Spark: Как запустить PCA параллельно? Используется только один поток.

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Как параллелизировать выполнение PCA в Spark
Конфигурация Spark
Установка библиотек LAPACK
Использование PCA в PySpark
Параллелизация выполнения PCA
Заключение

Вопрос или проблема

Я использую pySpark и настраиваю свою конфигурацию следующим образом:

spark = (SparkSession.builder.master("local[*]")
        .config("spark.driver.memory", "20g")
        .config("spark.executor.memory", "10g")
        .config("spark.driver.cores", "30")
        .config("spark.num.executors", "8")
        .config("spark.executor.cores", "4")
        .getOrCreate())
sc = spark.sparkContext

Если я затем запускаю PCA:

from pyspark.ml.feature import PCA

pca = PCA(k=50, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
model = pca.fit(train)

Активен только один поток, поэтому вычисление занимает много времени.

Как я могу параллелизировать PCA в Spark?

Я работаю на локальной машине и не настраивал кластер в конфигурациях.

Также я не установил рекомендуемые пакеты ml, так как появляется предупреждение

WARN LAPACK: Не удалось загрузить реализацию из: com.github.fommil.netlib.NativeSystemLAPACK

Согласно руководству по ускорению линейной алгебры MLlib, необходимо установить и правильно настроить LAPACK и связанные библиотеки, чтобы получить максимальное ускорение от Spark.

Кроме того, в документации упоминается, что иногда ускорение может отсутствовать. Это может быть результатом вашей ситуации из-за запуска на локальной машине по сравнению с запуском на кластере.

Ответ или решение

Как параллелизировать выполнение PCA в Spark

При использовании PySpark для выполнения анализа главных компонент (PCA) часто возникает проблема с производительностью, особенно если вы работаете на локальной машине и сталкиваетесь с использованием только одного потока. Давайте рассмотрим, как эффективно использовать все доступные ресурсы вашего компьютера и правильно сконфигурировать Spark, чтобы обеспечить параллельное выполнение PCA.

Конфигурация Spark

Ваша текущая конфигурация Spark выглядит следующим образом:

spark = (SparkSession.builder.master("local[*]")
        .config("spark.driver.memory", "20g")
        .config("spark.executor.memory", "10g")
        .config("spark.driver.cores", "30")
        .config("spark.num.executors", "8")
        .config("spark.executor.cores", "4")
        .getOrCreate())
sc = spark.sparkContext

Обратите внимание, что в данной конфигурации используется local[*], что означает, что Spark будет использовать все доступные ядра процессора на вашем локальном компьютере. Однако, поскольку вы упомянули, что используется только один поток, вам может потребоваться внести некоторые изменения для более эффективного использования многопоточности.

Установка библиотек LAPACK

Как вы отметили, предупреждение о LAPACK указывает на то, что необходимые библиотеки не установлены. Это может значительно замедлить вычисления. Убедитесь, что вы установили и настроили numpy, scipy и другие необходимые пакеты, которые обеспечивают поддержку BLAS и LAPACK. Чтобы устранить предупреждение о NativeSystemLAPACK, выполните следующие шаги:

Установите необходимые библиотеки:
```
conda install -c conda-forge libblas liblapack
```
Проверьте, что numpy и scipy используют эти библиотеки. Вы можете проверить это, запустив следующую команду в Python:
```
import numpy as np
np.show_config()
```

Использование PCA в PySpark

Теперь, когда ваша конфигурация и библиотеки настроены, вы можете запускать PCA. Убедитесь, что ваш DataFrame содержит необходимый столбец features, который является вектором признаков для каждой строки. Затем вы можете использовать следующий код для выполнения PCA:

from pyspark.ml.feature import PCA

pca = PCA(k=50, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
model = pca.fit(train)

Параллелизация выполнения PCA

Если вы по-прежнему сталкиваетесь с проблемой использования только одного потока, попробуйте следующие рекомендации:

Увеличьте объем данных: Убедитесь, что у вас достаточно данных для загрузки параллелизма. Использование небольшого объема данных может не использовать весь потенциал параллелизма Spark.
Настройка spark.executor.instances и spark.executor.cores: Убедитесь, что вы настроили количество экземпляров и количество ядер для каждого экземпляра таким образом, чтобы ресурсы использовались максимально эффективно. Например:
```
.config("spark.executor.instances", "2")
.config("spark.executor.cores", "4")
```
Изменение spark.driver.cores и spark.driver.memory: Если вы ограничили количество ядер и памяти для драйвера, это может также повлиять на производительность. Убедитесь, что эти параметры оптимальны для вашего случая.
Используйте меньшие k при обучении PCA: Если к минимуму приложения вы хотите многопоточный подход, попробуйте сначала снизить количество компонентов (например, 10) и посмотреть, активируются ли дополнительные потоки.

Заключение

Обеспечение параллелизации PCA в Spark на локальной машине требует не только правильной настройки, но и наличия необходимых библиотек для оптимизации вычислений. Настройте свою среду, установите библиотеки LAPACK, оптимизируйте конфигурацию Spark и увеличьте объем данных для лучшей производительности. Эффективное использование этих подходов поможет вам сократить время выполнения PCA и позволит принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.