Flink on Zeppelin (4) - 机器学习篇

更新于 3月20日  约 8 分钟

今天我来讲下如何在 Zeppelin 里做机器学习。机器学习的重要性我就不多说了,我们直奔主题。

Flink 在机器学习这个领域发力较晚,社区版没有一个完整的机器学习算法库可以用,Alink[1]是目前 Flink 生态圈相对比较完整的机器学习算法库,Alink 也在往 Flink 社区贡献的路上。今天我主要讲的就是如何在 Zeppelin 里使用 Alink。

为什么在 Zeppelin 平台使用 Alink


Zeppelin 已经很好的集成了 Flink,在 Zeppelin 中使用 Alink 可以充分利用 Zeppelin 集成 Flink 所提供的特性,包括:

  • 支持丰富的执行模式:Local/Remote/Yarn
  • 支持对接 Hive
  • 支持 UDF (Scala,Python)
  • 支持 SQL (Batch SQL, Streaming SQL)
  • 支持可视化

有关 Flink on Zeppelin 的具体特性支持可以参考下面的文章和钉钉直播视频。

Flink on Zeppelin 文章系列:

  • Flink on Zeppelin(1)入门篇
  • Flink on Zeppelin(2)Batch 篇
  • Flink on Zeppelin(3)Streaming 篇

Flink on Zeppelin 直播系列:

准备工作


首先你需要安装 Zeppelin + Flink + Alink:

  • 安装 Zeppelin 和 Flink,请参考 Flink on Zeppelin 入门篇
  • 运行下面的命令安装 pyalink

pip install pyalink

  • 安装 Alink jar 包
  • 安装完 pyalink 之后,你可以在 python 目录里找到 Alink 的 jar 包,然后把这些 jar 包 copy 到 Flink 的 lib 目录下,这是我的机器上的 jar 包位置:

验证 Alink


现在你可以就可以在 Zeppelin 里运行 Alink 了,有关 Alink 的具体用法我就不再详述,大家可以参考1。首先我们来运行下面的代码来验证下前面的准备工作是否正确完成,是否能在 Zeppelin 里运行 Alink。

如果你看到了下面的输出,那么说明 Alink 已经正确安装。

Warning: useCustomEnv will do nothing, since useCustomEnv is used to initialize MLEnv.
a b
0 1 2
1 2 5
2 3 1

上面最重要的一行代码是这行:

mlenv = useCustomEnv(gateway,

                 b\_env,bt\_env\_2, s\_env, st\_env\_2)

mlenv 是 Alink 的入口,b_env, bt_env_2, s_env, st_env_2 是 Zeppelin 为 Flink 创建的变量(代表 ExecutionEnvironment,BatchTableEnvironment, StreamExecutionEnvironment, StreamTableExecutionEnvironment)。这里的 bt_env_2 和 st_env_2 代表支持 Flink Planner 的 TableEnvironment,因为 Alink 目前是基于 DataSet 的,只支持 Flink Planner,所以这里需要用 bt_env_2, st_env_2。(具体可参考Batch篇)

Logsitic Regression


接下来我会以 Alink 的 Logstic Regression 算法来演示如何在 Zeppelin 中使用 Alink。在这个 demo 中,我会选用 bank 数据,这也是我在 Batch 篇中使用的数据。机器学习的模型训练往往只是整个机器学习任务的一小步,在做机器学习之前往往需要清理数据,数据分析等等。这里的 Bank 数据就是我的 Batch 篇中用 Flink 引擎清理过的数据。

bank 数据: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing

Step 1. 定义训练数据+测试数据

Step 2. 定义训练特征和目标

Step 3. 构建 Pipeline

运行 Step 1 和 Step 2 都会非常快,因为没有触发 Flink Job,Step 3 会触发 Flink Job,开始真正的机器学习训练,右上角你会看到 Flink 的 Job Link。

Step 4. 查看 Model Metrics

训练模型结束之后只是整个机器学习任务的一小步,之后你往往需要反复修改代码来改进模型,查看模型的 Metrics 就是其中很重要的一步,从模型的 Metrics 之中你往往可以看出一些端倪,给改进模型寻找方向。

■ Step 5. 错误数据诊断

除了查看 Model Metrics,你还可以看看那些没有被正确分类的数据,从这些数据中寻找线索。

这个就是如何在 Zeppelin 中使用 Alink 来做机器学习,正如之前所述,模型训练只是机器学习的一小步,机器学习之前你往往需要做数据清理,数据探索等等,这时候你就可以利用 Zeppelin 中集成的 Flink 能力来做这些事情,总之你可以在 Zeppelin 这个平台完成整个端到端的数据处理,数据分析,机器学习整条链路。

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