Day 20 Preprocessing and Feature Creation part 1 (資料預處理)

11th鐵人賽

paul_wang

2019-10-06 01:58:05

1600 瀏覽

分享至

Feature Enginnering

Preprocessing and Feature Creation part 1

這系列非常難我看很久哈哈哈哈，有錯還請不吝指教

資料預處理

大家都知道在訓練模型之前，資料的處理永遠是最麻煩的
像是移除不必要的範例、縮放置同一標準...等都算在資料預處理的範疇
當然可以利用我們所講過的BigQuery、TensorFlow去進行處理，但在這邊我們要試著利用Apache Beam來做處理
那Apache Beam有甚麼好處呢?
最大的好處就是他是以open source的方式整合的模型，並且同時能夠定義批次與串流的資料集，最後藉由建立管道透過平行化的處理
講這麼多想必大家一定還是一頭霧水，跟我在上課的時候一樣，那我們直接用範例來嘗試體驗這的東西吧!

A simple Dataflow pipeline (Python)

這個實驗最主要的目的，是讓我們使用python建立一個簡單的pipeline(管道)，利用Dataflow去做連結
並且能夠執行query在本地端與雲端

首先第一步就是下載教材叫出Cloud shell輸入git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst
- 接著切換至training-data-analyst>courses>data_analysis>lab2>python
- 安裝python dataflow所需相關套件sudo ./install_packages.sh
- 檢查一下pip版本有沒有大於8.0pip -V

接著找到Cloud shell上方的編輯圖示，進到上述所說的資料夾
- 並且找到grep.py檔案，這邊如果習慣用command line的方式可以利用nano來做查看
- 直接使用python grep.py來執行程式碼，並使用cat語法查看輸出檔案

# grep.py
import apache_beam as beam
import sys

def my_grep(line, term):
   if line.startswith(term):
      yield line

if __name__ == '__main__':
   p = beam.Pipeline(argv=sys.argv) #創建Pipeline
   input = '<輸入檔案路徑>'
   output_prefix = '<輸出檔案路徑>'
   searchTerm = 'import' 搜尋檔案中包含import的字串
   
   #這邊是透過三個步驟分別是讀取、搜尋、寫入
   
   (p 
      | 'GetJava' >> beam.io.ReadFromText(input)
      | 'Grep' >> beam.FlatMap(lambda line: my_grep(line, searchTerm) ) #FlatMap是把多個Stream連接成一個Stream
      | 'write' >> beam.io.WriteToText(output_prefix)
   )
   p.run().wait_until_finish()

那如果想要在雲端執行要怎麼做呢?
- 第一步要先檢查一下dataflow API是否有啟動，接著就是要創建bucket在Cloud Storage中
- 接著複製欲想讀取的檔案置雲端gsutil cp <路徑位置> gs://<YOUR-BUCKET-NAME>/<BUCKET底下名字>
- 編輯grepc.py改變PROJECT、BUCKET欄位
- 執行python grepc.py，同時能到Dataflow透過視覺化的方式查看此次工作
- 當程式結束後將查看輸出資料gsutil cat gs://<YOUR-BUCKET-NAME>/<輸出路徑>
- 如果要做輸出檔案動作也可以利用cp指令複製到bucket

# grepc.py
# 這邊跟grep.py上面不一樣的地方就只有更改名稱以及路徑

PROJECT='XXX' #這邊改成自己的專案名稱
BUCKET='XXX' #這邊改成自己的BUCKET名稱

input = 'gs://{0}/javahelp/*.java'.format(BUCKET) 
output_prefix = 'gs://{0}/javahelp/output'.format(BUCKET)

MapReduce in Dataflow (Python)

這個實驗除了嘗試使用其他pipeline options在Dataflow中外，最主要就是要實現MapReduce這個概念，那有人就會又開始頭痛了MapReduce這又是甚麼東西，簡單來說他是map、reduce兩個合在一起的意思，詳細的做法可以看下面這張圖，基本上不同於其他架構不同的地方，就是他會先進行排列再做組合，比起一般的方法使用單工一個一個去做對照，MapReduce會更像是多工的方式。

這邊的第一步跟上面的一模一樣這邊就不再重複了，這次要打開is_popular.py這個檔案

接著直接來看程式，程式想要輸出的結果是在import裡的套件其中哪個Package是被使用最多次的，依照" . "來做切割取出前五個使用率最高的套件，主程式的流程如下方所述

常用command line的人對於parser一定不陌生，可以利用parser自定義參數，
Ex.parser.add_argument('--output_prefix', default='/tmp/output', help='Output prefix')
定義Pipeline、輸入檔案路徑、輸出檔案路徑、要找的關鍵字
接著讀檔，找出Imports、Package，並將它們合併找出最出現最多的前五個結果，最後寫入輸出檔案路徑

# is_popular.py
if __name__ == '__main__':
   p = beam.Pipeline(argv=pipeline_args)
   input = <輸入檔案路徑>
   output_prefix = <輸出檔案路徑>
   keyword = 'XXX'
   (p
      | 'GetJava' >> beam.io.ReadFromText(input)
      | 'GetImports' >> beam.FlatMap(lambda line: [找出Imports資訊](line, keyword))
      | 'PackageUse' >> beam.FlatMap(lambda line: [找出Package資訊](line, keyword))
      | 'TotalUse' >> beam.CombinePerKey(sum)
      | 'Top_5' >> beam.transforms.combiners.Top.Of(前幾筆輸出(int), [數值比較])
      | 'write' >> beam.io.WriteToText(output_prefix)
   )

   p.run().wait_until_finish()