Apache Spark의 이미지 특징 추출을 위한 UDF 사용과 관련된 SparkContext 문제 해결

Spark UDF 직렬화 오류 해결: 드라이버 제한의 SparkContext

PySpark 및 PyTorch를 사용한 백엔드 접근 방식

# Import required libraries
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
from io import BytesIO
# Define the class to initialize Spark session and ResNet model
class ImageVectorizer:
    def __init__(self):
        # Initialize SparkSession
        self.spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
        # Load pre-trained ResNet model
        self.resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)
        self.resnet_model.eval()
        # Define image transformation pipeline
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    def extract_features(self, image_binary):
        # Convert image binary to tensor and extract features
        image = Image.open(BytesIO(image_binary))
        image = self.transform(image).unsqueeze(0)
        with torch.no_grad():
            features = self.resnet_model(image)
        return features.squeeze().numpy().tolist()
    def process_images(self, image_df):
        # Register a non-Spark UDF to call extract_features function
        extract_features_udf = udf(lambda x: self.extract_features(x), ArrayType(FloatType()))
        return image_df.withColumn("features", extract_features_udf(image_df["content"]))

Spark 브로드캐스트 변수를 사용하여 SparkContext 드라이버 제한 극복

브로드캐스트 변수를 사용한 대체 백엔드 접근 방식

# Import required libraries
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
from io import BytesIO
# Initialize Spark session and broadcast model
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)
resnet_model.eval()
bc_resnet_model = spark.sparkContext.broadcast(resnet_model)
# Define transformation pipeline separately
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                     std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# Define feature extraction function using broadcast model
def extract_features(image_binary):
    image = Image.open(BytesIO(image_binary))
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        features = bc_resnet_model.value(image)
    return features.squeeze().numpy().tolist()
# Register UDF
extract_features_udf = udf(extract_features, ArrayType(FloatType()))

이미지 특징 추출을 위한 Spark UDF 테스트 및 검증

PyTest의 단위 테스트 프레임워크

# Import pytest for unit testing
import pytest
import numpy as np
@pytest.fixture
def mock_image_binary():
    # Provide a sample image in binary format
    with open('test_image.jpg', 'rb') as f:
        return f.read()
def test_extract_features(mock_image_binary):
    # Initialize ImageVectorizer and call extract_features function
    vectorizer = ImageVectorizer()
    result = vectorizer.extract_features(mock_image_binary)
    assert isinstance(result, list)
    assert len(result) == 2048

Spark UDF 직렬화 문제에 대한 일반적인 질문 및 해결 방법

1. SparkContext가 드라이버에 유지되어야 하는 이유는 무엇입니까?
2. SparkContext는 분산 작업을 조정하는 데 필수적이며 작업 일정을 관리하기 위해 드라이버에 남아 있어야 합니다. 작업자 노드는 드라이버가 할당한 작업을 실행하지만 독립적인 SparkContext 액세스 권한은 없습니다.
3. 어떤 역할을 하는가 broadcast() 이 오류를 해결하는 데 기능이 필요합니까?
4. 그만큼 broadcast() 기능을 사용하면 모든 작업자 노드와 읽기 전용 변수를 공유할 수 있으므로 각 작업에서 모델이나 데이터가 다시 초기화되지 않으므로 메모리 효율성이 향상됩니다.
5. 사용 중 with torch.no_grad() Spark UDF에 필요합니까?
6. 예, with torch.no_grad() 추론 중 기울기 추적을 방지하여 메모리를 절약합니다. 이는 여러 노드에서 계산이 수행되는 Spark의 대규모 이미지 처리에 중요합니다.
7. UDF와 PySpark는 데이터 직렬화를 어떻게 다르게 처리합니까?
8. UDF가 Spark DataFrame에 적용되면 PySpark는 그 안에서 참조되는 모든 데이터를 직렬화하려고 시도합니다. ML 모델과 같이 직렬화할 수 없는 객체는 런타임 오류를 방지하기 위해 일반적으로 브로드캐스팅을 통해 주의 깊게 처리해야 합니다.
9. Spark에서 기능 추출을 위해 UDF를 사용하면 가장 큰 이점은 무엇입니까?
10. UDF를 사용하면 DataFrame의 각 행에서 사용자 지정 변환이 가능하므로 Spark가 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다. 따라서 UDF는 이미지 처리 작업의 특징 추출과 같이 데이터가 많은 프로세스에 이상적입니다.

마무리: SparkContext 직렬화에 대한 주요 내용

분산 데이터 처리에서 SparkContext에 대한 Spark의 "드라이버 전용" 제한으로 인해 직렬화 오류가 발생할 수 있으며, 특히 ML 모델과 같이 직렬화할 수 없는 개체의 경우 더욱 그렇습니다. 브로드캐스팅은 모델을 작업자 노드와 효율적으로 공유할 수 있는 실용적인 해결 방법을 제공합니다.

확장 가능한 기계 학습 작업의 경우 브로드캐스트 변수와 같은 기술을 사용하면 다시 로드하지 않고도 각 노드에서 복잡한 모델에 액세스할 수 있습니다. 이 접근 방식은 UDF 제한 사항을 극복하여 Spark 기반 이미지 처리 및 기타 대규모 ML 워크플로를 위한 강력한 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다. 🚀