Apache Spark'ın Görüntü Özelliği Çıkarma için UDF Kullanımıyla İlgili SparkContext Sorunlarını Düzeltme

Apache Spark'ın UDF'lerindeki SparkContext Hatalarının Ardındaki Gizemi Ortaya Çıkarmak

Birlikte çalışmak Apache Kıvılcımı ve PySpark genellikle büyük ölçekli veri görevlerini yerine getirmek için dağıtılmış bilgi işlemin kullanılmasını içerir. Ancak bazen işler pek planlandığı gibi gitmez. Pek çok veri bilimcinin özellikle arama yaparken karşılaştığı yaygın bir tuzak kullanıcı tanımlı işlevler (UDF'ler), meşhur "SparkContext yalnızca sürücüde kullanılabilir" hatasıdır.

Bu hata, görevlerin birden fazla çalışana bölündüğü görüntü işleme gibi karmaşık işlemler gerçekleştirilirken özellikle sinir bozucu olabilir. Görüntü özelliği çıkarma gibi senaryolarda SparkContext'in neden bu şekilde davrandığını anlamak çok önemli hale geliyor. 💻

Bu yazıda size PyTorch'taki ResNet modelini içeren bir örneği anlatacağım. SparkContext'in bir UDF içindeki işlemleri serileştirmeye çalışırken neden çalışma zamanı hatasına yol açan sorunlar yarattığını keşfedeceğiz. Bu sayede Spark ile sorunsuz veri işlemeyi mümkün kılmak için hatayı çözmeye yönelik stratejileri de paylaşacağım.

Spark'ta makine öğrenimi hattı oluştururken bu sorunla karşılaştıysanız yalnız değilsiniz! Bu hatayı önlemek ve Spark UDF'lerin dağıtılmış ortamlarda sorunsuz çalışmasını sağlamak için pratik çözümler ararken benimle kalın. 🚀

Derin Öğrenme Modelleriyle Spark UDF Serileştirme Sorunlarını Giderme

İle çalışırken Apache KıvılcımıDağıtılmış işleme, özellikle büyük ölçekli görüntü işleme gibi görevlerde işlemleri hızlandırmak için sıklıkla kullanılır. Ancak Spark, özellikle kendi hizmetlerine bazı kısıtlamalar getirmektedir. SparkContext. Yukarıdaki komut dosyalarında, bir DataFrame'deki her satıra ilişkin görüntülerden özellikler çıkarmak için bir UDF içinde ResNet derin öğrenme modeli kullanılır. Bu yaklaşım bir SparkContext sınırlamasına çarpıyor: SparkContext yalnızca sürücü düğümünde kullanılabilir ve çalışan düğümlerde çalışan kod içinde kullanılamaz; bu nedenle kod bir hata atar. İlk çözüm, Spark oturumunu, görüntü ön işlemeyi ve özellik çıkarmayı yönetmek için bir ImageVectorizer sınıfı oluşturmayı içerir. Bu görevleri tek bir sınıfta merkezileştirerek kodu modüler ve uyarlanabilir tutabiliyoruz. 💻

İlk komut dosyasında ImageVectorizer sınıfı bir Spark oturumu başlatır ve popüler bir derin öğrenme kütüphanesi olan PyTorch'tan önceden eğitilmiş bir ResNet modelini yükler. Yeniden boyutlandırma ve normalleştirme dahil olmak üzere uygulanan bir dizi dönüşümle her görüntü, model için uyumlu bir formata dönüştürülebilir. Extract_features yöntemi her görüntünün nasıl işleneceğini tanımlar: önce görüntü okunur, ön işleme tabi tutulur, ardından yüksek seviyeli özellik vektörlerini çıkarmak için ResNet modelinden geçirilir. Ancak bu yaklaşım, UDF'nin Spark bileşenlerine doğrudan çalışan görevleri içinden erişmeye çalışması nedeniyle SparkContext serileştirme sorunuyla karşılaşıyor. PySpark, ResNet modelini dağıtılmış düğümlerde çalışacak şekilde serileştiremediği için çalışma zamanı sorunu yaratır.

Bunu çözmek için ikinci yaklaşım Spark'ın yöntemini kullanıyor. yayın Verileri veya nesneleri her çalışana yalnızca bir kez dağıtan değişkenler. ResNet modelinin yayınlanması, modelin her çalışan düğümde saklanmasına olanak tanır ve her UDF çağrısında yeniden başlatılmasını önler. Daha sonra görüntü özelliği çıkarımı sırasında yayın modeline referans verilir ve bu sayede kurulum daha verimli ve ölçeklenebilir hale gelir. Bu yöntem, Spark'ın çalışanlara değil yalnızca sürücüdeki gerekli bileşenlere erişmesini sağlayarak kaynak kullanımını önemli ölçüde azaltır ve SparkContext hatasını önler. Yayın değişkenleri özellikle büyük veri kümelerini paralel olarak işlerken kullanışlıdır ve ikinci komut dosyasını dağıtılmış görüntü özelliği çıkarımı için ideal hale getirir.

UDF fonksiyonunu yayın modelini kullanacak şekilde ayarladıktan sonra, DataFrame'in her satırına dönüşümler uygulayan bir UDF tanımlarız. Komut dosyalarının çeşitli ortamlarda çalıştığını doğrulamak için, birim testi için üçüncü bir komut dosyası sağlanır. PyTest. Bu komut dosyası, işlevin ikili görüntü verilerini işleme, dönüştürme hattını çalıştırma ve doğru boyutlu bir özellik vektörü çıktısı alma yeteneğini test eder. Test, dağıtımdan önce her bileşenin işlevini doğrulayarak başka bir güvenilirlik katmanı ekler. 📊 Birim testleri, kod değişikliklerinin düğümler arasında istenmeyen sorunlara yol açmamasını sağladığından, dağıtılmış ortamlarda özellikle değerlidir.

Gerçek dünya uygulamalarında bu yaklaşımlar, Spark'ın karmaşık görüntü verilerini paralel olarak işleme yeteneğini geliştirerek makine öğrenimi ve yapay zeka projelerinde geniş görüntü veri kümeleriyle çalışmayı mümkün kılar. Yayın modelleri, UDF'ler ve test çerçeveleri bu iş akışlarının optimize edilmesinde önemli roller oynar. Bu çözümler, dağıtılmış makine öğrenimi hatlarında tutarlı, yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için hayati önem taşıyan büyük ölçekli veri işlemeye esneklik, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik kazandırır.

# 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

Görüntü İşleme için Spark UDF'lerle Serileştirme Zorluklarının Aşılması

Kullanımındaki önemli zorluklardan biri Apache Kıvılcımı gibi gelişmiş görevler için görüntü işleme Kullanıcı tanımlı işlevlerle (UDF'ler) çalışırken sorunsuz serileştirme sağlıyor. Spark doğası gereği dağıtıldığından, Spark UDF'lerindeki görevler işlenmek üzere çalışan düğümlere gönderilir; bu da karmaşık makine öğrenimi modelleri gibi serileştirilemeyen nesnelerin dahil olması durumunda sorunlara yol açabilir. Örneğin PyTorch'un ResNet modeli yerel olarak serileştirilebilir değildir, bu da "SparkContext yalnızca sürücüde kullanılabilir" hatasını önlemek için Spark içinde dikkatli bir şekilde işlenmesi gerektiği anlamına gelir.

Spark, SparkContext de dahil olmak üzere UDF'de başvurulan tüm öğeleri doğrudan çalışan düğümlere dağıtmaya çalıştığından serileştirme bir darboğaz haline gelir. Bu sınırlama, ResNet modelini her seferinde yeniden başlatmadan düğümler arasında verimli bir şekilde paylaşmak için bir yayın değişkeni kullanmamızın nedenidir. Bu gibi durumlarda, broadcast() yöntem, Spark'ın serileştirme kısıtlamalarını tetiklemeden yerel olarak referans alınabilecek salt okunur verileri her çalışana dağıtmaya yardımcı olur. Modelin yayınlanmasıyla, verileri çoğaltmadan tüm düğümlerde özellik çıkarımı için ResNet ağırlıklarına erişilebilir, böylece hem bellek kullanımı hem de performans artırılır. 🌍

Bu teknik, görüntü işlemenin ötesinde dağıtılmış makine öğrenimi hatları için yaygın olarak uygulanabilir. Örneğin, bir öneri sistemi uyguluyorsanız Spark serileştirme hatalarını önlemek için kullanıcı tercihlerinden oluşan büyük veri kümelerini veya önceden eğitilmiş modelleri yayınlayabilirsiniz. Benzer şekilde, diğer ön işleme görevleri (metin vektörleştirme veya ses işleme gibi) için UDF'lerin kullanılması, serileştirilemeyen nesnelerin yayınlanmasından da faydalanır ve Spark'ın veri çoğaltma ek yükleri olmadan oldukça paralel görevleri yerine getirmesine olanak tanır. Bu uygulamalar Spark'ı karmaşık makine öğrenimi iş akışlarını idare edecek kadar sağlam hale getirerek hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri görevlerinde büyük veri kümeleri için gereken ölçeklenebilirliği sağlar. 🚀