基于Spark和TensorFlow的机器学习实践是怎么样的

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EMR E-Learning平台

EMR E-Learning平台基于的是大数据和AI技术，通过算法基于历史数据来构建机器学习模型，从而进行训练与预测。目前机器学习被广泛应用到很多领域，如人脸识别、自然语言处理、推荐系统、计算机视觉等。近年来，大数据以及计算能力的提升，使得AI技术有了突飞猛进的发展。

机器学习中重要的三要素是算法、数据和算力。而EMR本身是一个大数据平台，平台之上拥有多种数据，比如传统的数据仓库数据、图像数据；EMR有很强的调度能力，可以很好地吊调度GPU和CPU资源；其结合机器学习算法，就可以成为一个比较好的AI平台。

典型的AI开发流程如下图所示：首先是数据收集，手机、路由器或者日志数据进入大数据框架Data Lake；然后是数据处理，收集到的数据需要通过传统的大数据ETL或特征工程进行处理；其次是模型训练，经过特征工程或ETL处理后的数据会进行模型的训练；最后对训练模型进行评估和部署；模型预测的结果会再输入到大数据平台进行处理分析，整个过程循环往复。

下图展示了AI开发的流程，左侧是单机或者集群，主要进行AI训练和评估，包含数据存储；右侧是大数据存储，主要进行大数据处理，如特征工程等，同时可以利用左侧传输的机器学习模型进行预测。
AI开发的现状主要有以下两点：
• 两套集群运维复杂：从图中可以看出，AI开发涉及的两套集群是分离的，需要单独维护，运维成本复杂，容易出错。
• 训练效率较低：左右两侧集群需要大量数据传输和模型传输，带来较高的端到端训练的延迟。

EMR作为统一的大数据平台，包含了很多特性。最底层基础设施层，其支持GPU和CPU机器；数据存储层包括HDFS和阿里云OSS；数据接入层包括Kafka和Flume；资源调度层计算引擎包括 YARN、K8S和Zookeeper；计算引擎最核心的是E-learning平台，基于目前比较火的开源系统Spark，这里的Spark用的是jindo Spark，是EMR团队基于Spark改造和优化而推出的适用于AI场景下的版本，除此之外，还有PAI TensorFlow on Spark；最后是计算分析层，提供了数据分析、特征工程、AI训练以及Notebook的功能，方便用户来使用。
EMR平台的特性主要有以下几点：
• 统一的资源管理与调度：支持CPU、Mem和GPU的细粒度的资源调度和分配，支持YARN和K8S的资源调度框架；
• 多种框架支持：包括TensorFlow、MXNet和Caffe等；
• Spark通用的数据处理框架：提供Data Source API来方便各类数据源的读取，MLlib pipeline广泛用于特征工程；
• Spark+深度学习框架：Spark和深度学习框架的集成支持，包括高效的Spark和TensorFlow之间的数据传输，Spark资源调度模型支持分布式深度学习训练；
• 资源监控与报警：EMR APM系统提供完善的应用程序和集群监控多种报警方式；
• 易用性：Jupyter notebook以及Python多环境部署支持，端到端机器学习训练流程等。

EMR E-Learning集成了PAI TensorFlow，其支持对深度学习的优化和对大规模稀疏场景的优化。
TensorFlow on Spark
经过市场调研发现，大多数的客户在深度学习之前的数据ETL和特征工程阶段使用的都是开源计算框架Spark，之后的阶段广泛使用的是TensorFlow,因此就有了将TensorFlow和Spark有机结合的目标。TensorFlow on Spark主要包含了下图中的六个具体设计目标。

TensorFlow on Spark从最底层来讲实际上是PySpark应用框架级别的封装。框架中实现的主要功能包括：首先调度用户特征工程任务，然后再调度深度学习TensorFlow任务，除此之外还需要将特征工程的数据高效快速地传输给底层的PAI TensorFlow Runtime进行深度学习和机器学习的训练。由于Spark目前不支资源的异构调度，假如客户运行的是分布式TensorFlow， 就需要同时运行两个任务（Ps任务和Worker任务），根据客户需求的资源来产生不同的Spark executor，Ps任务和Worker任务通过Zookeeper来进行服务注册。框架启动后会将用户写的特征工程任务调度到executor中执行，执行后框架会将数据传输给底层的PAI TensorFlow Runtime进行训练，训练结束后会将数据保存到Data Lake中，方便后期的模型发布。
在机器学习和深度学习中，数据交互是可以提升效率的点，因此在数据交互部分，TensorFlow on Spark做了一系列优化。具体来讲采用了Apache Arrow进行高速数据传输，将训练数据直接喂给API TensorFlow Runtime,从而加速整个训练流程。
TensorFlow on Spark的容错机制如下图所示：最底层依赖TensorFlow的Checkpoints机制，用户需要定时的将训练模型Chenpoint到Data Lake中。当重新启动一个TensorFlow的时候，会读取最近的Checkpoint进行训练。容错机制会根据模式不同有不同的处理方式，针对分布式任务，会启动Ps和Worker任务，两个任务直接存在daemon进程，监控对应任务运行情况；对于MPI任务，通过Spark Barrier Execution机制进行容错，如果一个task失败，会标记失败并重启所有task，重新配置所有环境变量；TF任务负责读取最近的Checkpoint。
TensorFlow on Spark的功能和易用性主要体现在以下几点：
• 部署环境多样：支持指定conda，打包python运行时virtual env 支持指定docker
• TensorFlow 架构支持：支持分布式TensorFlow原生PS架构和分布式Horovod MPI架构
• TensorFlow API支持：支持分布式TensorFlow Estimator高阶API和分布式TensorFlow Session 低阶API
• 快速支持各种框架接入：可以根据客户需求加入新的AI框架，如MXNet

EMR客户有很多来自于互联网公司，广告和推送的业务场景比较常见，下图是一个比较典型的广告推送业务场景。整个流程是EMR客户通过Kafka将日志数据实时推送到Data Lake中，TensorFlow on Spark负责的是上半部分流程，其中可以通过Spark的工具如SparkSQL、MLlib等对实时数据和离线数据进行ETL和特征工程，数据训练好之后可以通过TensorFlow 框架高效地喂给PAI TensorFlow Runtime进行大规模训练和优化，然后将模型存储到Data Lake中。
在API层面，TensorFlow on Spark提供了一个基类，该基类中包含了三个方法需要用户去实现：pre_train、shutdown和train。pre_train是用户需要做的数据读取、ETL和特征工程等任务，返回的是Spark的DataFrame对象；shutdown方法实现用户长连接资源的释放；train方法是用户之前在TensorFlow中实现的代码，如模型、优化器、优化算子的选择。最后通过pl_submit命令来提交TensorFlow on Spark的任务。
FM是一个比较常见的推荐算法，具体场景是给电影评分，根据客户对之前电影评分、电影类型和发布时间为用户推荐潜在的电影。左侧是一个特征工程，用户可以使用Spark data source API读取电影和评分信息，原生支持Spark所有操作，如join、ETL处理等；右侧是TensorFlow，进行模型、优化器的选择。

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