演讲实录｜OpenMLDB 与阿里云 MaxCompute 生态集成

在 OpenMLDB 第 8 期 Meetup 中，OpenMLDB PMC 陈迪豪以出租车行车时间预测问题为例，使用 OpenMLDB 基于阿里云 MaxCompute 的 Serverless 服务搭建机器学习应用，从数据引入开始，实现了端到端的机器学习应用全流程构建。

云服务作为快速整合、高效计算的服务模式，极大推动着大数据的分析处理和 AI应用的升级和进化。为更好的应对数据挑战，加速AI落地，OpenMLDB 将其高性能的离线和在线特征计算引擎与阿里云 MaxCompute 的海量数据计算能力进行生态整合，满足云上开发者的 AI 应用构建需求。

OpenMLDB 与 MaxCompute 的生态整合将会于12月中旬发布的v0.7.0版本中发布，欢迎大家关注。

OpenMLDB 简介

OpenMLDB 是一个开源机器学习数据库，致力于闭环解决 AI 工程化落地的数据治理难题，为企业提供全栈的低门槛特征数据计算和管理平台。OpenMLDB 包含 Feature Store 的全部功能，并且提供更为完整的 FeatureOps 全栈方案。除了提供特征存储功能，还具有基于 SQL 的低门槛数据库开发体验、面向特征计算优化的 OpenMLDB Spark 发行版、针对实时特征计算优化的索引结构、特征上线服务、企业级运维和管理等功能，让特征工程开发回归于本质——专注于高质量的特征计算脚本开发。

MaxCompute 简介

MaxCompute 是适用于数据分析场景的企业级 SaaS (Software as a Service) 模式云数据仓库，以Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使用户可以经济并高效地分析处理海量数据。MaxCompute 还深度融合了阿里云的一系列产品如：DataWorks、机器学习 PAI、Quick BI，使得其云上生态平滑高效。

演示流程图

下图为应用搭建流程图：

离线部分： 将原始数据集导入到阿里云 OSS，再通过阿里云 DataWorks 将数据格式转换成 MaxCompute 表，然后使用 OpenMLDB 的离线引擎来对数据做特征抽取得到样本数据，再将样本数据传入 MaxCompute，然后可以使用阿里云 PAI（机器学习平台）做模型训练，或者使用开源机器学习框架如 Tensorflow、Pytorch、LightGBM 等做模型训练得到机器学习模型（本演示使用开源模型训练工具 LightGBM）。

在线部分： 使用 OpenMLDB 的在线引擎对原始在线数据做实时特征计算，结合离线训练好的模型进行在线预测或推理，实现机器学习场景端到端的应用。整个过程是硬实时的，可以在 20ms 以内完成。

为了保证离线在线特征一致性，离线的特征抽取使用 OpenMLDB 离线计算引擎，而运行的后端服务为阿里云的 MaxCompute 云服务。

演示视频

【https://www.zhihu.com/zvideo/1583837565811060737】

详细流程

根据陈迪豪 meetup 上的演示，其详细流程分为六个步骤：

1. 环境准备：开通阿里云账户，下载 MaxCompute 包、OpenMLDB 包
2. 离线数据引入：使用 OSS、DataWorks、MaxCompute 导入离线数据
3. 特征抽取计算：编写 OpenMLDB SQL 提交到 MaxCompute
4. 离线模型训练：导入离线样本数据并进行机器学习模型训练
5. 特征抽取 SQL 脚本上线：将第 3 步中用于特征抽取的 SQL 脚本部署上线，以提供在线的特征抽取
6. 在线模型预测：基于 OpenMLDB 在线服务与机器学习模型实现 E2E 预测

步骤详解

1. 环境准备：开通阿里云账户，下载 MaxCompute 包、OpenMLDB 包

• 开通阿里云账户可参考阿里云官方文档 https://help.aliyun.com/document_detail/58226.html，下图展示开通
• 下图展示开通 MaxCompute 服务后可查看的项目详情。

• 下载 MaxCompute 包可参考阿里云官方关于搭建本地环境的文档：https://help.aliyun.com/document_detail/118144.html
• OpenMLDB 包下载可参考官方的快速上手文档：https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/openmldb_quickstart.html

快速了解如何使用阿里云服务以及 OpenMLDB 的部署流程后，后面会详细介绍将两者整合的完整流程。

2. 离线数据引入：使用 OSS、DataWorks、MaxCompute 导入离线数据

a. 利用 OSS 的命令行工具在阿里云 OSS 桶内创建目录 openmldb_maxcompute_demo2，然后上传本地样本数据taxi_tour_table_train_simple.csv 至该目录，数据格式为 .csv 或 .parquet 均可。

本地测试数据可在 OpenMLDB 快速上手的 Docker 镜像中找到，详细使用文档可参考 https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/openmldb_quickstart.html 。

ossutil 工具也可以在阿里云官方文档中下载 https://help.aliyun.com/document_detail/120075.html 。

./ossutil mkdir oss://tobe-bucket/openmldb_maxcompute_demo2/
./ossutil cp ./taxi-trip/data/taxi_tour_table_train_simple.csv oss://tobe-bucket/openmldb_maxcompute_demo2/

b. 数据转换为 MaxCompute 表的格式，再引入到 MaxCompute。需要使用阿里云 DataWorks 工具，创建一个 demo 流程，拉取一个离线同步的算子：

点击算子即可进行数据格式的转换，在数据来源列，设置样本数据的 OSS 数据源、文本类型和文本路径，在数据去向列设置数据源为 MaxCompute：

单击一键生成目标表结构，手动更改自动生成的 schema 为下方代码块中的内容：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS openmldb_maxcompute_demo2_input(id string, vendor_id int, pickup_datetime timestamp, dropoff_datetime timestamp, passenger_count int, pickup_longitude double, pickup_latitude double, dropoff_longitude double, dropoff_latitude double, store_and_fwd_flag string, trip_duration int);

建表完成后，表名会自动更新为openmldb_maxcompute_demo2_input，页面下方会显示源数据和目标数据源之间字段的映射。

最后进行数据集成资源组配置，若使用 MaxCompute 比较多，可以将方案设置成独享数据集成资源组，本文档作演示目的，将其设置为调试资源组>公共资源组：

再保存方案：

然后运行方案：

最后进入阿里云 MaxCompute 工作台，可以看到创建好的表记录：

至此，离线数据顺利引入 MaxCompute。

选中表之后，基于阿里云的云上生态，可以选择 MaxCompute 集成的功能来对数据进行预览或预处理等，例如单击 SQL 查询可以调用 DataWorks 平台：

3. 特征抽取计算：编写 OpenMLDB SQL 提交到 MaxCompute

a. 需要提前配置好 MaxCompute 的运行环境，同样参考阿里云 MaxCompute 官方文档https://help.aliyun.com/document_detail/118144.html。下载对应的 Spark 包后，需要修改 spark-defaults.conf 配置文件，填写个人申请的 MaxCompute 项目名以及 AKSK 等认证信息，然后在命令行配置好环境变量，将 SPARK_HOME 指向 MaxCompute Spark 包地址。

export SPARK_HOME=/Users/tobe/code/code_examples/maxcompute_examples/spark-3.1.1-odps0.33.0/
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

b. 使用 OpenMLDB Java SDK 实现一个 Spark 应用，并且使用 OpenMLDB 离线引擎进行 SQL 计算。核心代码如下，首先通过配置 MaxCompute catalog 来读写 MaxCompute 的表数据，然后使用 OpenmldbSession 的 sql() 接口进行离线任务的计算，最后将结果也导出为 MaxCompute 表。

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("OpenmldbExportMaxcomputeTable")
      .config("spark.sql.defaultCatalog","odps")
      .config("spark.sql.catalog.odps", "org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.OdpsTableCatalog")
      .config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")
      .config("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.odps.extension.OdpsExtensions")
      .config("spark.sql.catalogImplementation","hive")
      .getOrCreate()

    val sess = new OpenmldbSession(spark)
    val inputTableName = "taxi_tour_table"
    sess.registerTable("t1", spark.table(inputTableName))

    val sql =
      """
        |SELECT trip_duration, passenger_count,
        |sum(pickup_latitude) OVER w AS vendor_sum_pl,
        |max(pickup_latitude) OVER w AS vendor_max_pl,
        |min(pickup_latitude) OVER w AS vendor_min_pl,
        |avg(pickup_latitude) OVER w AS vendor_avg_pl,
        |sum(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_sum_pl,
        |max(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_max_pl,
        |min(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_min_pl,
        |avg(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_avg_pl,
        |count(vendor_id) OVER w2 AS pc_cnt,
        |count(vendor_id) OVER w AS vendor_cnt
        |FROM t1
        |WINDOW w AS (PARTITION BY vendor_id ORDER BY pickup_datetime ROWS_RANGE BETWEEN 1d PRECEDING AND CURRENT ROW),
        |w2 AS (PARTITION BY passenger_count ORDER BY pickup_datetime ROWS_RANGE BETWEEN 1d PRECEDING AND CURRENT ROW)
        |""".stripMargin

    // Run OpenMLDB offline execution
    val outputDf = sess.sql(sql).getSparkDf()

完整 Scala 代码和可编译的 Maven 可在 Github 中找到：https://github.com/tobegit3hub/OpenmldbDemo/blob/main/openmldb_maxcompute_spark3/src/main/scala/com/aliyun/odps/spark/examples/openmldb/demo/OpenmldbMaxcomputeTaxiDemo.scala

c. 使用标准的 spark-submit 命令提交任务即可，因为前面已经配置好 SPARK_HOME 环境变量和 spark-defaults.conf 配置文件，因此任务会自动提交到 MaxCompute 计算集群中运行。

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.openmldb.demo.OpenmldbMaxcomputeTaxiDemo ./target/spark-examples_2.12-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

最后，可以得到一个特征抽取计算结果的 MaxCompute 表，可以在阿里云 MaxCompute 控制台>Tables 里面获取到。

4. 离线模型训练：导入离线样本数据并进行机器学习模型训练

a. 导出样本数据。从 MaxCompute 导出数据到阿里云 OSS，再从 OSS 下载到本地。同样使用阿里云 DataWorks 服务，相关配置如下。

b. 离线模型训练。在普通命令行下，执行 train.py（在 OpenMLDB 快速上手文档中 Docker 镜像的/work/taxi-trip目录中），使用开源模型训练工具 LightGBM 基于上一步生成的离线特征表进行模型训练，训练结果存放在 /tmp/model.txt 中。

python3 train.py /tmp/feature_data /tmp/model.txt

5. 特征抽取 SQL 脚本上线：将第 3 步中用于特征抽取的 SQL 脚本部署上线，以提供在线的特征抽取
a. 使用 OpenMLDB 最新的一键部署工具（将在 OpenMLDB 0.6.8 版本中发布，详情请参考官方文档 https://openmldb.ai/docs/zh/main/ ），在阿里云的两台虚拟机上部署 OpenMLDB 集群版。需要提前下载好 OpenMLDB Spark。

./sbin/deploy-all.sh

b. 部署完成后启动集群：

./sbin/start-all.sh

c. 启动后，连接 OpenMLDB 集群检查集群状态：

./openmldb_cli.sh
show components

d. 保证集群成功创建以后，可以创建表：

CREATE DATABASE demo_db;
USE demo_db;
CREATE TABLE t1(id string, vendor_id int, pickup_datetime timestamp, dropoff_datetime timestamp, passenger_count int, pickup_longitude double, pickup_latitude double, dropoff_longitude double, dropoff_latitude double, store_and_fwd_flag string, trip_duration int);
SET @@execute_mode='online';

再使用 OpenMLDB SQL DEPLOY 语法，部署上线 SQL 脚本（可以执行SHOW DEPLOYMENT 语句查看部署详情）：

DEPLOY demo SELECT trip_duration, passenger_count,
sum(pickup_latitude) OVER w AS vendor_sum_pl,
max(pickup_latitude) OVER w AS vendor_max_pl,
min(pickup_latitude) OVER w AS vendor_min_pl,
avg(pickup_latitude) OVER w AS vendor_avg_pl,
sum(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_sum_pl,
max(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_max_pl,
min(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_min_pl,
avg(pickup_latitude) OVER w2 AS pc_avg_pl,
count(vendor_id) OVER w2 AS pc_cnt,
count(vendor_id) OVER w AS vendor_cnt
FROM t1
WINDOW w AS (PARTITION BY vendor_id ORDER BY pickup_datetime ROWS_RANGE BETWEEN 1d PRECEDING AND CURRENT ROW),
w2 AS (PARTITION BY passenger_count ORDER BY pickup_datetime ROWS_RANGE BETWEEN 1d PRECEDING AND CURRENT ROW);

6. 在线模型预测：基于 OpenMLDB 在线服务与机器学习模型实现 E2E 预测

a. 准备在线数据。首先，切换到在线执行模式。接着在在线模式下，导入样例数据 /work/taxi-trip/data/taxi_tour_table_train_simple.csv 作为在线数据，用于在线特征计算。以下命令均在 OpenMLDB CLI 下执行。

> USE demo_db;
> SET @@execute_mode='online';
> LOAD DATA INFILE 'file:///work/taxi-trip/data/taxi_tour_table_train_simple.csv' INTO TABLE t1 options(format='csv', header=true, mode='append');

b. 启动预估服务。如果尚未退出 OpenMLDB CLI，请使用 quit 命令退出 OpenMLDB CLI。在普通命令行下启动预估服务：

./start_predict_server.sh 127.0.0.1:9080 /tmp/model.txt

c. 发送预估请求。在普通命令行下执行内置的 predict.py 脚本。该脚本发送一行请求数据到预估服务，接收返回的预估结果，并打印出来。

   # Run inference with a HTTP requestpython3 predict.py
   ----------------ins---------------[[ 2.       40.774097 40.774097 40.774097 40.774097 40.774097 40.774097  40.774097 40.774097  1.        1.      ]]---------------predict trip_duration -------------844.0261882914319 s

写在最后

希望本文能够帮大家快速了解如何使用 OpenMLDB 和 Maxcompute 联合实现一个完整的机器学习应用，跑通从数据导入到特征工程到机器学习模型训练、应用的全流程。

OpenMLDB的上下游生态在不断完善当中，后续也将整合更多生态工具，吸引更多开发者的同时降低开发者的使用门槛，敬请期待。

若你想进一步了解 OpenMLDB 或者参与社区技术交流，可以通过以下渠道获得相关信息和互动~

Github: https://github.com/4paradigm/OpenMLDB
Email: contact@openmldb.ai
OpenMLDB 微信交流群：