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@@ -0,0 +1,951 @@
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+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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+<!DOCTYPE book PUBLIC "-//OASIS//DTD DocBook XML V4.5//EN"
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+"http://www.oasis-open.org/docbook/xml/4.5/docbookx.dtd">
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+<book xml:base="../">
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+ <bookinfo>
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+ <title>HPCC / Integração com Spark</title>
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+
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+ <mediaobject>
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+ <imageobject>
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+ <imagedata fileref="images/redswooshWithLogo3.jpg"/>
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+ </imageobject>
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+ </mediaobject>
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|
+
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+ <author>
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+ <surname>Equipe de documentação de Boca Raton</surname>
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+ </author>
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+
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+ <legalnotice>
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+ <para>Sua opinião e comentários sobre este documento são muito
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+ bem-vindos e podem ser enviados por e-mail para
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+ <email>docfeedback@hpccsystems.com</email></para>
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+
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+ <para>Inclua a frase <emphasis role="bold">Feedback sobre
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+ documentação</emphasis> na linha de assunto e indique o nome do
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+ documento, o número das páginas e número da versão atual no corpo da
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+ mensagem.</para>
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+
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+ <para>LexisNexis e o logotipo Knowledge Burst são marcas comerciais
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+ registradas da Reed Elsevier Properties Inc., usadas sob licença.</para>
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+
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+ <para>HPCC Systems<superscript>®</superscript> é uma marca registrada da
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+ LexisNexis Risk Data Management Inc.</para>
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+
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+ <para>Os demais produtos, logotipos e serviços podem ser marcas
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+ comerciais ou registradas de suas respectivas empresas.</para>
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+
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+ <para>Todos os nomes e dados de exemplo usados neste manual são
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+ fictícios. Qualquer semelhança com pessoas reais, vivas ou mortas, é
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+ mera coincidência.</para>
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+
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+ <para/>
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+ </legalnotice>
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|
+
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|
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+ <xi:include href="common/Version.xml" xpointer="FooterInfo"
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|
|
+ xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <xi:include href="common/Version.xml" xpointer="DateVer"
|
|
|
+ xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <corpname>HPCC Systems<superscript>®</superscript></corpname>
|
|
|
+
|
|
|
+ <xi:include href="common/Version.xml" xpointer="Copyright"
|
|
|
+ xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <mediaobject role="logo">
|
|
|
+ <imageobject>
|
|
|
+ <imagedata fileref="images/LN_Rightjustified.jpg"/>
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|
|
+ </imageobject>
|
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|
+ </mediaobject>
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|
|
+ </bookinfo>
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|
|
+
|
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+ <chapter>
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|
+ <title>HPCC / Instalação e Configuração com Spark</title>
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|
+
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|
+ <para>O plug-in Spark do HPCC Systems, hpccsystems-plugin-spark integra o
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|
+ Spark a sua plataforma HPCC Systems. Uma vez instalado e configurado, o
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|
+ componente Sparkthor gerencia o cluster Spark Integrado. Ele configura,
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|
+ inicia e interrompe dinamicamente o cluster do Spark Integrado ao iniciar
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|
+ ou interromper a plataforma do HPCC Systems.</para>
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|
|
+
|
|
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+ <sect1 role="nobrk">
|
|
|
+ <title>Instalação do Spark</title>
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|
|
+
|
|
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+ <para>Para adicionar a integração do Spark ao seu cluster HPCC System,
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|
|
+ você deve ter um cluster HPCC executando a versão 7.0.0 ou posterior. O
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|
|
+ Java 8 também é necessário. Você precisará configurar o componente
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|
|
+ Sparkthor. O componente Sparkthor precisa estar associado a um cluster
|
|
|
+ Thor existente válido. Os nós escravos Spark serão criados ao lado de
|
|
|
+ cada escravo Thor. O nó do Integrated Spark Master será designado
|
|
|
+ durante a configuração, junto com quaisquer outros recursos do nó do
|
|
|
+ Spark. Em seguida, o componente Sparkthor gerará um cluster Spark
|
|
|
+ Integrado na inicialização. Você também terá um conector jar SPARK-HPCC
|
|
|
+ disponível.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Para obter o componente Spark Integrado, os pacotes e plug-ins
|
|
|
+ estão disponíveis no portal do HPCC Systems<superscript>®</superscript>:
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|
|
+ <ulink
|
|
|
+ url="https://hpccsystems.com/download/free-community-edition">https://hpccsystems.com/download/</ulink></para>
|
|
|
+
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|
|
+ <para>Faça o download do pacote hpccsystems-plugin-spark no Portal do
|
|
|
+ HPCC Systems.</para>
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|
|
+
|
|
|
+ <sect2 id="installing-SparkPlugin">
|
|
|
+ <title>Instalando o Plug-in Spark</title>
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|
|
+
|
|
|
+ <para>O processo de instalação e o pacote a ser feito o download
|
|
|
+ variam de acordo com o sistema operacional que você planeja usar. Os
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|
|
+ pacotes de instalação não serão instalados com sucesso se suas
|
|
|
+ dependências não estiverem presentes no sistema de destino. Para
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|
|
+ instalar o pacote, siga as instruções de instalação apropriadas para o
|
|
|
+ seu sistema operacional:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect3 id="Spark_CentOS">
|
|
|
+ <title>CentOS/Red Hat</title>
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|
|
+
|
|
|
+ <para>Para sistemas baseados em RPM, você pode instalar utilizando o
|
|
|
+ yum.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para><programlisting>sudo yum install <hpccsystems-plugin-spark> </programlisting></para>
|
|
|
+ </sect3>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect3>
|
|
|
+ <title>Ubuntu/Debian</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Para instalar um pacote Ubuntu/Debian, use:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>sudo dpkg -i <hpccsystems-plugin-spark> </programlisting>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Após instalar o pacote, execute o seguinte para atualizar
|
|
|
+ quaisquer dependências.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para><programlisting>sudo apt-get install -f </programlisting></para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <itemizedlist>
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Você precisa copiar e instalar o plug-in em todos os nós.
|
|
|
+ Isso pode ser feito usando o script install-cluster.sh fornecido
|
|
|
+ com o HPCC. Use o comando a seguir:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>sudo /opt/HPCCSystems/sbin/install-cluster.sh <hpccsystems-plugin-spark></programlisting>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Mais detalhes, incluindo outras opções que podem ser
|
|
|
+ usadas com este comando, estão incluídos no apêndice Instalando
|
|
|
+ e executando a plataforma HPCC, também disponível no portal da
|
|
|
+ web HPCC Systems<superscript>®</superscript> .</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+ </itemizedlist>
|
|
|
+ </sect3>
|
|
|
+ </sect2>
|
|
|
+ </sect1>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect1 id="Spark_Configuration">
|
|
|
+ <title>Configuração do Spark</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Para configurar seu HPCC System para integrar o Spark, instale o
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|
|
+ pacote hpccsystems-plugin-spark e modifique o ambiente existente
|
|
|
+ (arquivo) para adicionar o componente Sparkthor.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <orderedlist>
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Caso esteja em execução, pare o HPCC System usando este
|
|
|
+ comando em uma janela de terminal:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <xi:include href="Installing_and_RunningTheHPCCPlatform/Inst-Mods/SysDStop.xml"
|
|
|
+ xpointer="element(/1)"
|
|
|
+ xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <informaltable colsep="1" frame="all" rowsep="1">
|
|
|
+ <?dbfo keep-together="always"?>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tgroup cols="2">
|
|
|
+ <colspec colwidth="49.50pt"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tbody>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>
|
|
|
+ <inlinegraphic fileref="images/OSSgr3.png"/>
|
|
|
+ </entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Este comando pode ser usado para confirmar que os
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|
|
+ processos do HPCC foram interrompidos:<para>
|
|
|
+ <programlisting>sudo systemctl status hpccsystems-platform.target</programlisting>
|
|
|
+ </para></entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+ </tbody>
|
|
|
+ </tgroup>
|
|
|
+ </informaltable>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Inicie o serviço do Gerenciador de
|
|
|
+ Configurações.<programlisting>sudo /opt/HPCCSystems/sbin/configmgr
|
|
|
+</programlisting></para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <graphic fileref="images/gs_img_configmgrStart.jpg"/>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Deixe esta janela aberta. Se desejar, você pode
|
|
|
+ minimizá-la.</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Usando um navegador de Internet, acesse a interface do
|
|
|
+ Gerenciador de Configurações:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>http://<<emphasis>node ip </emphasis>>:8015</programlisting>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Marque a caixa Advanced View e selecione o arquivo de ambiente
|
|
|
+ a ser editado.</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Ative o acesso de gravação (caixa de seleção na parte superior
|
|
|
+ direita da página)</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Clique com o botão direito no painel Navigator no lado
|
|
|
+ esquerdo.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Escolher <emphasis role="bold">Novos componentes,</emphasis>
|
|
|
+ em seguida, escolha<emphasis role="bold">
|
|
|
+ Sparkthor</emphasis></para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <?dbfo keep-together="always"?>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Configure os atributos da sua instância do Spark:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <informaltable colsep="1" id="Th.t1" rowsep="1">
|
|
|
+ <tgroup align="left" cols="4">
|
|
|
+ <colspec colwidth="155pt"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec colwidth="2*"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec colwidth="1*"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec colwidth="0.5*"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <thead>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>atributo</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>descrição</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>default</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>obrigatório</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+ </thead>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tbody>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>name</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Nome para este processo</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>mysparkthor</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>obrigatório</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>ThorClusterName</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Cluster Thor para se conectar a*</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>mythor*</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>obrigatório</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_EXECUTOR_CORES</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Número de núcleos para executores</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>1</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_EXECUTOR_MEMORY</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Memória por executor</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>1G</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_MASTER_WEBUI_PORT</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Porta base a ser usada para a interface web
|
|
|
+ principal</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>8080</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_MASTER_PORT</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Porta base a ser usada para a master</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>7077</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_WORKER_CORES</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Número de núcleos para workers</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>1</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_WORKER_MEMORY</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Memória por worker</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>1G</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>SPARK_WORKER_PORT</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Porta base a ser usada para os workers</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>7071</entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>opcional</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+ </tbody>
|
|
|
+ </tgroup>
|
|
|
+ </informaltable>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>*ThorClusterName segmenta um cluster Thor existente. Ao
|
|
|
+ configurar, você deve escolher um cluster Thor válido existente para
|
|
|
+ o cluster Spark Integrado espelhar.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <informaltable colsep="1" frame="all" rowsep="1">
|
|
|
+ <?dbfo keep-together="always"?>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tgroup cols="2">
|
|
|
+ <colspec colwidth="49.50pt"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tbody>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>
|
|
|
+ <inlinegraphic fileref="images/caution.png"/>
|
|
|
+ </entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>OBSERVAÇÃO: Você deve deixar pelo menos dois
|
|
|
+ núcleos abertos para o HPCC fornecer o Spark com dados. O
|
|
|
+ número de núcleos e memória alocados para o Spark
|
|
|
+ dependerá da carga de trabalho. Não tente alocar muitos
|
|
|
+ recursos para o Spark, onde você poderia ter problemas com
|
|
|
+ o HPCC e o Spark conflitando em busca de recursos.</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+ </tbody>
|
|
|
+ </tgroup>
|
|
|
+ </informaltable>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Especifique um Nó Mestre do Spark; Selecione a aba Instances.
|
|
|
+ Clique com o botão direito do mouse na tabela Instances e escolha
|
|
|
+ <emphasis role="bold">Add Instances </emphasis></para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Adicione a instância do seu nó mestre do Spark.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <informaltable colsep="1" frame="all" rowsep="1">
|
|
|
+ <?dbfo keep-together="always"?>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tgroup cols="2">
|
|
|
+ <colspec colwidth="49.50pt"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tbody>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>
|
|
|
+ <inlinegraphic fileref="images/caution.png"/>
|
|
|
+ </entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>OBSERVAÇÃO: Você só pode ter uma instância Master
|
|
|
+ do Spark</entry>
|
|
|
+ </row>
|
|
|
+ </tbody>
|
|
|
+ </tgroup>
|
|
|
+ </informaltable>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Salve o arquivo do ambiente. Saia do configmgr (Ctrl+C). Copie
|
|
|
+ o arquivo de ambiente do diretório de origem para o diretório
|
|
|
+ /etc/HPCCSystems.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <informaltable colsep="1" frame="all" rowsep="1">
|
|
|
+ <?dbfo keep-together="always"?>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tgroup cols="2">
|
|
|
+ <colspec colwidth="49.50pt"/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <colspec/>
|
|
|
+
|
|
|
+ <tbody>
|
|
|
+ <row>
|
|
|
+ <entry>
|
|
|
+ <inlinegraphic fileref="images/caution.png"/>
|
|
|
+ </entry>
|
|
|
+
|
|
|
+ <entry>Certifique-se de que o sistema não esteja em
|
|
|
+ execução antes de tentar mover o arquivo
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+ environment.xml.</entry>
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+ </row>
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+ </tbody>
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+ </tgroup>
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+ </informaltable>
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|
|
+ </para>
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|
|
+
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|
+ <para><programlisting>sudo cp /etc/HPCCSystems/source/<new environment file.xml>
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+/etc/HPCCSystems/environment.xml</programlisting> e distribua o arquivo do
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|
+ ambiente para todos os nós em seu cluster</para>
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+
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+ <para>Você pode optar por usar o script hpcc-push.sh fornecido para
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+ implantar o novo arquivo de ambiente. Por exemplo:</para>
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|
+
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+ <programlisting>sudo /opt/HPCCSystems/sbin/hpcc-push.sh -s <sourcefile> -t <destinationfile> </programlisting>
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|
+ </listitem>
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|
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+ </orderedlist>
|
|
|
+
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+ <para>Agora você pode iniciar seu cluster do Sistema HPCC e verificar se
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+ o Sparkthor está ativo.</para>
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+
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+ <?hard-pagebreak ?>
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+
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|
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+ <para>Para iniciar seu sistema HPCC.</para>
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|
+
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+ <xi:include href="Installing_and_RunningTheHPCCPlatform/Inst-Mods/SysDStart.xml"
|
|
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+ xpointer="element(/1)"
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|
|
+ xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"/>
|
|
|
+
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|
|
+ <para>Usando um navegador, navegue para a sua instância do Integrated
|
|
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+ Master Spark (a instância que você adicionou acima) em execução na porta
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|
|
+ 8080 do seu Sistema HPCC.</para>
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|
|
+
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|
+ <para>Por exemplo, http: //nnn.nnn.nnn.nnn: 8080, em que nnn.nnn.nnn.nnn
|
|
|
+ é o endereço IP do nó do Integrated Spark Master.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>https://192.168.56.101:8080</programlisting>
|
|
|
+
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|
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+ <sect2 id="Addl_Spark_Config">
|
|
|
+ <title>Opções de configuração Cluster Integrado do Spark.</title>
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|
+
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|
|
+ <para>Além das opções de configuração disponíveis através do
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+ gerenciador de configuração do HPCC Systems, existem opções para casos
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|
|
+ extremos e configurações mais avançadas. Para customizar seu ambiente
|
|
|
+ de cluster do Spark Integrado para utilizar essas opções adicionais,
|
|
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+ use o script <emphasis role="bold">spark-env.sh fornecido</emphasis>
|
|
|
+ .</para>
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|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>/etc/HPCCSystems/externals/spark-hadoop/spark-env.sh</programlisting>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Para obter mais informações sobre as opções do Spark Cluster,
|
|
|
+ consulte as páginas a seguir.</para>
|
|
|
+
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|
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+ <itemizedlist>
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|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <ulink
|
|
|
+ url="https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html#cluster-launch-scripts ">https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html#cluster-launch-scripts</ulink>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>
|
|
|
+ <ulink
|
|
|
+ url="https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#environment-variables ">https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#environment-variables</ulink>
|
|
|
+ </para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+ </itemizedlist>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect3 id="ExampleUseCases">
|
|
|
+ <title>Exemplo de Casos de Uso</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <itemizedlist>
|
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|
+ <listitem>
|
|
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+ <para>O Spark atualmente requer que o Java 8 seja executado. Em
|
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|
+ um sistema em que a instalação padrão do Java não é o Java 8. A
|
|
|
+ variável de ambiente JAVA_HOME pode ser usada para definir a
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|
|
+ versão do Spark Java para o Java 8.</para>
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|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Geralmente, quando um job é executado em um cluster Spark,
|
|
|
+ ele assume a propriedade de todos os nós de trabalho. Em um
|
|
|
+ ambiente de cluster compartilhado, isso pode não ser o ideal.
|
|
|
+ Usando o atributo SPARK_MASTER_OPTS é possível definir um limite
|
|
|
+ para o número de nós de workers que um job pode utilizar.</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+ </itemizedlist>
|
|
|
+ </sect3>
|
|
|
+ </sect2>
|
|
|
+ </sect1>
|
|
|
+ </chapter>
|
|
|
+
|
|
|
+ <chapter>
|
|
|
+ <title>O conector Spark HPCC Systems</title>
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|
|
+
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|
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+ <sect1 id="overview" role="nobrk">
|
|
|
+ <title>Visão geral</title>
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|
|
+
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+ <para>O conector distribuído Spark-HPCCSystems é uma biblioteca Java que
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|
|
+ facilita o acesso de um cluster do Spark aos dados armazenados em um
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+ cluster do HPCC Systems. A biblioteca de conectores emprega o recurso de
|
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|
+ leitura de arquivos remotos padrão do HPCC Systems para ler dados de
|
|
|
+ conjuntos de datasets sequenciais ou indexados do HPCC.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Os dados em um cluster HPCC são particionados horizontalmente, com
|
|
|
+ dados em cada nó do cluster. Depois de configurados, os dados do HPCC
|
|
|
+ estão disponíveis para acesso em paralelo pelo cluster do Spark.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>No repositório do GitHub (<ulink
|
|
|
+ url="https://github.com/hpcc-systems/Spark-HPCC">https://github.com/hpcc-systems/Spark-HPCC</ulink>)
|
|
|
+ você pode encontrar o código-fonte e exemplos. Existem vários artefatos
|
|
|
+ na pasta DataAccess/src/main/java de interesse primário. A classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccFile</emphasis> é a fachada de um
|
|
|
+ arquivo em um cluster HPCC. O
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccRDD</emphasis> é um dataset
|
|
|
+ distribuído resiliente derivado dos dados no cluster HPCC e é criado
|
|
|
+ pelo método
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccFile.getRDD</emphasis>(…). A classe
|
|
|
+ <emphasis>HpccFile</emphasis> suporta o carregamento de dados para
|
|
|
+ construir um objeto <emphasis>Dataset <Row></emphasis> para a
|
|
|
+ interface Spark . Isso primeiro carregará os dados em um RDD <Row>
|
|
|
+ e, em seguida, converterá esse RDD em um DataSet <Row> por meio
|
|
|
+ dos mecanismos internos do Spark.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Existem vários artefatos adicionais de algum interesse. A classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.ColumnPruner</emphasis> é fornecida para
|
|
|
+ permitir a recuperação somente das colunas de interesse do cluster HPCC.
|
|
|
+ O artefato <emphasis>targetCluster</emphasis> permite especificar o
|
|
|
+ cluster HPCC no qual o arquivo de destino existe. A classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.thor.FileFilter</emphasis> é fornecida
|
|
|
+ para facilitar a filtragem de registros de interesse do cluster
|
|
|
+ HPCC.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O repositório git inclui dois exemplos na pasta
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|
|
+ Examples/src/main/scala folder. Os exemplos
|
|
|
+ (<emphasis>org.hpccsystems.spark_examples.Dataframe_Iris_LR</emphasis> e
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark_examples.Iris_LR</emphasis>) são Scala
|
|
|
+ Objects com uma função main(). Ambos os exemplos usam o dataset clássico
|
|
|
+ da Iris. O dataset pode ser obtido de uma variedade de fontes, incluindo
|
|
|
+ o repositório HPCC-Systems/ecl-ml. IrisDs.ecl (pode ser encontrado na
|
|
|
+ pasta ML/Tests/Explanatory: <ulink
|
|
|
+ url="https://github.com/hpcc-systems/ecl-ml/blob/master/ML/Tests/Explanatory/IrisDS.ecl">https://github.com/hpcc-systems/ecl-ml/blob/master/ML/Tests/Explanatory/IrisDS.ecl</ulink>)
|
|
|
+ pode ser executado para gerar o dataset Iris no HPCC. Um passo a passo
|
|
|
+ dos exemplos é fornecido na seção Exemplos.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O conector distribuído Spark-HPCCSystems também suporta o PySpark.
|
|
|
+ Ele usa as mesmas classes/API que o Java.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect2 role="brk">
|
|
|
+ <title>Considerações Especiais</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect3>
|
|
|
+ <title>Estouro de valor não assinado</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Java não suporta um tipo de inteiro não assinado, portanto, a
|
|
|
+ leitura de valores UNSIGNED8 dos dados do HPCC pode causar um
|
|
|
+ estouro de inteiro em Java. Os valores de UNSIGNED8 são
|
|
|
+ frequentemente usados como identificadores exclusivos em datasets,
|
|
|
+ caso em que o overflow seria aceitável, pois o valor do
|
|
|
+ transbordamento ainda será exclusivo.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O conector Spark-HPCC permite que os valores não assinados
|
|
|
+ sejam excedidos em Java e não relatará uma exceção. O chamador é
|
|
|
+ responsável por interpretar o valor com base no sinalizador recef
|
|
|
+ <emphasis role="bold">isunsigned</emphasis>.</para>
|
|
|
+ </sect3>
|
|
|
+ </sect2>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect2 id="SparkSupportHPCCECLWatch" role="brk">
|
|
|
+ <title>Suporte Spark no ECL Watch</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Como parte dos HPCC Systems, o conector Spark pode ser
|
|
|
+ monitorado a partir da interface ECL Watch. Consulte a seção
|
|
|
+ <emphasis>ECL Watch</emphasis> consulte o manual Como usar o ECL Watch
|
|
|
+ para obter mais detalhes.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O cluster do <emphasis role="bold">SparkThor</emphasis> é
|
|
|
+ listado na página Servidores do Sistema do ECL Watch. Para acessar a
|
|
|
+ página Systems Servers:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <itemizedlist>
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>No ECL Watch, clique no ícone/link de operações</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+
|
|
|
+ <listitem>
|
|
|
+ <para>Clique na aba System Servers</para>
|
|
|
+ </listitem>
|
|
|
+ </itemizedlist>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para><graphic fileref="images/ECLWA-SprkThor.jpg"/></para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Isso informa informações para o nó principal do cluster Spark
|
|
|
+ integrado. Aqui você pode verificar se o cluster está ativo e em
|
|
|
+ execução e executar a verificação prévia selecionando o cluster do
|
|
|
+ SparkThor e pressionando o botão Submit na parte inferior da
|
|
|
+ página.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Clique no ícone do disco ao lado do cluster do SparkThor para
|
|
|
+ acessar seus registros.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Clique no ícone azul de informações para visualizar informações
|
|
|
+ mais integradas do cluster do Spark.</para>
|
|
|
+ </sect2>
|
|
|
+ </sect1>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect1 id="primary-classes">
|
|
|
+ <title>Classes Primárias</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>A classe <emphasis>HpccFile</emphasis> e as classes
|
|
|
+ <emphasis>HpccRDD</emphasis> são discutidas em mais detalhes abaixo.
|
|
|
+ Essas são as classes principais usadas para acessar dados de um cluster
|
|
|
+ HPCC. A classe <emphasis>HpccFile</emphasis> suporta o carregamento de
|
|
|
+ dados para construir um objeto <emphasis>Dataset <Row></emphasis>
|
|
|
+ para a interface Spark. Isso primeiro carregará os dados em um RDD
|
|
|
+ <Row> e, em seguida, converterá esse RDD em um DataSet <Row>
|
|
|
+ por meio dos mecanismos internos do Spark.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>A classe <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccFile</emphasis>
|
|
|
+ possui vários construtores. Todos os construtores recebem informações
|
|
|
+ sobre o cluster e o nome do dataset de interesse. As classes JAPI
|
|
|
+ WS-Client são usadas para acessar informações detalhadas do arquivo. Uma
|
|
|
+ definição usada para selecionar as colunas a serem retornadas e uma
|
|
|
+ definição para selecionar as linhas a serem retornadas também podem ser
|
|
|
+ fornecidas. Eles são discutidos na seção <emphasis>Classes Adicionais de
|
|
|
+ Interesse</emphasis> abaixo. A classe tem dois métodos de interesse
|
|
|
+ primário: o método <emphasis>getRDD(…)</emphasis> e o método
|
|
|
+ <emphasis>getDataframe(…)</emphasis> , que são ilustrados na seção
|
|
|
+ <emphasis>Exemplo</emphasis>.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O método <emphasis>getRecordDefinition()</emphasis> da classe
|
|
|
+ <emphasis>HpccFile</emphasis> pode ser usado para recuperar uma
|
|
|
+ definição do arquivo. O método <emphasis>getFileParts()</emphasis> pode
|
|
|
+ ser usado para ver como o arquivo é particionado no cluster HPCC. Esses
|
|
|
+ métodos retornam as mesmas informações que podem ser encontradas na aba
|
|
|
+ DEF da página de detalhes do dataset do ECL Watch e na aba PARTS
|
|
|
+ respectivamente.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>A classe <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccRDD</emphasis>
|
|
|
+ estende a classe de modelo <emphasis>RDD<Record></emphasis>. A
|
|
|
+ classe emprega a <emphasis>org.hpccsystems.spark.HpccPart</emphasis>
|
|
|
+ para as partições Spark. A classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.Record</emphasis> é usada como o
|
|
|
+ contêiner para os campos do cluster HPCC. A classe
|
|
|
+ <emphasis>Record</emphasis>pode criar uma instância
|
|
|
+ <emphasis>Row</emphasis> com um esquema.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Os objetos de partição <emphasis>HpccRDD</emphasis> HpccPart leem
|
|
|
+ cada um blocos de dados do cluster HPCC independentemente uns dos
|
|
|
+ outros. A leitura inicial busca o primeiro bloco de dados, solicita o
|
|
|
+ segundo bloco de dados e retorna o primeiro registro. Quando o bloco
|
|
|
+ estiver esgotado, o próximo bloco deverá estar disponível no soquete e
|
|
|
+ uma nova solicitação de leitura será emitida.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O <emphasis>HpccFileWriter</emphasis> é outra classe primária
|
|
|
+ usada para gravar dados em um cluster HPCC. Tem um único construtor com
|
|
|
+ a seguinte assinatura:</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>public HpccFileWriter(String connectionString, String user, String pass)
|
|
|
+throws Exception { </programlisting>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O primeiro parâmetro <emphasis>connectionString</emphasis> contém
|
|
|
+ as mesmas informações que o <emphasis>HpccFile</emphasis>. Deve estar no
|
|
|
+ seguinte formato: {http|https}://{ECLWATCHHOST}:{ECLWATCHPORT}</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O construtor tentará se conectar ao HPCC. Esta conexão será então
|
|
|
+ usada para quaisquer chamadas subsequentes para o
|
|
|
+ <emphasis>saveToHPCC</emphasis>.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <programlisting>public long saveToHPCC(SparkContext sc, RDD<Row> scalaRDD, String clusterName,
|
|
|
+ String fileName) throws Exception {</programlisting>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O método <emphasis>saveToHPCC</emphasis> suporta apenas os tipos
|
|
|
+ RDD<row>. Você pode precisar modificar sua representação de dados
|
|
|
+ para usar essa funcionalidade. No entanto, essa representação de dados é
|
|
|
+ usada pelo Spark SQL e pelo HPCC. Isso só é suportado gravando em uma
|
|
|
+ configuração co-localizada. Assim, o Spark e o HPCC devem ser instalados
|
|
|
+ nos mesmos nós. A leitura suporta apenas a leitura de dados de um
|
|
|
+ cluster HPCC remoto.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O <emphasis>clusterName</emphasis>, conforme usado no caso acima,
|
|
|
+ é o cluster desejado para gravar dados, por exemplo, no cluster Thor
|
|
|
+ "mitor". Atualmente, há suporte apenas para gravação em clusters do
|
|
|
+ Thor. A gravação em um cluster Roxie não é suportada e retornará uma
|
|
|
+ exceção. O nome do arquivo usado no exemplo acima está no formato HPCC ,
|
|
|
+ por exemplo: "~example::text".</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Internamente, o método saveToHPCC gerará múltiplos jobs do Spark.
|
|
|
+ Atualmente, isso gera dois jobs. O primeiro job mapeia o local das
|
|
|
+ partições no cluster do Spark para fornecer essas informações ao HPCC. O
|
|
|
+ segundo job faz a gravação real dos arquivos. Há também algumas chamadas
|
|
|
+ internamente ao ESP para lidar com coisas como iniciar o processo de
|
|
|
+ gravação amando <emphasis>DFUCreateFile</emphasis> e publicar o arquivo
|
|
|
+ depois de ter sido escrito chamando
|
|
|
+ <emphasis>DFUPublishFile</emphasis>.</para>
|
|
|
+ </sect1>
|
|
|
+
|
|
|
+ <sect1 id="additional-classes-of-interest">
|
|
|
+ <title>Classes Adicionais de Interesse</title>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>As principais classes de interesse para esta seção são a remoção
|
|
|
+ de colunas e a filtragem de arquivos. Além disso, há uma classe auxiliar
|
|
|
+ para remapear informações de IP quando necessário, e isso também é
|
|
|
+ discutido abaixo.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>As informações de seleção da coluna são fornecidas como uma string
|
|
|
+ para o objeto <emphasis>org.hpccsystems.spark.ColumnPruner</emphasis> A
|
|
|
+ string é uma lista de nomes de campos separados por vírgulas. Um campo
|
|
|
+ de interesse pode conter um conjunto de dados de linha ou filho e a
|
|
|
+ notação de nome pontilhada é usada para oferecer suporte à seleção de
|
|
|
+ campos filho individuais. O <emphasis>ColumnPruner</emphasis> analisa a
|
|
|
+ cadeia em uma instância da classe <emphasis>TargetColumn</emphasis> raiz
|
|
|
+ que contém as colunas de destino de nível superior. Um
|
|
|
+ <emphasis>TargetColumn</emphasis> pode ser um campo simples ou pode ser
|
|
|
+ um conjunto de dados filho e, portanto, ser um objeto raiz para o layout
|
|
|
+ do registro filho.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>O filtro de linha é implementado na classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.thor.FileFilter</emphasis>. Uma
|
|
|
+ instância de <emphasis>FileFilter</emphasis> é restrita a partir de uma
|
|
|
+ matriz de objetos
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.thor.FieldFilter</emphasis>. Cada
|
|
|
+ instância de <emphasis>FieldFilter</emphasis> é composta de um nome de
|
|
|
+ campo (em notação pontuada para nomes compostos) e uma matriz de objetos
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.thor.FieldFilterRange</emphasis> . Cada
|
|
|
+ instância de <emphasis>FieldFilterRange</emphasis> pode ser um intervalo
|
|
|
+ aberto, ou fechado ou um valor único. O registro é selecionado quando
|
|
|
+ pelo menos um <emphasis>FieldFilterRange</emphasis> corresponde para
|
|
|
+ cada uma das instâncias do <emphasis>FieldFilter</emphasis> na
|
|
|
+ matriz.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>Os valores <emphasis>FieldFilterRange</emphasis> podem ser cadeias
|
|
|
+ ou números. Existem métodos fornecidos para construir os seguintes
|
|
|
+ testes de intervalo: igual, não igual, menor que, menor que ou igual a,
|
|
|
+ maior que, e maior que ou igual a. Além disso, um teste de inclusão de
|
|
|
+ conjunto é suportado para cadeias de caracteres. Se o arquivo for um
|
|
|
+ índice, os campos de filtro, que são campos-chave, são utilizados para
|
|
|
+ uma pesquisa de índice. Qualquer campo de filtro não mencionado é
|
|
|
+ tratado como desconhecido.</para>
|
|
|
+
|
|
|
+ <para>A arquitetura de implantação usual para os Clusters HPCC consiste
|
|
|
+ em uma coleção de nós em uma rede. As informações de gerenciamento de
|
|
|
+ arquivos incluem os endereços IP dos nós que contêm as partições do
|
|
|
+ arquivo. As classes do conector Spark-HPCC usam esses endereços IP para
|
|
|
+ estabelecer conexões de soquete para a leitura remota. Um cluster HPCC
|
|
|
+ pode ser implantado como um cluster virtual com endereços IP privados.
|
|
|
+ Isso funciona para os componentes do cluster porque eles estão todos na
|
|
|
+ mesma LAN privada. No entanto, os nós do cluster Spark podem não estar
|
|
|
+ na mesma LAN. Nesse caso, a classe
|
|
|
+ <emphasis>org.hpccsystems.spark.RemapInfo</emphasis> é usada para
|
|
|
+ definir as informações necessárias para alterar o endereçamento. Existem
|
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+ duas opções que podem ser usadas. A primeira opção é que cada nó escravo
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+ do Thor pode receber um IP visível para o cluster do Spark. Esses
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+ endereços devem ser um intervalo contíguo. A segunda opção é atribuir um
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+ IP e um intervalo contíguo de números de porta. O objeto
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+ <emphasis>RemapInfo</emphasis> é fornecido como um parâmetro.</para>
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+ </sect1>
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+
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+ <sect1 id="examples">
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+ <title>Exemplos</title>
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+
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+ <para>Vamos percorrer os dois exemplos abaixo, utilizando um ambiente
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+ Spark. Além disso, o repositório fornece programas de teste (na pasta
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+ DataAccess/src/test) que podem ser executados como exemplos stand-alone.
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+ </para>
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+
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+ <para>Esses programas de teste devem ser executados a partir de um IDE
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+ de desenvolvimento, como o Eclipse, por meio do aplicativo Spark-submit,
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+ enquanto os exemplos abaixo são dependentes do shell do Spark.</para>
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+
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+ <para>Os exemplos a seguir assumem um Spark Shell. Você pode usar o
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+ comando spark-submit se você pretende compilar e empacotar esses
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+ exemplos. Para conectar corretamente seu shell ao cluster Spark
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+ Integrado , forneça os seguintes parâmetros ao iniciá-lo:</para>
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+
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+ <programlisting>bin/spark-shell \
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+ --master=<spark://{remotesparkhost-IP}:{sparkport}>
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+ --conf="spark.driver.host={localhost-ip}" </programlisting>
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+
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+ <sect2 id="iris_lr">
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+ <title>Iris_LR</title>
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+
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+ <para>Este exemplo pressupõe que você tenha o Spark Shell em execução.
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+ O próximo passo é estabelecer o seu HpccFile e seu RDD para esse
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+ arquivo. Você precisa do nome do arquivo, do protocolo (http ou
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+ https), do nome ou IP do ESP, da porta do ESP (normalmente 8010) e da
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+ sua conta de usuário e senha. O valor <emphasis>sc</emphasis> é o
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+ objeto <emphasis>SparkContext</emphasis> fornecido pelo shell.</para>
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+
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+ <programlisting> val espcon = new Connection("http", "myeclwatchhost", "8010");
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+ espcon.setUserName("myuser");
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+ espcon.setPassword("mypass");
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+ val file = new HpccFile("myfile",espcon);
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+</programlisting>
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+
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+ <para>Agora temos um RDD dos dados. Na verdade, nada aconteceu nesse
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+ ponto porque o Spark executa uma avaliação lenta e ainda não há nada
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+ para acionar uma avaliação.</para>
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+
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+ <para>O Spark MLLib possui um pacote de regressão logística. A
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+ Regressão Logística MLLib espera que os dados sejam fornecidos como
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+ registros formatados em Ponto Rotulado. Isso é comum em implementações
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+ de treinamento supervisionado no MLLib. Precisamos de rótulos de
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+ coluna, então criamos uma matriz de nomes. Em seguida, fazemos um RDD
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+ de ponto rotulado a partir do nosso RDD. Isso também é apenas uma
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+ definição. Finalmente, definimos a Regressão Logística que queremos
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+ executar. Os nomes das colunas são os nomes dos campos na definição de
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+ registro ECL do arquivo, incluindo o nome “class”, que é o nome do
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+ campo que contém o código de classificação.</para>
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+
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+ <programlisting> val names = Array("petal_length","petal_width", "sepal_length",
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+ "sepal_width")
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+ var lpRDD = myRDD.makeMLLibLabeledPoint("class", names)
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+ val lr = new LogisticRegressionWithLBFGS().setNumClasses(3)</programlisting>
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+
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+ <para>A próxima etapa é definir o modelo, que é uma ação e fará com
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+ que o Spark avalie as definições.</para>
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+
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+ <programlisting> val iris_model = lr.run(lpRDD)</programlisting>
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+
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+ <para>Agora nós temos um modelo. Utilizaremos esse modelo para pegar o
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+ dataset original e usar o modelo para produzir novos rótulos. A
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+ maneira correta de fazer isso é ter amostrado aleatoriamente alguns
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+ dados em espera. Vamos usar o conjunto de dados original porque é mais
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+ fácil mostrar como usar o conector. Em seguida, pegamos nossos dados
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+ originais e usamos uma função de mapa definida em linha para criar um
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+ novo registro com nosso valor de previsão e a classificação
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+ original.</para>
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+
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+ <programlisting> val predictionAndLabel = lpRDD.map {
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+ case LabeledPoint(label, features) =>
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+ val prediction = iris_model.predict(features)
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+ (prediction, label)
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+ }</programlisting>
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+
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+ <para>A classe <emphasis>MulticlassMetrics</emphasis> agora pode ser
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+ usada para produzir uma matriz de confusão.</para>
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+
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+ <programlisting> val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabel)
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+ metrics.confusionMatrix</programlisting>
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+ </sect2>
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+
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+ <sect2 id="dataframe_iris_lr">
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+ <title>Dataframe_Iris_LR</title>
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+
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+ <para>O Dataframe_Iris_LR é semelhante ao Iris_LR, exceto que um
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+ Dataframe é usado e as novas classes do ML Spark são usadas em vez das
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+ antigas classes MLLib. Como o ML não está completamente pronto,
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+ voltamos para uma classe MLLib para criar nossa matriz de
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+ confusão.</para>
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+
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+ <para>Uma vez que o shell Spark é criado, precisamos das classes de
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+ importação.</para>
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+
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+ <para><programlisting> import org.hpccsystems.spark.HpccFile
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+ import org.apache.spark.sql.Dataset
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+ import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
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+ import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
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+ import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics</programlisting></para>
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+
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+ <para>O próximo passo é estabelecer o objeto
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+ <emphasis>HpccFile</emphasis> e criar o Dataframe. O
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+ <emphasis>valor</emphasis> do spark é um objeto
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+ <emphasis>SparkSession</emphasis> fornecido pelo shell e é usado em
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+ vez do objeto<emphasis>SparkContext</emphasis> .</para>
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+
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+ <programlisting> val espcon = new Connection("http", "myeclwatchhost", "8010");
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+ espcon.setUserName("myuser");
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+ espcon.setPassword("mypass");
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+ val file = new HpccFile("myfile",espcon);
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+</programlisting>
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|
+
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+ <para>As classes de aprendizado de máquina do Spark
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+ <emphasis>ml</emphasis> usam classes de contêiner de dados diferentes.
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+ No caso da Regressão Logística, precisamos transformar nossas linhas
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+ de dados em uma linha com uma coluna chamada "recursos" contendo os
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+ recursos e uma coluna chamada "rótulo" contendo o rótulo de
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+ classificação. Lembre-se de que nossa linha tem “class”,
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+ “sepal_width”, “sepal_length”, “petal_width” e “petal_length” como os
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+ nomes das colunas. Esse tipo de transformação pode ser realizado com
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+ uma classe <emphasis>VectorAssembler</emphasis> .</para>
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+
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+ <programlisting> val assembler = new VectorAssembler()
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+ assembler.setInputCols(Array("petal_length","petal_width",
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+ "sepal_length", "sepal_width"))
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+ assembler.setOutputCol("features")
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+ val iris_fv = assembler.transform(my_df)
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+ .withColumnRenamed("class", "label")</programlisting>
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+
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+ <para>Agora que os dados (<emphasis>iris_fv</emphasis>) estão prontos,
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+ definimos nosso modelo e ajustamos os dados.</para>
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+
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+ <programlisting> val lr = new LogisticRegression()
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+ val iris_model = lr.fit(iris_fv)</programlisting>
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+
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+ <para>Agora queremos aplicar nossa previsão e avaliar os resultados.
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+ Como observado anteriormente, usaríamos um dataset de validação para
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+ realizar a avaliação. Nós vamos ser preguiçosos e apenas usar os dados
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+ originais para evitar a tarefa de amostragem. Usamos a função
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+ <emphasis>transform(…)</emphasis> para o modelo para adicionar a
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+ previsão. A função adiciona uma coluna chamada "previsão" e define um
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+ novo conjunto de dados. A nova implementação de Aprendizado de Máquina
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+ não possui capacidade de métricas para produzir uma matriz de
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+ confusão, portanto, vamos pegar nosso dataset com a coluna de
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+ <emphasis> previsão</emphasis> e criar um novo RDD com um conjunto de
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+ dados para uma classe <emphasis>MulticlassMetrics</emphasis>.</para>
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+
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+ <programlisting> val with_preds = iris_model.transform(iris_fv)
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+ val predictionAndLabel = with_preds.rdd.map(
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+ r => (r.getDouble(r.fieldIndex("prediction")),
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+ r.getDouble(r.fieldIndex("label"))))
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+ val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabel)
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|
+ metrics.confusionMatrix</programlisting>
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|
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+ </sect2>
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|
+ </sect1>
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|
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+ </chapter>
|
|
|
+</book>
|
RISK\fumeva01