SparkContext problēmu novēršana saistībā ar Apache Spark UDF izmantošanu attēla līdzekļu ieguvei

SparkContext kļūdu noslēpuma atklāšana Apache Spark UDF

Strādājot ar Apache Spark un PySpark bieži ietver izkliedētās skaitļošanas izmantošanu, lai apstrādātu liela mēroga datu uzdevumus. Bet dažreiz lietas nenotiek gluži tā, kā plānots. Viena izplatīta kļūme, ar ko saskaras daudzi datu zinātnieki, īpaši zvanot lietotāja definētas funkcijas (UDF), ir bēdīgi slavenā kļūda "SparkContext var izmantot tikai draiverī".

Šī kļūda var būt īpaši nomākta, veicot sarežģītas darbības, piemēram, attēlu apstrādi, kad uzdevumi tiek sadalīti vairākiem darbiniekiem. Tādos gadījumos kā attēla funkciju iegūšana, ir ļoti svarīgi saprast, kāpēc SparkContext rīkojas šādi. 💻

Šajā rakstā es jūs iepazīstināšu ar piemēru, kas ietver ResNet modeli PyTorch. Mēs izpētīsim, kāpēc SparkContext rada problēmas, mēģinot serializēt darbības UDF, izraisot izpildlaika kļūdu. Izmantojot šo, es arī dalīšos ar stratēģijām, kā novērst kļūdu, lai nodrošinātu vienmērīgu datu apstrādi ar Spark.

Ja esat saskāries ar šo problēmu, veidojot ML konveijeru Spark, jūs neesat viens! Palieciet ar mani, kad mēs meklējam praktiskus risinājumus, kā izvairīties no šīs kļūdas un nodrošināt vienmērīgu Spark UDF darbību izplatītās vidēs. 🚀

Spark UDF serializācijas problēmu novēršana, izmantojot dziļās mācīšanās modeļus

Strādājot ar Apache Spark, izplatītā apstrāde bieži tiek izmantota, lai paātrinātu darbības, īpaši tādos uzdevumos kā liela mēroga attēlu apstrāde. Tomēr Spark nosaka dažus ierobežojumus, jo īpaši attiecībā uz to SparkContext. Iepriekš minētajos skriptos ResNet dziļās mācīšanās modelis tiek izmantots UDF, lai no attēliem iegūtu līdzekļus katrai DataFrame rindai. Šī pieeja sasniedz SparkContext ierobežojumu: SparkContext var izmantot tikai draivera mezglā, nevis kodā, kas darbojas darbinieka mezglos, tāpēc kods rada kļūdu. Sākotnējais risinājums ietver ImageVectorizer klases izveidi, lai apstrādātu Spark sesiju, attēlu iepriekšēju apstrādi un funkciju ieguvi. Centralizējot šos uzdevumus vienā klasē, mēs varam saglabāt kodu modulāru un pielāgojamu. 💻

Pirmajā skriptā ImageVectorizer klase inicializē Spark sesiju un ielādē iepriekš apmācītu ResNet modeli no PyTorch, populāras dziļās mācīšanās bibliotēkas. Izmantojot virkni transformāciju, tostarp izmēru maiņu un normalizēšanu, katru attēlu var pārveidot modelim saderīgā formātā. Metode extract_features nosaka, kā katrs attēls tiek apstrādāts: vispirms attēls tiek nolasīts, iepriekš apstrādāts, pēc tam iziet cauri ResNet modelim, lai iegūtu augsta līmeņa funkciju vektorus. Tomēr šī pieeja skar SparkContext serializācijas problēmu, jo UDF mēģina piekļūt Spark komponentiem tieši darbinieka uzdevumos. Tā kā PySpark nevar serializēt ResNet modeli, lai tas darbotos sadalītos mezglos, tas rada izpildlaika problēmu.

Lai to atrisinātu, otrā pieeja izmanto Spark pārraide mainīgie, kas izplata datus vai objektus katram darbiniekam tikai vienu reizi. ResNet modeļa apraide ļauj modeli saglabāt katrā darbinieka mezglā un novērš atkārtotu inicializāciju katrā UDF izsaukumā. Pēc tam attēla funkciju iegūšanas laikā tiek norādīts uz apraides modeli, padarot iestatīšanu efektīvāku un mērogojamāku. Šī metode ievērojami samazina resursu izmantošanu un novērš SparkContext kļūdu, nodrošinot, ka Spark piekļūst tikai nepieciešamajiem draivera komponentiem, nevis darbiniekiem. Apraides mainīgie ir īpaši noderīgi, paralēli apstrādājot lielas datu kopas, padarot otro skriptu ideāli piemērotu izplatītu attēlu funkciju iegūšanai.

Pēc UDF funkcijas pielāgošanas, lai izmantotu apraides modeli, mēs definējam UDF, kas piemēro transformācijas katrā DataFrame rindā. Lai pārbaudītu, vai skripti darbojas dažādās vidēs, vienības testēšanai tiek nodrošināts trešais skripts PyTest. Šis skripts pārbauda funkcijas spēju apstrādāt bināros attēlu datus, palaist transformācijas cauruļvadu un izvadīt pareiza izmēra līdzekļu vektoru. Testēšana nodrošina vēl vienu uzticamības līmeni, pārbaudot katra komponenta funkciju pirms izvietošanas. 📊 Vienību testi ir īpaši vērtīgi sadalītās vidēs, jo tie nodrošina, ka koda modifikācijas nerada neparedzētas problēmas mezglos.

Reālās pasaules lietojumprogrammās šīs pieejas uzlabo Spark spēju paralēli apstrādāt sarežģītus attēlu datus, padarot to iespējamu strādāt ar plašām attēlu datu kopām mašīnmācībā un AI projektos. Apraides modeļiem, UDF un testēšanas sistēmām ir izšķiroša nozīme šo darbplūsmu optimizēšanā. Šie risinājumi nodrošina elastību, mērogojamību un uzticamību lielapjoma datu apstrādei, kas ir ļoti svarīga konsekventu, augstas kvalitātes rezultātu sasniegšanai sadalītajos mašīnmācīšanās cauruļvados.

# 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"]))

# 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()))

# 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

Serializācijas problēmu pārvarēšana, izmantojot Spark UDF attēlu apstrādei

Viens no būtiskākajiem izaicinājumiem lietošanā Apache Spark uzlabotiem uzdevumiem, piemēram attēlu apstrāde nodrošina vienmērīgu serializāciju, strādājot ar lietotāja definētām funkcijām (UDF). Tā kā Spark pēc būtības ir izplatīts, uzdevumi Spark UDF tiek nosūtīti apstrādei uz darbinieku mezgliem, kas var radīt problēmas, ja ir iesaistīti neserilizējami objekti, piemēram, sarežģīti mašīnmācīšanās modeļi. Piemēram, PyTorch ResNet modelis nav sākotnēji serializējams, kas nozīmē, ka tas ir rūpīgi jāapstrādā Spark, lai izvairītos no kļūdas "SparkContext var izmantot tikai draiverī".

Serializācija kļūst par vājo vietu, jo Spark mēģina izplatīt visus UDF norādītos elementus, tostarp SparkContext, tieši darbinieku mezglos. Šis ierobežojums ir iemesls, kāpēc mēs izmantojam apraides mainīgo, lai efektīvi koplietotu ResNet modeli visos mezglos, katru reizi to neinicializējot. Šādos gadījumos, broadcast() metode palīdz izplatīt tikai lasāmus datus katram darbiniekam, kur uz tiem var lokāli atsaukties, neaktivizējot Spark serializācijas ierobežojumus. Pārraidot modeli, ResNet svari ir pieejami funkciju iegūšanai visos mezglos, nedublējot datus, uzlabojot gan atmiņas izmantošanu, gan veiktspēju. 🌍

Šī metode ir plaši pielietojama izplatītiem ML konveijeriem ārpus attēlu apstrādes. Piemēram, ja ieviesāt ieteikumu sistēmu, varat pārraidīt lielas lietotāju preferenču datu kopas vai iepriekš apmācītus modeļus, lai izvairītos no Spark serializācijas kļūdām. Tāpat UDF izmantošana citiem pirmapstrādes uzdevumiem (piemēram, teksta vektorizācijai vai audio apstrādei) gūst labumu no neserilizējamu objektu apraides, ļaujot Spark apstrādāt ļoti paralēlus uzdevumus bez datu dublēšanas. Šī prakse padara Spark pietiekami stabilu, lai apstrādātu sarežģītas ML darbplūsmas, nodrošinot mērogojamību, kas nepieciešama lielām datu kopām gan strukturētu, gan nestrukturētu datu uzdevumos. 🚀