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flink+sklearn——使用jpmml实现flink上的机器学习模型部署

目录

前言

flink1.12以后感觉真的香的一批，实时计算个人的使用感觉是比spark 的structured streaming要舒服的多。但是奈何还没有spark完善，尤其是在1.8以后，flinkML基本就处于不可用的状态(不知道是不是我没有找对文档，怎么最新的版本只有框架，没有模型啊喂😂)。

不过最后终于找到了jpmml的这个解决方案。简单来讲，pmml就是一个机器学习模型的中间格式，文件里面是用xml描述的。然后我们可以使用官方提供的sklearn2pmml库，在python中使用skearn训练好模型保存成.pmml文件，然后再java中使用jpmml读取文件来进行预测。

PMML概念

预言模型标记语言(Predictive Model Markup Language，PMML)是一种利用XML描述和存储数据挖掘模型的标准语言，它依托XML本身特有的数据分层思想和应用模式，实现了数据挖掘中模型的可移植性。

jpmml作者的github

使用JPMML的操作步骤

训练模型——jpmml-sklearn

相关项目仓库

里面也有官方的使用案例，内容还挺丰富。

jpmml-sklearn

sklearn2pmml

安装Python库

作者提供的对依赖包的要求，pip嗯安装就行了。

自己使用的时候sklearn是用conda安装过了，另外两个好像只有pip安装，这里设置了清华镜像源，速度提升很客观。

好像安装sklearn2pmml时会自动安装sklearn-pandas？应该是有依赖关系吧。

pip install sklearn-pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install sklearn2pmml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

生成pmml模型三步曲

第一步——创建模型

创建模型不是乱创建

  • 创建模型要使用sklearn2pmml为我们提供的工作流（pipeline）

  • 工作流内需要存入二元组，(名称,模型对象)

  • 二元组的名称也不是乱指定的，每个名称都是对应特定功能的transformer的，像"selector"对应特征选择，“mapper”对应特征预处理，”pca“对应pca，”classifier“对应分类器，”regressor“对应回归器。

  • 乱创建虽然在python可能可以运行，但是生成pmml文件时可能会出错。

吐槽：能设置的名称其实不少，但是关于怎么设置这些二元组，作者都是在github上使用示例代码给出的，挺多使用方法分散在项目的不同角落（主要是README），找起来还挺费劲（估计都是用到了才会仔细一点一点搜，要不就在issue直接问作者了😂），而且也没统一的文档什么的。（可能作者觉得自己写的那些使用说明很详细，大家都能在各种链接之间跳来跳去找到问题的答案）

使用方法大多在项目的README里面可以找到，下面只演示我之前做过的内容。

from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml.decoration import ContinuousDomain
from sklearn2pmml import sklearn2pmml,SelectorProxy

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

mapper = mapper = DataFrameMapper([
  (X.columns.to_list(), [ContinuousDomain(with_data = False),StandardScaler()]),
])

params = {"n_estimators":88,"random_state":420}
classifier = RandomForestClassifier(**params)
pipeline = PMMLPipeline([
    ("mapper",mapper),
    ("selector", SelectorProxy(VarianceThreshold())),
    ("classifier", classifier),
])

要对指定特征就行预处理需要用到mapper

DataFrameMapper中传入二元组列表，前面是指定的列名，可以是多个，后面是处理方式。上面演示的是标准缩放，也可以进行行独热编码。

ContinuousDomain是这个库特色的特征装饰器，这个是对连续型特征进行装饰

  • 装饰器主要作用就是能进行一些错误值、空值和离群点的处理。
  • 还有其他像是”顺序特征“，”分类特征“，”时间特征“的装饰器，具体可以看官方说明
  • 比较坑的一点是，连续型特征的装饰器会学习训练数据，分析离群点，然后在预测的时候会强制将离群点判定为非法值，从而导致预测的时候可能会发生拒绝接受特征的报错。这里再里设置with_data = False可以避免这个问题。
    • with_data是设置是否要再训练时对数据进行分析（分析离群点）
    • 作者这样设计好像是因为，他认为模型不应该预测不在接受范围内的值，所以强迫你对离群点啊什么的进行处理。

使用selector需要使用SelectorProxy对feature_selection下的对象进行包裹。

第二步——训练模型

训练模型主要需要进行两个操作，一个是fit训练，另一个是verify验证

  • 如果在创建pipeline时加入训练好的模型而不进行fit，pipeline也能工作，但是PMMLPipline的active_fields这个字段无法被激活，进行verify会不通过。然后就是之前提到的，这个库对每个特征进行自动的分析的功能无法进行。
    • 总之一定要使用这个库提供的PMMLPipeline创建模型进行训练。
  • verify是对模型进行验证。这一步非常重要，需要注意以下两点：
    • 验证实际上不单单是验证，在把模型部署到java上以后，模型会用你提供的验证数据进行预热，从而提高实际运行时的预测速度。
    • **进行验证的的数据不要太多，放15条训练数据差不多。**之前不知道这一步是干什么，傻傻的把整个训练集放进去验证，然后java上模型加载半天加载不出来，原来是一直在用训练集数据预热啊。
pipeline.fit(X,y)

pipeline.verify(X.sample(15))
第三步——保存模型
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
sklearn2pmml(pipeline, "StayAlertRFC.pmml", with_repr = True)
回归任务演示代码

github上的回归任务演示代码

部署模型——jpmml-evaluator

maven依赖

这里推荐使用maven项目，里面pmml的相关依赖有这些。

<pmml.version>1.5.15</pmml.version>

        <dependency>
            <groupId>org.jpmml</groupId>
            <artifactId>pmml-evaluator</artifactId>
            <version>${pmml.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.jpmml</groupId>
            <artifactId>pmml-evaluator-extension</artifactId>
            <version>${pmml.version}</version>
        </dependency>

读取模型

生成的模型可以放在项目的资源路径下，方便之后打包。

生成的模型可以放在项目的资源路径下，方便之后打包。

package xyz.hyhy.stayalert.flink.utils;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.jpmml.evaluator.Evaluator;
import org.jpmml.evaluator.InputField;
import org.jpmml.evaluator.LoadingModelEvaluatorBuilder;
import org.xml.sax.SAXException;

import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Slf4j
public class PMMLUtils {
    public static void main(String[] args) throws IOException, JAXBException, SAXException {
        Evaluator evaluator = loadEvaluator("/StayAlertRFC.pmml");
        // Printing input (x1, x2, .., xn) fields
        List<? extends InputField> inputFields = evaluator.getInputFields();
        Map<String, Object> obj2 = JSONObject.parseObject("{\"V11\":33.7824}");
        Double d = (Double) obj2.get("V11");
        inputFields.get(3).prepare(d);
    }

    /**
     * 载入PMML模型的方法
     *
     * @param pmmlFileName
     * @return
     * @throws JAXBException
     * @throws SAXException
     * @throws IOException
     */
    public static Evaluator loadEvaluator(String pmmlFileName) throws JAXBException, SAXException, IOException {
        Evaluator evaluator = new LoadingModelEvaluatorBuilder()
                .load(PMMLUtils.class.getResourceAsStream(pmmlFileName))
                .build();
        evaluator.verify(); //自校验——预热模型
        log.info("StayAlert分类评估器自校验&预热完成");
        return evaluator;
    }
}

这里使用LoadingModelEvaluatorBuilder载入模型，注意load()方法可以传入File类型也可以传入InputStream类型，这里一定要使用PMMLUtils.class.getResourceAsStream(pmmlFileName)来获取文件流传入参数，使用getResource在idea上可能可以用，但是打包部署到linux上就不行啦。

读取文件Evaluator evaluator = loadEvaluator("/StayAlertRFC.pmml");

  • 路径前面要加斜杠/

进行预测

package xyz.hyhy.stayalert.flink.prediction;

import org.dmg.pmml.FieldName;
import org.jpmml.evaluator.Evaluator;
import org.jpmml.evaluator.EvaluatorUtil;
import org.jpmml.evaluator.FieldValue;
import org.jpmml.evaluator.InputField;
import org.xml.sax.SAXException;
import xyz.hyhy.stayalert.flink.utils.PMMLUtils;

import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.IOException;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class StayAlertPredictor {
    private Evaluator evaluator;
    private List<InputField> inputFields;

    public StayAlertPredictor() throws IOException, JAXBException, SAXException {
        evaluator = PMMLUtils.loadEvaluator("/LightStayAlertRFC.pmml");
        inputFields = evaluator.getInputFields();
    }

    public Boolean predict(Map<String, ?> inputRecord) {
        if (inputRecord == null) {
            throw new NullPointerException("预测程序不能输入空的记录");
        }
        Map<FieldName, FieldValue> arguments = new LinkedHashMap<>();
        // 从数据源模式到PMML模式逐字段映射记录
        for (InputField inputField : inputFields) {
            FieldName inputName = inputField.getName();

            Object rawValue = inputRecord.get(inputName.getValue());
            Double doubleValue = Double.parseDouble(rawValue.toString());
            // 将任意用户提供的值转换为已知的PMML值
            FieldValue inputValue = inputField.prepare(doubleValue);
            arguments.put(inputName, inputValue);
        }
        // 用已知的特征来评估模型
        Map<FieldName, ?> results = evaluator.evaluate(arguments);

        // 解耦结果来自jpmml-evaluator运行时环境
        Map<String, ?> resultRecord = EvaluatorUtil.decodeAll(results);
        //获取并返回预测结果
        Integer isAlert = (Integer) resultRecord.get("IsAlert");

        return isAlert == 1;
    }

}

在Flink中使用

package xyz.hyhy.stayalert.flink.task;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.xml.sax.SAXException;
import xyz.hyhy.stayalert.flink.pojo.UserDataPOJO;
import xyz.hyhy.stayalert.flink.prediction.StayAlertPredictor;

import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.IOException;

public class StayAlertPredictTask {
    private static StayAlertPredictor predictor;

    static {
        try {
            predictor = new StayAlertPredictor();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (JAXBException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SAXException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private StayAlertPredictTask() {

    }

    public static SingleOutputStreamOperator<UserDataPOJO> predict(DataStream<UserDataPOJO> ds) {
        return ds.flatMap(new FlatMapFunction<UserDataPOJO, UserDataPOJO>() {
            @Override
            public void flatMap(UserDataPOJO userDataPOJO,
                                Collector<UserDataPOJO> collector) throws Exception {
                try {
                    //判断是否分心
                    boolean isAlert = predictor.predict(userDataPOJO.getDeviceFeature());
                    userDataPOJO.setIsAlert(isAlert);
                    collector.collect(userDataPOJO);
                    userDataPOJO.setIsAlert(null);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

这里封装了一个创建计算流的方法，把预测模型弄成静态类，直接在算子里面使用就是了。

总结

个人感想

这次用下来，个人就有一些小小的感受（无关紧要哈，主要是使用前有疑惑所以想到的一些事项）：

  • java中载入的预测模型是一次预测一条数据的，就很适合flink的流计算。
  • 生成的.pmml模型很大，像生成的88个评估器的随机森林模型就有二百多M，不过打包成jar包后经过压缩，实际只有13M左右了
  • 感觉使用pmml后比之前使用sparkml还爽，首先就是在python上训练，然后就是支持的模型更多了，像sparkML之前用的时候好像不支持随机森林的说。
  • 然后就是使用sklearn2pmml在整合数据预处理流程的工作上还是挺灵活的，能做的事情比较多。

其他说明

这个项目是之前做的一个flink大作业，博客里主要是和pmml使用相关的代码，完整代码有兴趣的可以到这里下载。

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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