sparkit-learn
sparkit-learn 是一个旨在将 Scikit-learn 的强大功能与 PySpark 的分布式计算能力相结合的开源库。它的核心目标是让开发者能够在 Spark 集群上，使用与 Scikit-learn 高度一致的 API 进行大规模机器学习建模，从而降低从单机实验迁移到分布式生产环境的门槛。
该工具主要解决了传统 Scikit-learn 无法直接处理超出单机内存限制的海量数据这一痛点。通过引入“本地思考，分布式执行”的设计理念，sparkit-learn 将数据划分为数组或稀疏矩阵块（Block），在块级别执行操作，既保留了 NumPy 和 SciPy 的操作习惯，又利用了 Spark 的并行处理能力。
sparkit-learn 特别适合熟悉 Python 数据科学生态的开发者、数据科学家及研究人员使用，尤其是那些已经掌握 Scikit-learn 但需要处理 TB 级数据集的用户。其独特的技术亮点在于提供了 ArrayRDD 和 SparseRDD 两种分布式数据结构，它们分别对应本地的密集数组和稀疏矩阵，支持类似 NumPy 的切片、索引等直观操作，并无缝兼容现有的 PySpark RDD 操作，让用户无需学习全新的复杂接口即可轻松扩展模型训练规模。
使用场景
某电商数据团队需要处理 TB 级的用户评论文本，以构建大规模情感分析模型来预测商品口碑。
没有 sparkit-learn 时
- 内存瓶颈严重：试图将海量文本特征矩阵直接加载到单机内存中使用 Scikit-learn 处理，导致驱动程序频繁发生 OOM（内存溢出）崩溃。
- 代码重构成本高：为了利用 Spark 分布式计算，不得不放弃熟悉的 Scikit-learn API，重新学习并编写复杂的 PySpark MLlib 代码，开发效率极低。
- 数据格式转换繁琐：在 RDD 弹性分布式数据集与本地 NumPy 数组之间手动反复转换格式，不仅代码冗长易错，还造成了巨大的网络传输开销。
- 算法选择受限：由于 MLlib 支持的算法库相对较少，无法直接使用 Scikit-learn 中丰富且先进的预处理和模型算法。
使用 sparkit-learn 后
- 分布式无缝扩展：利用 ArrayRDD 和 SparseRDD 将数据分块存储在集群中，轻松处理超出单机内存容量的 TB 级稀疏特征矩阵。
- API 平滑迁移：直接沿用 Scikit-learn 的标准接口（如
fit、transform），仅需少量修改即可将本地脚本升级为分布式任务，保护了原有技术资产。 - “本地思维，分布式执行”：遵循“本地思考，分布式执行”原则，操作自动在数据块级别并行运行，无需手动管理底层 RDD 转换逻辑。
- 生态能力复用：能够直接在 Spark 集群上调用 Scikit-learn 完整的算法生态（如复杂的文本向量化器），兼顾了大规模计算能力与算法多样性。
sparkit-learn 成功打破了单机内存限制与分布式开发复杂度之间的壁垒，让数据科学家能用熟悉的工具链轻松驾驭海量数据。
运行环境要求
未说明
启动示例中建议驱动内存至少 2G (--driver-memory 2G)
快速开始
Sparkit-learn
|构建状态| |PyPi| |Gitter| |Gitential|
PySpark + Scikit-learn = Sparkit-learn
GitHub: https://github.com/lensacom/sparkit-learn
简介
Sparkit-learn旨在为PySpark提供scikit-learn的功能和API。该库的主要目标是创建一个与scikit-learn高度一致的API。
其核心理念是“本地思考，分布式执行”。为了实现这一理念，基本的数据块始终是一个数组或（稀疏）矩阵，而操作则在块级别上执行。
要求
- Python 2.7.x 或 3.4.x
- Spark[>=1.3.0]
- NumPy[>=1.9.0]
- SciPy[>=0.14.0]
- Scikit-learn[>=0.16]
从notebook目录运行IPython
.. code:: bash
PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:.. IPYTHON_OPTS="notebook" ${SPARK_HOME}/bin/pyspark --master local\[4\] --driver-memory 2G
运行测试
.. code:: bash
./runtests.sh
快速入门
Sparkit-learn引入了三种重要的分布式数据格式：
ArrayRDD:
类似于numpy.array的分布式数组
.. code:: python
from splearn.rdd import ArrayRDD data = range(20) # PySpark RDD，分为2个分区 rdd = sc.parallelize(data, 2) # 每个分区包含10个元素 # ArrayRDD # 每个分区将包含5个元素的块 X = ArrayRDD(rdd, bsize=5) # 4个块，每个分区2个基本操作：
.. code:: python
len(X) # 20 - 整个数据集中的元素数量 X.blocks # 4 - 块的数量 X.shape # (20,) - 整个数据集的形状 X # 返回一个ArrayRDD # <class 'splearn.rdd.ArrayRDD'> from PythonRDD... X.dtype # 返回块的类型 # numpy.ndarray X.collect() # 获取整个数据集 # [array([0, 1, 2, 3, 4]), # array([5, 6, 7, 8, 9]), # array([10, 11, 12, 13, 14]), # array([15, 16, 17, 18, 19])] X[1].collect() # 索引 # [array([5, 6, 7, 8, 9])] X[1] # 同样返回一个ArrayRDD！ X[1::2].collect() # 切片 # [array([5, 6, 7, 8, 9]), # array([15, 16, 17, 18, 19])] X[1::2] # 同样返回一个ArrayRDD X.tolist() # 将数据集转换为列表 # [0, 1, 2, ... 17, 18, 19] X.toarray() # 将数据集转换为numpy.array # array([ 0, 1, 2, ... 17, 18, 19]) # pyspark.rdd的操作仍然有效 X.getNumPartitions() # 2 - 分区数量SparseRDD:
ArrayRDD的稀疏对应物，主要区别在于块是稀疏矩阵。这样划分的原因是为了遵循numpy.ndarray和scipy.sparse矩阵之间的区别。通常，SparseRDD是由splearn的转换器创建的，但也可以手动实例化。
.. code:: python
# 使用SparkCountVectorizer从文本生成SparseRDD from splearn.rdd import SparseRDD from sklearn.feature_extraction.tests.test_text import ALL_FOOD_DOCS ALL_FOOD_DOCS #(u'the pizza pizza beer copyright', # u'the pizza burger beer copyright', # u'the the pizza beer beer copyright', # u'the burger beer beer copyright', # u'the coke burger coke copyright', # u'the coke burger burger', # u'the salad celeri copyright', # u'the salad salad sparkling water copyright', # u'the the celeri celeri copyright', # u'the tomato tomato salad water', # u'the tomato salad water copyright') # 从原始数据创建ArrayRDD X = ArrayRDD(sc.parallelize(ALL_FOOD_DOCS, 4), 2) X.collect() # [array([u'the pizza pizza beer copyright', # u'the pizza burger beer copyright'], dtype='<U31'), # array([u'the the pizza beer beer copyright', # u'the burger beer beer copyright'], dtype='<U33'), # array([u'the coke burger coke copyright', # u'the coke burger burger'], dtype='<U30'), # array([u'the salad celeri copyright', # u'the salad salad sparkling water copyright'], dtype='<U41'), # array([u'the the celeri celeri copyright', # u'the tomato tomato salad water'], dtype='<U31'), # array([u'the tomato salad water copyright'], dtype='<U32')] # 执行特征提取 from splearn.feature_extraction.text import SparkCountVectorizer vect = SparkCountVectorizer() X = vect.fit_transform(X) # 这样我们就得到了一个SparseRDD X # <class 'splearn.rdd.SparseRDD'> from PythonRDD... # 其类型是scipy.sparse的通用父类 X.dtype # scipy.sparse.base.spmatrix # 切片操作与ArrayRDD相同 X[2:4].collect() # [<2x11稀疏矩阵，类型为'<type 'numpy.int64'>' # 以压缩稀疏行格式存储7个元素>, # <2x11稀疏矩阵，类型为'<type 'numpy.int64'>' # 以压缩稀疏行格式存储9个元素>] # 可以进行一般的数学运算 X.sum(), X.mean(), X.max(), X.min() # (55, 0.45454545454545453, 2, 0) # 即使指定了轴参数也一样 X.sum(axis=1) # matrix([[5], # [5], # [6], # [5], # [5], # [4], # [4], # [6], # [5], # [5], # [5]]) # 它可以转换为稠密的ArrayRDD X.todense() # <class 'splearn.rdd.ArrayRDD'> from PythonRDD... X.todense().collect() # [array([[1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 1, 0, 0], # [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0]]), # array([[2, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 0, 0], # [2, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0]]), # array([[0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], # [0, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]]), # array([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0], # [0, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 1]]), # array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 1]]), # array([[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1]])] # 也可以手动实例化SparseRDD： sparse = sc.parallelize(np.array([sp.eye(2).tocsr()]*20), 2) sparse = SparseRDD(sparse, bsize=5) sparse # <class 'splearn.rdd.SparseRDD'> from PythonRDD...
sparse.collect() # [<10×2稀疏矩阵，类型为'<class 'numpy.float64'>'， # 其中以压缩稀疏行格式存储了10个元素>, # <10×2稀疏矩阵，类型为'<class 'numpy.float64'>'， # 其中以压缩稀疏行格式存储了10个元素>, # <10×2稀疏矩阵，类型为'<class 'numpy.float64'>'， # 其中以压缩稀疏行格式存储了10个元素>, # <10×2稀疏矩阵，类型为'<class 'numpy.float64'>'， # 其中以压缩稀疏行格式存储了10个元素>]
DictRDD：
一种基于列的数据格式，每列都有其特定的类型。
.. code:: python
from splearn.rdd import DictRDD X = range(20) y = list(range(2)) * 10 # PySpark RDD，分为2个分区 X_rdd = sc.parallelize(X, 2) # 每个分区包含10个元素 y_rdd = sc.parallelize(y, 2) # 每个分区包含10个元素 # DictRDD # 每个分区将包含5个元素的块 Z = DictRDD((X_rdd, y_rdd), columns=('X', 'y'), bsize=5, dtype=[np.ndarray, np.ndarray]) # 4个块，每个分区2个 # 如果未提供dtype，则块的类型将自动确定 # 或者： import numpy as np data = np.array([range(20), list(range(2))*10]).T rdd = sc.parallelize(data, 2) Z = DictRDD(rdd, columns=('X', 'y'), bsize=5, dtype=[np.ndarray, np.ndarray])基本操作：
.. code:: python
len(Z) # 8 - 块的数量 Z.columns # 返回 ('X', 'y') Z.dtype # 按正确顺序返回类型 # [numpy.ndarray, numpy.ndarray] Z # 返回一个DictRDD #<class 'splearn.rdd.DictRDD'> 来自PythonRDD... Z.collect() # [(array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1, 0, 1, 0])), # (array([5, 6, 7, 8, 9]), array([1, 0, 1, 0, 1])), # (array([10, 11, 12, 13, 14]), array([0, 1, 0, 1, 0])), # (array([15, 16, 17, 18, 19]), array([1, 0, 1, 0, 1]))] Z[:, 'y'] # 选择列 - 返回一个ArrayRDD Z[:, 'y'].collect() # [array([0, 1, 0, 1, 0]), # array([1, 0, 1, 0, 1]), # array([0, 1, 0, 1, 0]), # array([1, 0, 1, 0, 1])] Z[:-1, ['X', 'y']] # 切片 - DictRDD Z[:-1, ['X', 'y']].collect() # [(array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1, 0, 1, 0])), # (array([5, 6, 7, 8, 9]), array([1, 0, 1, 0, 1])), # (array([10, 11, 12, 13, 14]), array([0, 1, 0, 1, 0]))]
基本工作流程
使用上述数据结构时，基本工作流程与scikit-learn几乎相同。
文本的分布式向量化
SparkCountVectorizer
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
.. code:: python
from splearn.rdd import ArrayRDD
from splearn.feature_extraction.text import SparkCountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
X = [...] # 文本列表
X_rdd = ArrayRDD(sc.parallelize(X, 4)) # sc是SparkContext
local = CountVectorizer()
dist = SparkCountVectorizer()
result_local = local.fit_transform(X)
result_dist = dist.fit_transform(X_rdd) # SparseRDD
SparkHashingVectorizer
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
.. code:: python
from splearn.rdd import ArrayRDD
from splearn.feature_extraction.text import SparkHashingVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
X = [...] # 文本列表
X_rdd = ArrayRDD(sc.parallelize(X, 4)) # sc是SparkContext
local = HashingVectorizer()
dist = SparkHashingVectorizer()
result_local = local.fit_transform(X)
result_dist = dist.fit_transform(X_rdd) # SparseRDD
SparkTfidfTransformer
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
.. code:: python
from splearn.rdd import ArrayRDD
from splearn.feature_extraction.text import SparkHashingVectorizer
from splearn.feature_extraction.text import SparkTfidfTransformer
from splearn.pipeline import SparkPipeline
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
X = [...] # 文本列表
X_rdd = ArrayRDD(sc.parallelize(X, 4)) # sc是SparkContext
local_pipeline = Pipeline((
('vect', HashingVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer())
))
dist_pipeline = SparkPipeline((
('vect', SparkHashingVectorizer()),
('tfidf', SparkTfidfTransformer())
))
result_local = local_pipeline.fit_transform(X)
result_dist = dist_pipeline.fit_transform(X_rdd) # SparseRDD
分布式分类器
~~~~~~~~~~~~~~~
.. code:: python
from splearn.rdd import DictRDD
from splearn.feature_extraction.text import SparkHashingVectorizer
from splearn.feature_extraction.text import SparkTfidfTransformer
from splearn.svm import SparkLinearSVC
from splearn.pipeline import SparkPipeline
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
X = [...] # 文本列表
y = [...] # 标签列表
X_rdd = sc.parallelize(X, 4)
y_rdd = sc.parallelize(y, 4)
Z = DictRDD((X_rdd, y_rdd),
columns=('X', 'y'),
dtype=[np.ndarray, np.ndarray])
local_pipeline = Pipeline((
('vect', HashingVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', LinearSVC())
))
dist_pipeline = SparkPipeline((
('vect', SparkHashingVectorizer()),
('tfidf', SparkTfidfTransformer()),
('clf', SparkLinearSVC())
))
local_pipeline.fit(X, y)
dist_pipeline.fit(Z, clf__classes=np.unique(y))
y_pred_local = local_pipeline.predict(X)
y_pred_dist = dist_pipeline.predict(Z[:, 'X'])
分布式模型选择
~~~~~~~~~~~~~~~
.. code:: python
from splearn.rdd import DictRDD
from splearn.grid_search import SparkGridSearchCV
from splearn.naive_bayes import SparkMultinomialNB
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
X = [...]
y = [...]
X_rdd = sc.parallelize(X, 4)
y_rdd = sc.parallelize(y, 4)
Z = DictRDD((X_rdd, y_rdd),
columns=('X', 'y'),
dtype=[np.ndarray, np.ndarray])
parameters = {'alpha': [0.1, 1, 10]}
fit_params = {'classes': np.unique(y)}
local_estimator = MultinomialNB()
local_grid = GridSearchCV(estimator=local_estimator,
param_grid=parameters)
estimator = SparkMultinomialNB()
grid = SparkGridSearchCV(estimator=estimator,
param_grid=parameters,
fit_params=fit_params)
本地网格搜索.fit(X, y)
网格搜索.fit(Z)
路线图
=======
- [ ] 提供透明的 API，以支持纯 NumPy 和 SciPy 对象（已在 transparent_api 分支中部分完成）
- [ ] 更新所有依赖项
- [ ] 更广泛地使用 Mllib 和 ML 包（因为它们已经变得更加成熟）
- [ ] 支持 Spark DataFrame
特别感谢
==============
- scikit-learn 社区
- spylearn 社区
- PySpark 社区
类似项目
===============
- `Thunder <https://github.com/thunder-project/thunder>`_
- `Bolt <https://github.com/bolt-project/bolt>`_
.. |构建状态| image:: https://travis-ci.org/lensacom/sparkit-learn.png?branch=master
:target: https://travis-ci.org/lensacom/sparkit-learn
.. |PyPi| image:: https://img.shields.io/pypi/v/sparkit-learn.svg
:target: https://pypi.python.org/pypi/sparkit-learn
.. |Gitter| image:: https://badges.gitter.im/Join%20Chat.svg
:alt: 加入聊天：https://gitter.im/lensacom/sparkit-learn
:target: https://gitter.im/lensacom/sparkit-learn?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge
.. |Gitential| image:: https://api.gitential.com/accounts/6/projects/75/badges/coding-hours.svg
:alt: Gitential 编码时数
:target: https://gitential.com/accounts/6/projects/75/share?uuid=095e15c5-46b9-4534-a1d4-3b0bf1f33100&utm_source=shield&utm_medium=shield&utm_campaign=75
版本历史
0.2.52015/06/240.1.52015/06/12常见问题
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