「マイクロソフト系技術情報 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。

目次 †

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概要 †

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チュートリアル †

以下のチュートリアルを実施してみた。

Get started in 10 minutes
≒ .NET for Apache Spark 101－α
≒ .NET for Apache Spark ガイド－α
≠ github.com...README.md#get-started

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前提 †

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初回 †

  • OS
    Windows
  • ランタイム
    • .NET：netcoreapp3.1
    • Java：jdk-8u201-windows-x64.exe
  • ミドルウェア
    • Apache Spark
      • ver：2.4.1
      • パス： 
        C:\prog\dev\spark\spark-2.4.1-bin-hadoop2.7
  • .NET for Apache Spark
    • ver：1.0.0
    • パス： 
      C:\prog\dev\spark\Microsoft.Spark.Worker-1.0.0
  • winutils.exe
    Windowsで利用できるHadoopバイナリ
    • ver：.../hadoop-2.7.1/bin/winutils.exe
    • パス： 
      C:\prog\dev\spark\spark-2.4.1-bin-hadoop2.7\bin
  • その他
  • 7-Zip（インストール済み）
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Ver-UP 1 †

  • Apache Spark
    • ver：3.0.1
      • パス： 
        C:\prog\dev\spark\spark-3.0.1-bin-hadoop2.7
  • .NET for Apache Spark
    • ver：2.0.0
    • パス： 
      C:\prog\dev\spark\Microsoft.Spark.Worker-2.0.0
  • 実行時、spark-submitの引数に指定する、

    application-jar>のバージョンを上げておく。

    microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar
→ microsoft-spark-3-0_2.12-2.0.0.jar
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詳細 †

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開発 †

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Get started in 10 minutes †

  • 概要
    • デモを見た限り、入力はTXTファイルで単語を数える。
    • メソッド構文のSpark SQLで単語を数え集計して表示（いきなりハードル高い）。
  • CMDコピペ用
  • Apache Spark
  • HOMEの指定 
    setx /M HADOOP_HOME C:\prog\dev\spark\spark-2.4.1-bin-hadoop2.7\
setx /M SPARK_HOME C:\prog\dev\spark\spark-2.4.1-bin-hadoop2.7\
setx /M PATH "%PATH%;%HADOOP_HOME%;%SPARK_HOME%bin"
    ※ 注意：\binとすると、spark-3.0.1-bin-hadoop2.7\\binとなって動かない。
  • 動作確認 
    >spark-submit --version
Welcome to

     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.1
      /_/

Using Scala version 2.11.12, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 1.8.0_201
Branch
Compiled by user  on 2019-03-26T22:44:44Z
Revision
Url
Type --help for more information.
  • .NET for Apache Spark
  • パス設定 
    setx /M DOTNET_WORKER_DIR C:\prog\dev\spark\Microsoft.Spark.Worker-1.0.0
  • 動作確認
    以下のアプリをビルドして動作させる。
  • アプリ
  • 実行 
    \MySparkApp\bin\Debug\netcoreapp3.1>spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar ^
dotnet MySparkApp.dll input.txt
...
20/11/19 12:39:29 INFO CodeGenerator: Code generated in 10.4659 ms
+------+-----+
|  word|count|
+------+-----+
|  .NET|    3|
|Apache|    2|
|   app|    2|
|  This|    2|
| Spark|    2|
| World|    1|
|counts|    1|
|   for|    1|
| words|    1|
|  with|    1|
| Hello|    1|
|  uses|    1|
+------+-----+

20/11/19 12:39:29 INFO SparkUI: Stopped Spark web UI at http://nishi.mshome.net:4040
...
↑

バッチ処理 †

  • アプリ
  • 実行 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar ^
dotnet mySparkBatchApp.dll projects_smaller.csv
...
+----+--------------------+--------+--------------------+--------------------+--------+---------------+-----------+-------+-------------------+
|  id|                 url|owner_id|                name|          descriptor|language|     created_at|forked_from|deleted|         updated_at|
+----+--------------------+--------+--------------------+--------------------+--------+---------------+-----------+-------+-------------------+
|   1|https://api.githu...|       1|           ruote-kit|RESTful wrapper f...|    Ruby|12/8/2009 10:17|          2|      0|     11/5/2015 1:15|
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|   4|https://api.githu...|      24|             basemap|                null|     C++|6/14/2012 14:14|          3|      1|0000-00-00 00:00:00|
|   5|https://api.githu...|      28|           cocos2d-x|Port of cocos2d-i...|     C++|3/12/2012 16:48|          6|      0|   10/22/2015 17:36|
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+----+--------------------+--------+--------------------+--------------------+--------+---------------+-----------+-------+-------------------+
only showing top 20 rows

+--------------------+--------------------+-----------+----------------+-----------+-------+-------------------+
|                name|          descriptor|   language|      created_at|forked_from|deleted|         updated_at|
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|       rake-compiler|Provide a standar...|       Ruby|  8/1/2012 18:33|   14556189|      0|    11/3/2015 19:30|
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|              opencv|OpenCV GitHub Mirror|        C++|  8/2/2012 12:50|         29|      0|    10/26/2015 6:44|
| redmine_git_hosting|A ChiliProject/Re...|       Ruby| 7/30/2012 12:53|         42|      0|   10/28/2015 10:54|
| redmine_git_hosting|A ChiliProject/Re...|       Ruby|10/26/2011 23:17|     207450|      0|   10/27/2015 22:43|
|          OpenCV-iOS|This project is a...|Objective-C|  8/2/2012 12:55|         39|      1|0000-00-00 00:00:00|
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|                loso|Chinese segmentat...|     Python|  8/2/2012 12:57|         67|      1|0000-00-00 00:00:00|
|                yui3| YUI 3.x Source Tree| JavaScript| 7/13/2012 14:48|         55|      1|0000-00-00 00:00:00|
|         doctag_java|Java library for ...|       Java|  8/2/2012 12:57|         70|      1|0000-00-00 00:00:00|
|willdurand.github...|        My new blog!| JavaScript|  8/2/2012 12:06|         84|      0|     11/4/2015 9:15|
|            manaserv|A flexible 2D MMO...|        C++|  8/1/2011 17:05|         90|      0|    10/10/2015 4:42|
|            manaserv|A flexible 2D MMO...|        C++| 3/24/2011 17:38|         90|      0|   10/16/2015 18:29|
|               libuv|platform layer fo...|          C|  8/2/2012 12:57|         74|      0|    10/31/2015 8:21|
|         cucumber-js|Pure Javascript C...| JavaScript| 5/28/2012 15:47|      10457|      1|0000-00-00 00:00:00|
+--------------------+--------------------+-----------+----------------+-----------+-------+-------------------+
only showing top 20 rows

+------------+------------------+
|    language|  avg(forked_from)|
+------------+------------------+
|      Racket|       1.2550711E7|
|    Makefile|         3611689.0|
|ActionScript|        2474502.75|
|      Erlang|         1262879.0|
|          C#|        914767.625|
|         PHP| 617219.4333333333|
|         C++| 448911.1538461539|
|        Ruby|349311.23214285716|
|        Perl|          298380.0|
|      Puppet|          253680.5|
|  JavaScript| 240718.6494845361|
|        Java|      149923.71875|
|      Python| 76043.26190476191|
|       Shell|           13276.6|
| Objective-C|2281.4761904761904|
|          \N| 1995.095238095238|
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|       Scala|            1358.5|
|      Groovy|            1049.0|
|        HaXe|             829.0|
+------------+------------------+
only showing top 20 rows

[2021-06-25T05:26:32.6714551Z] [NISHI] [Debug] [ConfigurationService] Using the environment variable to construct .NET worker path:
...\spark\Microsoft.Spark.Worker-1.0.0\Microsoft.Spark.Worker.exe.
+--------------------+--------------------+-----------+----------------+-----------+-------+-------------------+----------+
|                name|          descriptor|   language|      created_at|forked_from|deleted|         updated_at|datebefore|
+--------------------+--------------------+-----------+----------------+-----------+-------+-------------------+----------+
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|           cocos2d-x|Port of cocos2d-i...|          C| 4/23/2012 10:20|          6|      0|    11/1/2015 17:32|      true|
|       rake-compiler|Provide a standar...|       Ruby|  8/1/2012 18:33|   14556189|      0|    11/3/2015 19:30|      true|
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|              opencv|OpenCV GitHub Mirror|        C++|  8/2/2012 12:50|         29|      0|    10/26/2015 6:44|      true|
| redmine_git_hosting|A ChiliProject/Re...|       Ruby| 7/30/2012 12:53|         42|      0|   10/28/2015 10:54|      true|
| redmine_git_hosting|A ChiliProject/Re...|       Ruby|10/26/2011 23:17|     207450|      0|   10/27/2015 22:43|      true|
|          OpenCV-iOS|This project is a...|Objective-C|  8/2/2012 12:55|         39|      1|0000-00-00 00:00:00|     false|
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|      protobuf-cmake|CMake build suppo...|         \N|  8/2/2012 14:35|         61|      0|    10/31/2015 1:22|      true|
|                loso|Chinese segmentat...|     Python|  8/2/2012 12:57|         67|      1|0000-00-00 00:00:00|     false|
|                yui3| YUI 3.x Source Tree| JavaScript| 7/13/2012 14:48|         55|      1|0000-00-00 00:00:00|     false|
|         doctag_java|Java library for ...|       Java|  8/2/2012 12:57|         70|      1|0000-00-00 00:00:00|     false|
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+--------------------+--------------------+-----------+----------------+-----------+-------+-------------------+----------+
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...
↑

構造化ストリーミング †

  • 概要
    （別名、マイクロ・バッチ）
  • デモを見た限り、入力はNetcatからのテキスト行で、変換処理を行う。
  • なお、ストリーミング処理では、ループを書くのではなく、StreamingQuery?を使用する模様。
    • これは、Spark SQL エンジンに基づいた、Structured Streamingによる。
    • StreamingQuery?のStartでアプリケーションが開始する（読込 → 変換 → 書込の逐次実行）。
    • StreamingQuery?のAwaitTermination?でアプリケーションが外部から停止されるまで実行。
  • アプリ
  • 実行
  • spark-submitでデプロイ 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-2-4_2.11-1.0.0.jar ^
dotnet mySparkStreamingApp.dll localhost 9999
...
-------------------------------------------
Batch: x
-------------------------------------------
+---------+
|      col|
+---------+
|  abcdefg|
|abcdefg 7|
+---------+
↑

ML.NETでの感情分析 †

ココから以降、Microsoft.Sparkのバージョンを2.0.0に上げている。

  • 概要
    • デモを見た限り、入力はyelptest.csvで、感情分析を行う。
    • なお、学習は、yelptrain.csvを使用して行う。
    • 学習の結果、XXXXML.Modelプロジェクトが生成されるので、参照を追加する。
    • ML処理を呼出すUDFをクエリ構文のSpark SQLから利用する。
  • 学習
    • シナリオ タイルは「感情分析」ではなく「テキストの分類」。
    • また、「トレーニンする時間」が短いと、
      「トレーニング期間が終了しましたが、トレーニングされたモデルがありません。」
      なるエラーが発生することがある（時間を長くすると解決する）。 
      GPU Service not found. Falling back to CPU AutoML Service.
|     Trainer                              MicroAccuracy  MacroAccuracy  Duration #Iteration                     |
|1    AveragedPerceptronOva                       0.7885         0.7924       5.0          1                     |
|2    SdcaMaximumEntropyMulti                     0.7966         0.7675       7.2          2                     |
|3    LightGbmMulti                               0.7442         0.7365      11.4          3                     |
|4    SymbolicSgdLogisticRegressionOva            0.7115         0.7144       3.4          4                     |

===============================================Experiment Results=================================================
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|                                                     Summary                                                    |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|ML Task: multiclass-classification                                                                              |
|Dataset: ...\MLSparkModel\yelptrain.csv                                                                       |
|Label : Sentiment                                                                                               |
|Total experiment time : 27.0050593 Secs                                                                         |
|Total number of models explored: 4                                                                              |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

|                                              Top 4 models explored                                             |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|     Trainer                              MicroAccuracy  MacroAccuracy  Duration #Iteration                     |
|1    SdcaMaximumEntropyMulti                     0.7966         0.7675       7.2          1                     |
|2    AveragedPerceptronOva                       0.7885         0.7924       5.0          2                     |
|3    LightGbmMulti                               0.7442         0.7365      11.4          3                     |
|4    SymbolicSgdLogisticRegressionOva            0.7115         0.7144       3.4          4                     |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Code Generated
  • アプリ
  • 実行 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-3-0_2.12-2.0.0.jar ^
dotnet MLSparkModelML.ConsoleApp.dll yelptest.csv MLModel.zip
...
+--------------------+---------+
|          ReviewText|Sentiment|
+--------------------+---------+
|Waitress was swee...|        1|
|I also had to tas...|        1|
|I'd rather eat ai...|        0|
|Cant say enough g...|        1|
|The ambiance was ...|        1|
|The waitress and ...|        1|
|I would not recom...|        0|
|Overall I wasn't ...|        0|
|My gyro was basic...|        0|
|   Terrible service!|        0|
|Thoroughly disapp...|        0|
|I don't each much...|        1|
|Give it a try, yo...|        1|
|By far the BEST c...|        1|
|Reasonably priced...|        1|
|Everything was pe...|        1|
|The food is very ...|        1|
|it was a drive to...|        0|
|At first glance i...|        1|
|Anyway, I do not ...|        0|
+--------------------+---------+
only showing top 20 rows
    ※ 色々と試したが、動かなかった。
  • UDF仕込んでshowするとエラーになったり、
  • Could not load type 'Microsoft.ML.Data.DataViewTypeAttribute?' と言うエラーが出たり。
↑

ウィンドウ関数の利用 †

  • 概要
    ウィンドウ関数で、対象レコード以外の
    レコードを参照することができるらしい。
  • アプリ
  • 実行
  • StructuredNetworkCharacterCount?の実行結果 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-3-0_2.12-2.0.0.jar ^
dotnet StructuredNetworkCharacterCount.dll localhost 9999
...
-------------------------------------------
Batch: 0
-------------------------------------------
+---+
|col|
+---+
+---+
...
-------------------------------------------
Batch: 1
-------------------------------------------
21/07/30 11:18:09 INFO CodeGenerator: Code generated in 10.39 ms
+--------+
|     col|
+--------+
|   dsada|
| dsada 5|
|  dsadas|
|dsadas 6|
+--------+
...
  • StructuredNetworkWordCount?の実行結果 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-3-0_2.12-2.0.0.jar ^
dotnet StructuredNetworkWordCount.dll localhost 9999
...
    ※ トラブルシューティング中
  • StructuredNetworkWordCountWindowed?の実行結果 
    >spark-submit ^
--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner ^
--master local ^
microsoft-spark-3-0_2.12-2.0.0.jar ^
dotnet StructuredNetworkWordCountWindowed.dll localhost 9999
...
    ※ トラブルシューティング中
↑

デプロイ †

リンク先を読むと解るが差は僅か。

↑

Azure HDInsight †

↑

Azure Databricks †

↑

分散環境での入出力 †

↑

分散環境 †

↑

入出力 †

↑

遅延評価で実現されること。 †

↑

自動的な分散。 †

↑

ストリーミング。 †

ループで書かない。

↑

参考 †

↑

msdn.com †

↑

Channel 9 > .NET for Apache Spark 101 †

「.NET for Apache Spark ガイドのチュートリアル部」を動画化してある。

↑

microsoft.com †

↑

Get started in 10 minutes †

https://dotnet.microsoft.com/learn/data/spark-tutorial/intro

↑

Microsoft Docs > .NET for Apache Spark ガイド †

  • チュートリアル

Tags: :クラウド, :Azure, :.NET開発, :.NET Core, :.NET Standard
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Last-modified: 2021-09-29 (水) 09:45:53 (17d)