數據分析和機器學習

大數據基本都是建立在Hadoop系統的生態上的，其實一個Java的環境。很多人喜歡用Python和R來進行數據分析，但是這往往對應一些小數據的問題，或者本地數據處理的問題。如何將二者進行結合使其具有更大的價值?Hadoop現有的生態系統和現有的Python環境如上圖所示。

MaxCompute

MaxCompute是面向離線計算的大數據平臺，提供TB/PB級的數據處理，多租戶、開箱即用、隔離機制確保安全。MaxCompute上主要分析的工具就是SQL，SQL非常簡單、容易上手，屬于描述型。Tunnel提供數據上傳下載通道，不需要經過SQL引擎的調度。

Pandas

Pandas是基于numpy的數據分析的工具，里面最重要的結構是DataFrame，提供一系列繪圖的API，背后是matplotlib的操作，非常容易和Python第三方庫交互。

PyODPS架構

PyODPS即利用Python進行大數據分析，其架構如上圖所示。底層是基礎API，可以利用其操作MaxCompute上的表、函數或者資源。再上面是DataFrame框架，DataFrame包括兩部分，一部分是前端，定義了一套表達式的操作，用戶寫的代碼會轉化成表達式樹，這與普通的語言是一樣的。用戶可以自定義函數，也可以進行可視化，與第三方庫進行交互。后端最下面是Optimizer，其作用是對表達式樹進行優化。ODPS和pandas都是通過compiler和analyzer提交到Engine來執行。

背景

為什么要做DataFrame框架?

對于任何一個大數據分析工具，都會面臨三個維度上的問題：表達力，API、語法、編程語言是否簡單、符合直覺?數據，存儲、元數據是否能壓縮、有效?引擎，計算的性能是否足夠?所以就會面臨pandas和SQL兩個選擇。

如上圖所示，pandas的表達力非常好，但是其數據只能放在內存中，引擎是單機的，受限于本機的性能。SQL的表達力有限，但是可以用于大量的數據，數據量小的時候沒有引擎的優勢，數據量大的時候引擎會變得很有優勢。ODPS的目標是綜合這兩者的優點。

PyODPS DataFrame

PyODPS DataFrame是使用Python語言寫的，可以使用Python的變量、條件判斷、循環。可以使用pandas類似的語法，定義了自己的一套前端，有了更好的表達力。后端可以根據數據來源來決定具體執行的引擎，是visitor的設計模式，可擴展。整個執行是延遲執行，除非用戶調用立即執行的方法，否則是不會直接執行的。

從上圖中可以看出，語法非常類似于pandas。

表達式和抽象語法樹

從上圖可以看出，用戶從一個原始的Collection來進行GroupBy操作，再進行列選擇的操作，最下面是Source的Collection。取了兩個字段species，這兩個字段是做By操作的，pental_length是進行聚合的操作取聚合值。Species字段是直接取出來，shortest字段是進行加一的操作。

Optimizer(操作合并)

后端首先會使用Optimizer對表達式樹進行優化，先做GroupBy，然后在上面做列選擇，通過操作合并可以去除petal_length做聚合操作，再加一，最終形成了GroupBy的Collection。

Optimizer(列剪枝)

用戶join了兩個data frame，再取來自data frame 的兩個列的時候，如果提交到一個大數據的環境，這樣一個過程是非常低下的，因為不是每個列都用到了。所以要對joined下的列進行剪枝操作。比如，data frame1我們只用到了其中的一個字段，我們只需要將字段截取出來做一個projection來形成新的Collection，data frame2也類似。這樣，對這兩部分進行校驗操作的時候就能極大的減少數據的輸出量。

Optimizer(謂詞下推)

如果對兩個data frame進行joined然后再分別進行過濾的話，這個過濾操作是應該下推到下面來執行的，這樣就能減少joined 的輸入的量。

可視化

提供了visualize()來方便用戶進行可視化。在右邊的例子中可以看到，ODSP SQL后端會compile成一條SQL執行。

后端

從上圖中可以看出，計算后端是非常靈活的。用戶甚至可以joined一個pandas的data frame和maxcompute上一個表的數據。

Analyzer

Analyzer的作用是針對具體的后端，將一些操作進行轉化。比如：

有些操作比如value_counts，pandas本身支持，因此對于pandas后端，無需處理;對于ODPS SQL后端，沒有一個直接的操作來執行，所以在analyzer執行的時候，會被改寫成groupby + sort的操作;

還有一些算子，在compile到ODPS SQL時，沒有內建函數能完成，會被改寫成自定義函數。

ODPS SQL后端

ODPS SQL后端怎么進行SQL編譯再執行的操作?編譯器可以從上到下遍歷表達式樹，找到Join或者Union。對于子過程，進行遞歸compile。再到Engine來具體執行時，會使用Analyzer對表達式樹進行改寫，compile自上而下的子過程，自底向上compile成SQL子句，最終得到完整的SQL語句，提交SQL并返回任務。

pandas后端

首先訪問這個表達式樹，然后對每個表達式樹節點對應到pandas操作，整個表達式樹遍歷完之后就會形成DAG。Engine執行按DAG拓撲順序執行，不斷地把它應用到pandas操作，最終得到一個結果。對于大數據環境來說，pandas后端的作用是做本地DEBUG;當數據量很小時，我們可以使用pandas進行計算。

難點+坑

后端編譯出錯容易丟失上下文，多次optimize和analyze，導致難以查出是之前哪處visit node導致。解決：保證每個模塊獨?立性、測試完備;

bytecode兼容問題，maxcompute只支持Python2.7的自定義函數的執行;

SQL的執行順序。

ML機器學習

機器學習是輸入輸出一個data frame。比如，有一個iris的data frame，先用name字段來做一個分類字段，調用split方法將其分成60%的訓練數據和40%的測試數據。然后初始化一個RandomForests，其里面有一棵決策樹，調用train方法訓練訓練數據，調用predict方法形成一個預測數據，調用segments[0]就可以看到可視化結果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python大数据论坛_干货 | Python+大数据计算平台，PyODPS架构手把手教你搭建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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