利用大数据进行高效机器学习

### 利用大数据进行高效机器学习 #### 1. 集群管理与并行计算基础 在处理大数据时，集群的使用至关重要。当集群任务完成后，终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源，使用如下命令： ```R stopCluster(cl1) ``` 对于大规模的大数据问题，还可以进行更复杂的`snow`配置，例如配置Beowulf集群（由多个消费级机器组成的网络）。在学术和行业研究中，若有专用计算集群，`snow`可借助`Rmpi`包访问高性能消息传递接口（MPI）服务器，但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。 #### 2. 使用`foreach`和`doParallel`实现并行计算 `foreach`包为并行计算提供了简单的入门方式，尤其适用于在Windows操作系统上运行R的用户。其核心是`foreach`循环结构，它允许在不明确计数的情况下遍历一组项目。 例如，生成一亿个随机数原本需要约2.5秒： ```R system.time(l1 <- rnorm(100000000)) ``` 使用`foreach`包后，可将任务拆分为四个每组2500万个随机数的集合： ```R system.time(l4 <- foreach(i = 1:4, .combine = 'c') %do% rnorm(25000000)) ``` 不过，默认情况下`foreach`包按串行方式运行每个循环迭代，会增加少量计算开销，导致处理速度变慢。 要实现并行计算，可使用其姊妹包`doParallel`。首先确认系统可用的核心数： ```R detectCores() ``` 然后安装并加载`doParallel`包，注册所需核心数，将`%do%`命令替换为`%dopar%`运算符： ```R library(doParallel) registerDoParallel(cores = 4) system.time(l4p <- foreach(i = 1:4, .combine = 'c') %dopar% rnorm(25000000)) ``` 这样能将执行时间缩短约40%。完成后，可使用以下命令关闭`doParallel`集群： ```R stopImplicitCluster() ``` #### 3. 使用`caret`并行训练和评估模型 `caret`包在使用`foreach`包注册并行后端后，可透明地利用并行计算。以在信用数据集上训练随机森林模型为例，未并行化时训练约需65秒： ```R library(caret) credit <- read.csv("credit.csv") system.time(train(default ~ ., data = credit, method = "rf", trControl = trainControl(allowParallel = FALSE))) ``` 使用`doParallel`包注册8个核心进行并行计算后，训练时间缩短至约10秒： ```R library(doParallel) registerDoParallel(cores = 8) system.time(train(default ~ ., data = credit, method = "rf")) ``` 许多模型训练和评估任务，如创建随机样本和进行10折交叉验证，都适合并行处理以提高性能。因此，在开始`caret`项目前，最好注册多个核心。 #### 4. 利用专业硬件和算法 基础R在处理大规模数据集时可能存在速度慢和内存效率低的问题。为解决这些问题，开发者们快速开发了许多扩展R功能的包，这些包可通过多种方式提升R的性能，如利用额外的计算机或处理器、专业硬件，或提供针对大数据问题优化的机器学习算法。 #### 5. 通过Apache Spark实现基于MapReduce概念的并行计算 MapReduce编程模型由Google开发，用于在大型网络计算机集群上处理数据。它将并行编程概念化为两个步骤： - **Map步骤**：将问题分解为较小的任务，并分布到集群中的计算机上。 - **Reduce步骤**：收集并合成小任务的结果，得到原始问题的解决方案。 Apache Hadoop是MapReduce框架的流行开源替代方案，它包含MapReduce概念和分布式文件系统，但使用它需要一定的编程技能，且由于数据存储在磁盘上，处理速度可能不是最快的。 Apache Spark是用于大数据的集群计算框架，它利用集群的可用内存，处理数据的速度比Hadoop快约100倍。同时，它提供了许多常用的数据处理、分析和建模任务的易用库，如SparkSQL、MLlib、GraphX和Spark Streaming等。 使用`sparklyr`包可连接到Spark集群，并使用dplyr接口分析数据。以下