SparkNLP应用部署与优化全解析

# Spark NLP 应用部署与优化全解析 ## 1. 生产环境内存考量 在生产环境中使用 Spark NLP 时，内存可用性是一个重要的考虑因素。Spark NLP 使用 RocksDB 作为静态嵌入的内存键值存储。因此，要确保环境能够支持这种内存负载。如果使用 Spark，通常情况下有足够的内存用于嵌入。 ## 2. Spark NLP 与 TensorFlow 集成 ### 2.1 集成原理 TensorFlow 用 C++ 和 CUDA 实现，大多数数据科学家通过 Python 接口使用它。而 Spark NLP 用 Scala 实现，运行在 JVM 上，也有 Python 接口。Spark NLP 通过 Java 接口与 TensorFlow 交互，这就要求使用这些模型的机器都要安装 TensorFlow。如果使用 Python 的 Spark NLP 包，由于它将 TensorFlow 作为依赖，问题相对较小。但无论如何，都需要在运行应用程序的所有生产机器上安装该软件。 ### 2.2 GPU 支持 GPU 能显著提高训练速度，因为它专为批量并行处理而设计，非常适合矩阵运算。不过，并非所有机器都有合适的硬件支持。启用项目的 GPU 支持可能需要额外投资。如果在开发机器上进行训练，一些常见的显卡可用于简单的 GPU 训练。由于训练比模型服务的计算量更大，可能只在训练时需要 GPU 支持。对于一些复杂模型，在 CPU 上评估速度过慢，此时需要与硬件基础设施团队协调，申请相应机器，并进行性能测试，确保能在合理时间内提供模型服务。 ## 3. Spark 优化基础 ### 3.1 Spark 工作组织方式 Spark 是惰性的，当有 DataFrame 的引用时，它不一定指向集群上的实际数据。例如加载数据并进行简单转换（如将字符串转换为小写），此时不会加载或转换数据，而是生成一个执行计划。随着向执行计划添加更多指令，会形成一个有向无环图（DAG）。当从 DataFrame 请求数据时，会触发 Spark 创建一个作业。作业会被拆分为多个阶段，阶段是生成所引用对象数据所需的一系列处理步骤。这些阶段再进一步拆分为任务，每个分区一个任务，并分配给执行器。执行器会根据处理器数量运行相应数量的任务。 ### 3.2 数据持久化 持久化 DataFrame 可让 Spark 在数据实现后存储实际数据，这在重用特定数据集时非常有用。例如训练逻辑回归模型时会对数据进行多次迭代，为避免每次迭代都从磁盘重新加载数据，应持久化包含训练数据的 DataFrame。不过在逻辑回归训练代码中已经实现了这一点，无需手动操作。 数据持久化有几个控制参数： - **磁盘使用**：持久化到磁盘有更多空间，但重新加载会更耗时。 - **内存使用**：必须使用磁盘或内存，也可两者都选。若两者都选，Spark 会尽可能将数据存储在内存中，必要时溢出到磁盘。还可以选择使用堆外内存。在 Java 中，内存分为堆内存（Java 对象存储的地方，JVM 垃圾回收器在此工作）和堆外内存（Java 存储类、线程和 JVM 使用的其他数据的地方）。将数据持久化到堆外内存意味着不受 JVM 分配内存的限制，但这也有风险，因为 JVM 不管理和限制该空间。使用过多堆内存会导致 OutOfMemoryError，使用过多非堆内存可能会导致机器崩溃。 - **序列化**：存储序列化数据更节省空间，但会增加 CPU 负载。 - **复制**：会使数据在不同工作节点上复制，在工作节点故障时很有用。 ### 3.3 分区大小 分区大小对执行效率有重要影响。如果分区过大，执行器可能无法处理，增加执行器内存会导致 CPU 利用率低下。例如，工作节点有多个核心，但将大部分内存用于在一个核心上处理一个分区，会浪费其他核心。因此，应尝试减小分区大小，但也不能走向另一个极