无缝对接Spark与R：Sparklyr系列—探讨属于数据科学家的Spark

作者： 黄天元 ，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。

邮箱：huang.tian-yuan@qq.com

为什么Spark需要与R对接？

解决这个问题，也许应该先问：为什么要学习Spark？对于数据科学家而言，Spark只是一个工具，我们大可绕过Hadoop生态系统和RDD之类的基本概念识，直截了当地回答：成本低、速度快。也就是企业里面的数据很多是利用分布式架构存储的，可以连接多个低性能的设备来快速存储、调度和计算数据，而能够实现这些功能的软件框架，就是Spark。

然后再问一个问题：为什么要学习R？R语言是一门完全面向数据科学家的语言，它的设计之初就是面向统计与图形表达。也正因如此，以计算机起家的做机器学习的数据工程师可能会偏向Python，这样能够更加方便地设计一些应用程序。但是对于数据本身而言，特别是创新型探索性数据分析方面，R有得天独厚的优势。应该说，Python是属于工程师的，而R属于科学家。

那么如果要在大规模数据集中进行探索性数据分析，怎么办？目前很多企业招聘的要求都是大家会Spark，但是会Spark是个什么概念呢？是要会Scala？要能够开发Spark程序？对于数据科学家而言，显然不是。我们要专注的就是，公司目前存在什么问题？如何量化这些问题？如何进行预测？结果如何解释？如果推广模型？至于底层的问题，不用特别深究。如果能够让R与Spark对接，可以大大提高数据科学家在解决大数据问题的工作效率，让数据科学家专注业务和数据支撑的实务，更好地解决如何为企业提供价值的根本问题。

为什么学习Sparklyr？

R × Spark = Sparklyr.目前的框架中，Rstudio的Sparklyr是最优秀的，能够熟练利用dplyr进行ETL的数据科学家，甚至可以摈弃传统的SQL，走向可重复性、可追溯性极强的ETL程序编写。目前版本已经推出到0.9.2，还在持续更新中，大家可以参考官网 https://spark.rstudio.com.

有了这个利器，今后的数据科学家可以利用高效的R语言 工具 在Spark框架下轻松调度数据，并在Spark中进行复杂的机器学习和图运算。而且有了Extention之后，R用户能够对Spark更加细化的功能进行实现。

配置

首先这里是针对个人初学者的配置，也就是自己的学习。如果有企业愿意提供云计算的环境，请直接联系我。目前支持这个框架的云我用过的是Databricks，不过因为社区版非常不稳定，装包也慢，不是特别推荐（不过实在本地条件不佳，也可以用一下，官网有成套的介绍）。 要在R中使用Sparklyr，首先计算机中应该有Spark。如果没有，也没关系，Sparklyr中可以全自动安装，不过这样的话计算机应该安装有相应版本的Java。有的同学已经有了Java，整个过程就无比顺畅；有的同学什么也没有，可能要多花一点时间。但是只要你足够想要学习，相信完全不是问题。

#install.packages("pacman")  #包管理的模块 
library(pacman) 
p_load(sparklyr,dplyr) 
#spark_install(version="2.1.0")       
#第一次安装而没有Spark的情况需要运行，可以通过参数version选择版本. 
#因为我电脑版本的 Java 没有更新，所以采用2.1.0的Spark.默认安装最新版本.

数据导入

首先需要连接Spark.

#连接Spark 
spark_connect(master = "local", 
              version = "2.1.0") -> sc

然后，让我们放一点数据到Spark中。sparklyr和dplyr都有可以把R环境中数据框变量放进Spark的方法，我们都展示了一下。这里用base里面自带的两个数据集：cars和iris.

sc %>% sdf_copy_to(cars) -> sc_cars #用了sparklyr的方法 
sc %>% copy_to(iris) -> sc_iris #用了dplyr的方法

注意我们这里其实完成了两个步骤，一是把数据集放进了Spark的集群中，二是把这个数据集给了sc_cars和sc_iris两个变量，这样一来我们可以通过访问sc_*变量来直接对Spark里面的变量进行操作。 如果没有在命名的时候直接赋值，也没有关系，sparklyr中有函数能够直接取出已经放进Spark中的数据，如下所示：

tbl(sc,"cars") -> cars_tbl

这里的cars_tbl等价于之前的sc_cars.

下面，让我们查看一下在Spark中的数据集：

src_tbls(sc) 
## [1] "cars" "iris"

可以看到我们现在有两个数据集在里面，分别命名为“cars”和“iris”.如果想要使用外部数据，可以采用spark_read_*系列函数，能够在Spark中导入各类格式的数据。 最后，需要注意的是，不能多次把同名变量放进Spark，否则会报错。如果想要覆盖之前的数据，请在copy_to/sdf_copy_to函数的参数中补充overwrite=T.

ETL

Extract,transfer,load,让我们在sparklyr中进行数据作业的调度。 说到ETL，大家可能首先想到的就是SQL。sparklyr是支持 SQL 语言来调数据的，例子如下：

p_load(DBI) 
iris_preview <- dbGetQuery(sc, "SELECT * FROM iris LIMIT 10") 
iris_preview 
##    Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species 
## 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 
## 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 
## 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 
## 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 
## 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 
## 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 
## 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa 
## 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa 
## 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa 
## 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa

这样我们就提取了iris前十行的数据。不过，实话说，我学dplyr在SQL之前，会了dplyr之后真的觉得SQL可读性不是特别强，不过还是先用base把上面的再实现一次，因为需要秀一波如何把R的语句反转为SQL语句：

p_load(dbplyr) 
sc_iris %>% 
  head(10) -> get_first_10 
 
get_first_10 
## # Source: spark<?> [?? x 5] 
##    Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species 
##  *        <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>   
##  1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa 
##  2          4.9         3            1.4         0.2 setosa 
##  3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa 
##  4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa 
##  5          5           3.6          1.4         0.2 setosa 
##  6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa 
##  7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa 
##  8          5           3.4          1.5         0.2 setosa 
##  9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa 
## 10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa 
## # ... with more rows 
sql_render(get_first_10) 
## <SQL> SELECT * 
## FROM `iris` 
## LIMIT 10

也就是说，我们在R里面实现的数据操纵，能够变成SQL语言。如果你不幸只会dplyr甚至是base-r，只要有了这个函数，就能够把自己的语言“翻译”成SQL。这样一来你也可以用SQL来找数据，甚至可以教只会SQL的ETL工程师怎么来写他们的SQL.是不是有点太神了？

只是取一个前10列也许不足以说服你，那么我们来一个复杂的例子，分组求Sepal.Length的最大值、平均值、最小值：

sc_iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(max_sl=max(Sepal_Length,na.rm = T), 
            mean_sl=mean(Sepal_Length,na.rm = T), 
            min_sl=min(Sepal_Length,na.rm = T)) -> group_max_min_avg 
 
group_max_min_avg 
## # Source: spark<?> [?? x 4] 
##   Species    max_sl mean_sl min_sl 
## * <chr>       <dbl>   <dbl>  <dbl> 
## 1 versicolor    7      5.94    4.9 
## 2 virginica     7.9    6.59    4.9 
## 3 setosa        5.8    5.01    4.3 
sql_render(group_max_min_avg) 
## <SQL> SELECT `Species`, MAX(`Sepal_Length`) AS `max_sl`, AVG(`Sepal_Length`) AS `mean_sl`, MIN(`Sepal_Length`) AS `min_sl` 
## FROM `iris` 
## GROUP BY `Species`

注意数据集中有缺失值，所以使用了na.rm=T来忽略它。dplyr能够完成非常复杂的数据调度任务，而它的语法结构简洁而明晰，方便交流，如今还能够与SQL语句对接，前途不可限量！在Spark中能够使用dplyr乃是Spark用户的一大福音。

线性回归

这一节不是为了介绍机器学习，而是想给大家讲解R与Spark的关系，所以直接引用了官网上面的一个例子。不过需要注意的是，直接用R的lm肯定是无法正常进行回归的，需要用到sparklyr专门的函数：ml_linear_regression

lm_model <- sc_iris %>% 
  ml_linear_regression(Petal_Length ~ Petal_Width) 
 
summary(lm_model) 
## Deviance Residuals: 
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.33542 -0.30347 -0.02955  0.25776  1.39453 
## 
## Coefficients: 
## (Intercept) Petal_Width 
##    1.083558    2.229940 
## 
## R-Squared: 0.9271 
## Root Mean Squared Error: 0.475

下面要解释的是画图:

p_load(ggplot2) 
 
sc_iris %>% 
  select(Petal_Width, Petal_Length) %>% 
  collect %>% 
  ggplot(aes(Petal_Length, Petal_Width)) + 
    geom_point(aes(Petal_Width, Petal_Length), size = 2, alpha = 0.5) + 
    geom_abline(aes(slope = coef(lm_model)[["Petal_Width"]], 
                    intercept = coef(lm_model)[["(Intercept)"]]), 
                color = "red") + 
  labs( 
    x = "Petal Width", 
    y = "Petal Length", 
    title = "Linear Regression: Petal Length ~ Petal Width", 
    subtitle = "Use Spark.ML linear regression to predict petal length as a function of petal width." 
  )

Spark本身是不具备强大的图形表达功能的，因此这个东西肯定要在R里面做。把Spark的计算结果放到R里面，有一个重要的通道，没错，就是collect.只要collect之后，spark对象就正式转化为R中的对象。我们所有操作里面，sc/sc_cars/sc_iris都是spark的对象，我们仅仅是可以使用sparklyr的函数直接进行操作而已，在深层次其实语言会先变化为Spark能够“听得懂”的语言，然后进行操作。但是Spark在存储、运算的优势是针对大数据而言的，我们把大数据高度概括之后的图形表示，用ggplot2是再好不过的了。

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