄
• 父亲的年龄
• 母亲在怀孕期间增加的体重
• Apgar 得分

使用以下工具：

• BigQuery，用于准备线性回归输入表，该表将写入您的 Google Cloud 项目
• 用于在 BigQuery 中查询和管理数据的 Python
• Apache Spark，用于访问生成的线性回归表
• Spark ML，用于构建和评估模型
• Dataproc PySpark 作业，用于调用 Spark ML 函数

费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

• Compute Engine
• Dataproc
• BigQuery

您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用。

准备工作

Dataproc 集群安装了 Spark 组件，包括 Spark ML。要设置 Dataproc 集群并运行此示例中的代码，您需要执行（或已完成）以下各项：

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 启用 Dataproc, BigQuery, Compute Engine API。

   启用 API

4. 安装 Google Cloud CLI。

5. 如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

   gcloud init

6. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

7. 启用 Dataproc, BigQuery, Compute Engine API。

   启用 API

8. 安装 Google Cloud CLI。

9. 如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

   gcloud init

10. 在项目中创建 Dataproc 集群。您的集群应在 Spark 2.0 或更高版本上运行 Dataproc 版本（包括机器学习库）。

创建 BigQuery natality 数据的子集

在本部分中，你在项目中创建一个数据集，然后在数据集中创建一个表，你可从公开可用的出生率 BigQuery 资料集中复制出生率数据子集至该表。在本教程的后半部，您将使用此表中的子集数据来预测出生体重与产妇年龄、父亲年龄和妊娠周数的函数关系。

您可以使用 Google Cloud 控制台或者在本地机器上运行 Python 脚本来创建数据子集。

控制台

1. 在项目中创建数据集。

   1. 转到 BigQuery 网页界面。
   2. 在左侧导航窗格中，点击您的项目名称，然后点击创建数据集。
   3. 在创建数据集对话框中执行以下操作：
      1. 对于数据集 ID，输入“natality_regression”。
      2. 对于数据位置，您可以选择数据集的位置。默认位置值为 US multi-region。 创建数据集后，就无法再更改此位置。
      3. 对于默认表到期时间，请选择以下任一选项：
         • 从不（默认值）：您必须手动删除表格。
         • 天数：表格将在创建之时起的指定天数后删除。
      4. 对于加密，请选择以下任一选项：
         • 由 Google 管理的密钥（默认值）。
         • 客户管理的密钥：请参阅使用 Cloud KMS 密钥保护数据。
      5. 点击创建数据集。
         使用网页界面创建数据集时，无法添加说明或标签。创建数据集后，您可以添加说明，也可以添加标签。

2. 针对公共出生率数据集运行查询，然后将查询结果保存在数据集的新表中。

   1. 将以下查询复制并粘贴到查询编辑器中，然后点击“运行”。

      SELECT
      weight_pounds,
      mother_age,
      father_age,
      gestation_weeks,
      weight_gain_pounds,
      apgar_5min
      FROM
      `bigquery-public-data.samples.natality`
      WHERE
      weight_pounds IS NOT NULL
      AND mother_age IS NOT NULL
      AND father_age IS NOT NULL
      AND gestation_weeks IS NOT NULL
      AND weight_gain_pounds IS NOT NULL
      AND apgar_5min IS NOT NULL
      

   2. 查询完成后（大约 1 分钟后），点击保存结果，然后选择保存选项，将结果另存为“regression_input”BigQuery 表并保存到项目的 natality_regression 数据集中。

      

Python

1. 请参阅设置 Python 开发环境，了解关于安装 Python 和适用于 Python 的 Google Cloud 客户端库（运行代码所需的资源）的说明。建议您安装和使用 Python virtualenv。

2. 将以下 natality_tutorial.py 代码复制并粘贴到本地机器的 python Shell 中。 在 Shell 中按下 <return> 键运行代码，以在默认 Google Cloud 项目中创建“natality_regression”BigQuery 数据集，其中的“regression_input”表填充了公开 natality 数据的子集。

   设置以在本地运行应用代码：

   • 运行 gcloud config list project 以查看默认项目的名称。
   • 运行 gcloud config set project project-name 以更改默认项目。
   • 运行 gcloud auth application-default login 以将应用凭据设置为您的用户帐号。
   samples/snippets/natality_tutorial.py

   在 GitHub 上查看

   """Create a Google BigQuery linear regression input table.
   
   In the code below, the following actions are taken:
   * A new dataset is created "natality_regression."
   * A query is run against the public dataset,
       bigquery-public-data.samples.natality, selecting only the data of
       interest to the regression, the output of which is stored in a new
       "regression_input" table.
   * The output table is moved over the wire to the user's default project via
       the built-in BigQuery Connector for Spark that bridges BigQuery and
       Cloud Dataproc.
   """
   
   from google.cloud import bigquery
   
   # Create a new Google BigQuery client using Google Cloud Platform project
   # defaults.
   client = bigquery.Client()
   
   # Prepare a reference to a new dataset for storing the query results.
   dataset_id = "natality_regression"
   dataset_id_full = f"{client.project}.{dataset_id}"
   
   dataset = bigquery.Dataset(dataset_id_full)
   
   # Create the new BigQuery dataset.
   dataset = client.create_dataset(dataset)
   
   # Configure the query job.
   job_config = bigquery.QueryJobConfig()
   
   # Set the destination table to where you want to store query results.
   # As of google-cloud-bigquery 1.11.0, a fully qualified table ID can be
   # used in place of a TableReference.
   job_config.destination = f"{dataset_id_full}.regression_input"
   
   # Set up a query in Standard SQL, which is the default for the BigQuery
   # Python client library.
   # The query selects the fields of interest.
   query = """
       SELECT
           weight_pounds, mother_age, father_age, gestation_weeks,
           weight_gain_pounds, apgar_5min
       FROM
           `bigquery-public-data.samples.natality`
       WHERE
           weight_pounds IS NOT NULL
           AND mother_age IS NOT NULL
           AND father_age IS NOT NULL
           AND gestation_weeks IS NOT NULL
           AND weight_gain_pounds IS NOT NULL
           AND apgar_5min IS NOT NULL
   """
   
   # Run the query.
   query_job = client.query(query, job_config=job_config)
   query_job.result()  # Waits for the query to finish

3. 确认创建 natality_regression 数据集和 regression_input 表。

   

运行线性回归

在本部分中，您将使用 Google Cloud 控制台或通过从本地终端运行 gcloud 命令，将作业提交至 Dataproc 服务以运行 PySpark 线性回归。

控制台

1. 将以下代码复制并粘贴到本地机器上的新 natality_sparkml.py 文件中。

   """Run a linear regression using Apache Spark ML.
   
   In the following PySpark (Spark Python API) code, we take the following actions:
   
     * Load a previously created linear regression (BigQuery) input table
       into our Cloud Dataproc Spark cluster as an RDD (Resilient
       Distributed Dataset)
     * Transform the RDD into a Spark Dataframe
     * Vectorize the features on which the model will be trained
     * Compute a linear regression using Spark ML
   
   """
   from pyspark.context import SparkContext
   from pyspark.ml.linalg import Vectors
   from pyspark.ml.regression import LinearRegression
   from pyspark.sql.session import SparkSession
   # The imports, above, allow us to access SparkML features specific to linear
   # regression as well as the Vectors types.
   
   # Define a function that collects the features of interest
   # (mother_age, father_age, and gestation_weeks) into a vector.
   # Package the vector in a tuple containing the label (`weight_pounds`) for that
   # row.
   def vector_from_inputs(r):
     return (r["weight_pounds"], Vectors.dense(float(r["mother_age"]),
                                               float(r["father_age"]),
                                               float(r["gestation_weeks"]),
                                               float(r["weight_gain_pounds"]),
                                               float(r["apgar_5min"])))
   
   sc = SparkContext()
   spark = SparkSession(sc)
   
   # Read the data from BigQuery as a Spark Dataframe.
   natality_data = spark.read.format("bigquery").option(
       "table", "natality_regression.regression_input").load()
   # Create a view so that Spark SQL queries can be run against the data.
   natality_data.createOrReplaceTempView("natality")
   
   # As a precaution, run a query in Spark SQL to ensure no NULL values exist.
   sql_query = """
   SELECT *
   from natality
   where weight_pounds is not null
   and mother_age is not null
   and father_age is not null
   and gestation_weeks is not null
   """
   clean_data = spark.sql(sql_query)
   
   # Create an input DataFrame for Spark ML using the above function.
   training_data = clean_data.rdd.map(vector_from_inputs).toDF(["label",
                                                                "features"])
   training_data.cache()
   
   # Construct a new LinearRegression object and fit the training data.
   lr = LinearRegression(maxIter=5, regParam=0.2, solver="normal")
   model = lr.fit(training_data)
   # Print the model summary.
   print("Coefficients:" + str(model.coefficients))
   print("Intercept:" + str(model.intercept))
   print("R^2:" + str(model.summary.r2))
   model.summary.residuals.show()
   
   

2. 将本地 natality_sparkml.py 文件复制到项目中的 Cloud Storage 存储桶。

   gsutil cp natality_sparkml.py gs://bucket-name
   

   您可以复制 Dataproc 创建集群时创建的暂存存储桶，而无需将文件复制到项目中的用户存储桶。

3. 从 Dataproc 提交作业页面运行回归。

   1. 在主 Python 文件字段中，插入您的 natality_sparkml.py 文件副本所在的 Cloud Storage 存储桶的 gs:// URI。

   2. 选择 PySpark 作为作业类型。

   3. 在 Jar 文件字段中插入 gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar。这可让 PySpark 应用在运行时使用 spark-bigquery-connector 将 BigQuery 数据读取到 Spark DataFrame 中。

      2.12 jar 与使用 1.5 或更高版本映像创建的 Dataproc 集群兼容。如果您的 Dataproc 集群是使用 1.3 或 1.4 映像创建的，请改为指定 2.11 jar (gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.11.jar)。

   4. 填写作业 ID、区域和集群字段。

   5. 点击提交以在集群上运行作业。

作业完成后，Dataproc 作业详情窗口将显示线性回归输出模型汇总。

模型汇总术语：

• R^2：用于衡量模型捕获了多少“信号”的指标。
• 残差：模型预测与用于拟合模型的每个点的实际值之间的差异。

gcloud

1. 将以下代码复制并粘贴到本地机器上的新 natality_sparkml.py 文件中。

   """Run a linear regression using Apache Spark ML.
   
   In the following PySpark (Spark Python API) code, we take the following actions:
   
     * Load a previously created linear regression (BigQuery) input table
       into our Cloud Dataproc Spark cluster as an RDD (Resilient
       Distributed Dataset)
     * Transform the RDD into a Spark Dataframe
     * Vectorize the features on which the model will be trained
     * Compute a linear regression using Spark ML
   
   """
   from pyspark.context import SparkContext
   from pyspark.ml.linalg import Vectors
   from pyspark.ml.regression import LinearRegression
   from pyspark.sql.session import SparkSession
   # The imports, above, allow us to access SparkML features specific to linear
   # regression as well as the Vectors types.
   
   # Define a function that collects the features of interest
   # (mother_age, father_age, and gestation_weeks) into a vector.
   # Package the vector in a tuple containing the label (`weight_pounds`) for that
   # row.
   def vector_from_inputs(r):
     return (r["weight_pounds"], Vectors.dense(float(r["mother_age"]),
                                               float(r["father_age"]),
                                               float(r["gestation_weeks"]),
                                               float(r["weight_gain_pounds"]),
                                               float(r["apgar_5min"])))
   
   sc = SparkContext()
   spark = SparkSession(sc)
   
   # Read the data from BigQuery as a Spark Dataframe.
   natality_data = spark.read.format("bigquery").option(
       "table", "natality_regression.regression_input").load()
   # Create a view so that Spark SQL queries can be run against the data.
   natality_data.createOrReplaceTempView("natality")
   
   # As a precaution, run a query in Spark SQL to ensure no NULL values exist.
   sql_query = """
   SELECT *
   from natality
   where weight_pounds is not null
   and mother_age is not null
   and father_age is not null
   and gestation_weeks is not null
   """
   clean_data = spark.sql(sql_query)
   
   # Create an input DataFrame for Spark ML using the above function.
   training_data = clean_data.rdd.map(vector_from_inputs).toDF(["label",
                                                                "features"])
   training_data.cache()
   
   # Construct a new LinearRegression object and fit the training data.
   lr = LinearRegression(maxIter=5, regParam=0.2, solver="normal")
   model = lr.fit(training_data)
   # Print the model summary.
   print("Coefficients:" + str(model.coefficients))
   print("Intercept:" + str(model.intercept))
   print("R^2:" + str(model.summary.r2))
   model.summary.residuals.show()
   
   

2. 将本地 natality_sparkml.py 文件复制到项目中的 Cloud Storage 存储桶。

   gsutil cp natality_sparkml.py gs://bucket-name
   

   您可以复制 Dataproc 创建集群时创建的暂存存储桶，而无需将文件复制到项目中的用户存储桶。

3. 通过从本地机器的终端窗口中运行如下所示的 gcloud 命令，将 Pyspark 作业提交到 Dataproc 服务。

   1. --jars 标志值可让 PySpark jobv 在运行时使用 spark-bigquery-connector 将 BigQuery 数据读取到 Spark DataFrame 中。

      gcloud dataproc jobs submit pyspark \
          gs://your-bucket/natality_sparkml.py \
          --cluster=cluster-name \
          --region=region \
          --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_SCALA_VERSION-CONNECTOR_VERSION.jar
      

      2.12 jar 与使用 1.5 或更高版本映像创建的 Dataproc 集群兼容。如果您的 Dataproc 集群是使用 1.3 或 1.4 映像创建的，请改为指定 2.11 JAR。如需了解详情，请参阅将该连接器提供给您的应用。

作业完成时，线性回归输出（模型汇总）将显示在终端窗口中。

模型汇总术语：

• R^2：用于衡量模型捕获了多少“信号”的指标。
• 残差：模型预测与用于拟合模型的每个点的实际值之间的差异。

<<< # Print the model summary.
... print "Coefficients:" + str(model.coefficients)
Coefficients:[0.0166657454602,-0.00296751984046,0.235714392936,0.00213002070133,-0.00048577251587]
<<< print "Intercept:" + str(model.intercept)
Intercept:-2.26130330748
<<< print "R^2:" + str(model.summary.r2)
R^2:0.295200579035
<<< model.summary.residuals.show()
+--------------------+
|           residuals|
+--------------------+
| -0.7234737533344147|
|  -0.985466980630501|
| -0.6669710598385468|
|  1.4162434829714794|
|-0.09373154375186754|
|-0.15461747949235072|
| 0.32659061654192545|
|  1.5053877697929803|
|  -0.640142797263989|
|   1.229530260294963|
|-0.03776160295256...|
| -0.5160734239126814|
| -1.5165972740062887|
|  1.3269085258245008|
|  1.7604670124710626|
|  1.2348130901905972|
|   2.318660276655887|
|  1.0936947030883175|
|  1.0169768511417363|
| -1.7744915698181583|
+--------------------+
only showing top 20 rows.

清理

完成本教程后，您可以清理您创建的资源，让它们停止使用配额，以免产生费用。以下部分介绍如何删除或关闭这些资源。

删除项目

若要避免产生费用，最简单的方法是删除您为本教程创建的项目。

要删除项目，请执行以下操作：

警告：删除项目会产生以下影响

• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。

如果您打算探索多个架构、教程或快速入门，则重复使用项目可以帮助您避免超出项目配额限制。

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入管理资源页面。

   转到“管理资源”

2. 在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击删除。
3. 在对话框中输入项目 ID，然后点击关闭以删除项目。

删除 Dataproc 集群

请参阅删除集群。

后续步骤

• 请参阅 Spark 作业微调提示