使用 .NET 5 体验大数据和机器学习
翻译：精致码农-王亮
原文：http://dwz.win/XnM
.NET 5 旨在提供统一的运行时和框架，使其在各平台都有统一的运行时行为和开发体验。微软发布了与 .NET 协作的大数据（.NET for Spark）和机器学习（ML.NET）工具，这些工具共同提供了富有成效的端到端体验。在本文中，我们将介绍 .NET for Spark、大数据、ML.NET 和机器学习的基础知识，我们将研究其 API 和功能，向你展示如何开始构建和消费你自己的 Spark 作业和 ML.NET 模型。
什么是大数据
大数据是一个几乎不言自明的行业术语。该术语指的是大型数据集，通常涉及 TB 甚至 PB 级的信息，这些数据集被用作分析的输入，以揭示数据中的模式和趋势。大数据与传统工作负载之间的关键区别在于，大数据往往过于庞大、复杂或多变，传统数据库和应用程序无法处理。一种流行的数据分类方式被称为 "3V"（译注：即3个V，Volume 容量、Velocity 速度、Variety 多样性）。
大数据解决方案是为适应高容量、处理复杂多样的数据结构而定制的，并通过批处理（静态）和流处理（动态）来管理速度。
大多数大数据解决方案都提供了在数据仓库中存储数据的方式，数据仓库通常是一个为快速检索和为并行处理而优化的分布式集群。处理大数据往往涉及多个步骤，如下图所示：
.NET 5 开发人员如果需要基于大型数据集进行分析和洞察，可以使用基于流行的大数据解决方案 Apache Spark 的 .NET 实现：.NET for Spark。
.NET for Spark
.NET for Spark 基于 Apache Spark，这是一个用于处理大数据的开源分析引擎。它被设计为在内存中处理大量数据，以提供比其他依赖持久化存储的解决方案更好的性能。它是一个分布式系统，并行处理工作负载。它为加载数据、查询数据、处理数据和输出数据提供支持。
Apache Spark 支持 Java、Scala、Python、R 和 SQL。微软创建了 .NET for Spark 以增加对 .NET 的支持。该解决方案提供了免费、开放、跨平台的工具，用于使用 .NET 所支持的语言（如 C#和 F#）构建大数据应用程序，这样你就可以使用现有的 .NET 库，同时利用 SparkSQL 等 Spark 特性。
以下代码展示了一个小而完整的 .NET for Spark 应用程序，它读取一个文本文件并按降序输出字数。
using Microsoft.Spark.Sql;
namespace MySparkApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Create a Spark session.
SparkSession spark = SparkSession.Builder().AppName("word_count_sample").GetOrCreate();
// Create initial DataFrame.
DataFrame dataFrame = spark.Read().Text("input.txt");
// Count words.
DataFrame words = dataFrame.Select(Functions.Split(Functions.Col("value"), " ").Alias("words"))
.Select(Functions.Explode(Functions .Col("words"))
.Alias("word"))
.GroupBy("word")
.Count()
.OrderBy(Functions.Col("count").Desc());
// Show results.
words.Show();
// Stop Spark session.
spark.Stop();
}
}
}
在开发机器上配置 .NET for Spark 需要安装几个依赖，包括 Java SDK 和 Apache Spark。你可以在这里(https://aka.ms/go-spark-net)查看手把手的入门指南。
Spark for .NET 可在多种环境中运行，并可部署到云中运行。可部署目标包括 Azure HDInsight、Azure Synapse、AWS EMR Spark 和 Databricks 等。如果数据作为项目可用的一部分，你可以将其与其他 project 文件一起提交。
大数据通常与机器学习一起使用，以获得关于数据的洞察。
什么是机器学习
首先，我们先来介绍一下人工智能和机器学习的基本知识。
人工智能（AI）是指计算机模仿人类智慧和能力，如推理和寻找意义。典型的人工智能技术通常是从规则或逻辑系统开始的。作为一个简单的例子，想一想这样的场景：你想把某样东西分类为“面包”或“不是面包”。当你开始时，这似乎是一个简单的问题，例如“如果它有眼睛，它就不是面包”。然而，你很快就会开始意识到，有很多不同的特征可以将某物定性为面包与非面包，而且特征越多，一系列的 if 语句就会越长越复杂，如下图所示：
从上图中的例子可以看出，传统的、基于规则的人工智能技术往往难以扩展。这就是机器学习的作用。机器学习（ML）是人工智能的一个子集，它能在过去的数据中找到模式，并从经验中学习，以对新数据采取行动。ML 允许计算机在没有明确的逻辑规则编程的情况下进行预测。因此，当你有一个难以（或不可能）用基于规则的编程解决的问题时，你可以使用 ML。你可以把 ML 看作是 "对不可编程的编程"。
为了用 ML 解决“面包”与“非面包”的问题，你提供面包的例子和非面包的例子（如下图所示），而不是实现一长串复杂的 if 语句。你将这些例子传递给一个算法，该算法在数据中找到模式，并返回一个模型，然后你可以用这个模型来预测尚未被模型“看到”的图像是“面包”还是“不是面包”。
上图展示了 AI 与 ML 的另一种思考方式。AI 将规则和数据作为输入，预期输出基于这些规则的答案。而 ML 则是将数据和答案作为输入，输出可用于对新数据进行归纳的规则。
AI 将规则和数据作为输入，并根据这些规则输出预期的答案。ML 将数据和答案作为输入，并输出可用于概括新数据的规则。
ML.NET
微软在 2019 年 5 月的 Build 上发布了 ML.NET，这是一个面向.NET 开发人员的开源、跨平台 ML 框架。在过去的九年里，微软的团队已经广泛使用该框架的内部版本来实现流行的 ML 驱动功能；一些例子包括 Dynamics 365 欺诈检测、PowerPoint 设计理念和 Microsoft Defender 防病毒威胁保护。
ML.NET 允许你在.NET 生态系统中构建、训练和消费 ML 模型，而不需要 ML 或数据科学的背景。ML.NET 可以在任何.NET 运行的地方运行。Windows、Linux、macOS、on-prem、离线场景（如 WinForms 或 WPF 桌面应用）或任何云端（如 Azure）中。你可以将 ML.NET 用于各种场景，如表 1 所述。
ML.NET 使用自动机器学习（或称 AutoML）来自动构建和训练 ML 模型的过程，以根据提供的场景和数据找到最佳模型。你可以通过 AutoML.NET API 或 ML.NET 工具来使用 ML.NET 的 AutoML，其中包括 Visual Studio 中的 Model Builder 和跨平台的 ML.NET CLI，如图 6 所示。除了训练最佳模型外，ML.NET 工具还生成在最终用户.NET 应用程序中消费模型所需的文件和 C#代码，该应用程序可以是任何.NET 应用程序（桌面、Web、控制台等）。所有 AutoML 方案都提供了本地训练选项，图像分类也允许你利用云的优势，使用 Model Builder 中的 Azure ML 进行训练。
你可以在 Microsoft Docs 中了解更多关于 ML.NET 的信息，网址是：https://aka.ms/mlnetdocs。
ML 和大数据结合
大数据和 ML 可以很好地结合在一起。让我们构建一个同时使用 Spark for .NET 和 ML.NET 的管道，以展示大数据和 ML 如何一起工作。Markdown 是一种用于编写文档和创建静态网站的流行语言，它使用的语法不如 HTML 复杂，但提供的格式控制比纯文本更多。这是从 .NET 文档库中的摘取一段 markdown 文件内容：
---
title: Welcome to .NET
description: Getting started with the .NET
family of technologies.
ms.date: 12/03/2019
ms.custom: "updateeachrelease"
---
# Welcome to .NET
See [Get started with .NET Core](core/get-started.md) to learn how to create .NET Core apps.
Build many types of apps with .NET, such as cloud ,IoT, and games using free cross-platform tools...
破折号之间的部分称为前页（front matter），是使用 YAML 描述的有关文档的元数据。以井号（＃）开头的部分是标题。两个哈希（##）表示二级标题。“ .NET Core 入门”是一个超链接。
我们的目标是处理大量文档，添加诸如字数和估计的阅读时间之类的元数据，并将相似的文章自动分组在一起。
这是我们将构建的管道：
- 为每个文档建立字数统计；
- 估计每个文档的阅读时间；
- 根据“ TF-IDF”或“术语频率/反向文档频率”为每个文档创建前 20 个单词的列表（这将在后面说明）。
第一步是拉取文档存储库和需引用的应用程序。你可以使用任何包含 Markdown 文件的存储库及文件夹结构。本文使用的示例来自 .NET 文档存储库，可从 https://aka.ms/dot-net-docs 克隆。
为.NET 和 Spark 准备本地环境之后，可以从https://aka.ms/spark-ml-example拉取项目。
解决方案文件夹包含一个批处理命令（在仓库中有提供），你可以使用该命令来运行所有步骤。
处理 Markdown
DocRepoParser 项目以递归方式遍历存储库中的子文件夹，以收集各文档有关的元数据。Common 项目包含几个帮助程序类。例如，FilesHelper 用于所有文件 I/O。它跟踪存储文件和文件名的位置，并提供诸如为其他项目读取文件的服务。构造函数需要一个标签（一个唯一标识工作流的数字）和包含文档的 repo 或顶级文件夹的路径。默认情况下，它在用户的本地应用程序数据文件夹下创建一个文件夹。如有必要，可以将其覆盖。
MarkdownParser利用 Microsoft.Toolkit.Parsers解析 Markdown 的库。该库有两个任务：首先，它必须提取标题和子标题；其次，它必须提取单词。Markdown 文件以 "块 "的形式暴露出来，代表标题、链接和其他 Markdown 特征。块又包含承载文本的“Inlines”。例如，这段代码通过迭代行和单元格来解析一个 TableBlock，以找到 Inlines。
case TableBlock table:
table.Rows.SelectMany(r => r.Cells)
.SelectMany(c => c.Inlines)
.ForEach(i => candidate = RecurseInline(i, candidate, words, titles));
break;
此代码提取超链接的文本部分：
case HyperlinkInline hyper:
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(hyper.Text))
{
words.Append(hyper.Text.ExtractWords());
}
break;
结果是一个 CSV 文件，如下图所示：
第一步只是准备要处理的数据。下一步使用 Spark for .NET 作业确定每个文档的字数，阅读时间和前 20 个术语。
构建 Spark Job
SparkWordsProcessor项目用来运行 Spark 作业。虽然该应用程序是一个控制台项目，但它需要 Spark 来运行。runjob.cmd批处理命令将作业提交到正确配置的 Windows 计算机上运行。典型作业的模式是创建一个会话或“应用程序”，执行一些逻辑，然后停止会话。
var spark = SparkSession.Builder()
.AppName(nameof(SparkWordsProcessor))
.GetOrCreate();
RunJob();
spark.Stop();
通过将其路径传递给 Spark 会话，可以轻松读取上一步的文件。
var docs = spark.Read().HasHeader().Csv(filesHelper.TempDataFile);
docs.CreateOrReplaceTempView(nameof(docs));
var totalDocs = docs.Count();
docs变量解析为一个DataFrame。Data Frame 本质上是一个带有一组列和一个通用接口的表，用于与数据交互，而不管其底层来源是什么。可以从其他 data frame 中引用一个 data frame。SparkSQL 也可以用来查询 data frame。你必须创建一个临时视图，该视图为 data frame 提供别名，以便从 SQL 中引用它。通过CreateOrReplaceTempView方法，可以像这样从 data frame 中查询行：
SELECT * FROM docs
totalDocs变量检索文档中所有行的计数。Spark 提供了一个名为Split的将字符串分解为数组的函数。Explode函数将每个数组项变成一行：
var words = docs.Select(fileCol,
Functions.Split(nameof(FileDataParse.Words)
.AsColumn(), " ")
.Alias(wordList))
.Select(fileCol, Functions.Explode(wordList.AsColumn())
.Alias(word));
该查询为每个单词或术语生成一行。这个 data frame 是生成术语频率（TF）或者说每个文档中每个词的计数的基础。
var termFrequency = words
.GroupBy(fileCol, Functions.Lower(word.AsColumn()).Alias(word))
.Count()
.OrderBy(fileCol, count.AsColumn().Desc());
Spark 有内置的模型，可以确定“术语频率/反向文档频率”。在这个例子中，你将手动确定术语频率来演示它是如何计算的。术语在每个文档中以特定的频率出现。一篇关于 wizard 的文档可能有很高的“wizard”一词计数。同一篇文档中，"the "和 "is "这两个词的出现次数可能也很高。对我们来说，很明显，“wizard”这个词更重要，也提供了更多的语境。另一方面，Spark 必须经过训练才能识别重要的术语。为了确定什么是真正重要的，我们将总结文档频率（document frequency），或者说一个词在 repo 中所有文档中出现的次数。这就是“按不同出现次数分组”：
var documentFrequency = words
.GroupBy(Functions.Lower(word.AsColumn())
.Alias(word))
.Agg(Functions.CountDistinct(fileCol)
.Alias(docFrequency));
现在是计算的时候了。一个特殊的方程式可以计算出所谓的反向文档频率（inverse document frequency），即 IDF。将总文档的自然对数（加一）输入方程，然后除以该词的文档频率（加一）。
static double CalculateIdf(int docFrequency, int totalDocuments) =>
Math.Log(totalDocuments + 1) / (docFrequency + 1);
在所有文档中出现的词比出现频率较低的词赋值低。例如，给定 1000 个文档，一个在每个文档中出现的词与一个只在少数文档中出现的词（约 1 个）相比，IDF 为 0.003。Spark 支持用户定义的函数，你可以这样注册。
spark.Udf().Register<int, int, double>(nameof(CalculateIdf), CalculateIdf);
接下来，你可以使用该函数来计算 data frame 中所有单词的 IDF：
var idfPrep = documentFrequency.Select(word.AsColumn(),
docFrequency.AsColumn())
.WithColumn(total, Functions.Lit(totalDocs))
.WithColumn(inverseDocFrequency,
Functions.CallUDF(nameof(CalculateIdf), docFrequency.AsColumn(), total.AsColumn()
)
);
使用文档频率 data frame，增加两列。第一列是文档的单词总数量，第二列是调用你的 UDF 来计算 IDF。还有一个步骤，就是确定“重要词”。重要词是指在所有文档中不经常出现，但在当前文档中经常出现的词，用 TF-IDF 表示，这只是 IDF 和 TF 的产物。考虑“is”的情况，IDF 为 0.002，在文档中的频率为 50，而“wizard”的 IDF 为 1，频率为 10。相比频率为 10 的“wizard”，“is”的 TF-IDF 计算结果为 0.1。这让 Spark 对重要性有了更好的概念，而不仅仅是原始字数。
到目前为止，你已经使用代码来定义 data frame。让我们尝试一下 SparkSQL。为了计算 TF-IDF，你将文档频率 data frame 与反向文档频率 data frame 连接起来，并创建一个名为termFreq_inverseDocFreq的新列。下面是 SparkSQL：
var idfJoin = spark.Sql($"SELECT t.File, d.word, d.{docFrequency}, d.{inverseDocFrequency}, t.count, d.{inverseDocFrequency} * t.count as {termFreq_inverseDocFreq} from {nameof(documentFrequency)} d inner join {nameof(termFrequency)} t on t.word = d.word");
探索代码，看看最后的步骤是如何实现的。这些步骤包括：
到目前为止所描述的所有步骤都为 Spark 提供了一个模板或定义。像 LINQ 查询一样，实际的处理在结果被具体化之前不会发生（比如计算出总文档数时）。最后一步调用 Collect 来处理和返回结果，并将其写入另一个 CSV。然后，你可以使用新文件作为 ML 模型的输入，下图是该文件的一部分：
Spark for .NET 使你能够查询和塑造数据。你在同一个数据源上建立了多个 data frame，然后添加它们以获得关于重要术语、字数和阅读时间的洞察。下一步是应用 ML 来自动生成类别。
预测类别
最后一步是对文档进行分类。DocMLCategorization项目包含了 ML.NET 的Microsoft.ML包。虽然 Spark 使用的是 data frame，但 data view 在 ML.NET 中提供了类似的概念。
这个例子为 ML.NET 使用了一个单独的项目，这样就可以将模型作为一个独立的步骤进行训练。对于许多场景，可以直接从你的.NET for Spark 项目中引用 ML.NET，并将 ML 作为同一工作的一部分来执行。
首先，你必须对类进行标记，以便 ML.NET 知道源数据中的哪些列映射到类中的属性。在FileData 类使用 LoadColumn 注解，就像这样：
[LoadColumn(0)]
public string File { get; set; }
[LoadColumn(1)]
public string Title { get; set; }
然后，你可以为模型创建上下文，并从上一步中生成的文件中加载 data view：
var context = new MLContext(seed: 0);
var dataToTrain = context.Data
.LoadFromTextFile<FileData>(path: filesHelper.ModelTrainingFile, hasHeader: true, allowQuoting: true, separatorChar: ',');
ML 算法对数字的处理效果最好，所以文档中的文本必须转换为数字向量。ML.NET 为此提供了FeaturizeText方法。在一个步骤中，模型分别：
- 检测语言
- 将文本标记为单个单词或标记
- 规范化文本，以便对单词的变体进行标准化和大小写相似化
- 将这些术语转换为一致的数值或准备处理的“特征向量”
以下代码将列转换为特征，然后创建一个结合了多个特征的“Features”列。
var pipeline = context.Transforms.Text.FeaturizeText(
nameof(FileData.Title).Featurized(),
nameof(FileData.Title)).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Subtitle1).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle1))).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Subtitle2).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle2))).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Subtitle3).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle3))).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Subtitle4).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle4))).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Subtitle5).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle5))).Append(context.Transforms.Text.FeaturizeText(nameof(FileData.Top20Words).Featurized(),
nameof(FileData.Top20Words))).Append(context.Transforms.Concatenate(features, nameof(FileData.Title).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle1).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle2).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle3).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle4).Featurized(),
nameof(FileData.Subtitle5).Featurized(),
nameof(FileData.Top20Words).Featurized())
);
此时，数据已经为训练模型做了适当的准备。训练是无监督的，这意味着它必须用一个例子来推断信息。你没有将样本类别输入到模型中，所以算法必须通过分析特征如何聚类来找出数据的相互关联。你将使用k-means 聚类算法。该算法使用特征计算文档之间的“距离”，然后围绕分组后的文档“绘制”边界。该算法涉及随机化，因此两次运行结果会是不相同的。主要的挑战是确定训练的最佳聚类大小。不同的文档集最好有不同的最佳类别数，但算法需要你在训练前输入类别数。
代码在 2 到 20 个簇之间迭代，以确定最佳大小。对于每次运行，它都会获取特征数据并应用算法或训练器。然后，它根据预测模型对现有数据进行转换。对结果进行评估，以确定每个簇中文档的平均距离，并选择平均距离最小的结果。
var options = new KMeansTrainer.Options
{
FeatureColumnName = features,
NumberOfClusters = categories,
};
var clusterPipeline = pipeline.Append(context.Clustering.Trainers.KMeans(options));
var model = clusterPipeline.Fit(dataToTrain);
var predictions = model.Transform(dataToTrain);
var metrics = context.Clustering.Evaluate(predictions);
distances.Add(categories, metrics.AverageDistance);
经过培训和评估后，你可以保存最佳模型，并使用它对数据集进行预测。将生成一个输出文件以及一个摘要，该摘要显示有关每个类别的一些元数据并在下面列出标题。标题只是几个功能之一，因此有时需要仔细研究细节才能使类别有意义。在本地测试中，教程之类的文档归于一组，API 文档归于另一组，而例外归于它们自己的组。
ML zip 文件可与 Prediction Engine 一起用于其他项目中的新数据。
机器学习模型另存为单个 zip 文件。该文件可以包含在其他项目中，与 Prediction Engine 一起使用以对新数据进行预测。例如，你可以创建一个 WPF 应用程序，该应用程序允许用户浏览目录，然后加载并使用经过训练的模型对文档进行分类，而无需先对其进行训练。
下一步是什么
Spark for .NET 计划与.NET 5 同时在 GA（译注：GA=General Availability，正式发布的版本）发布。请访问 https://aka.ms/spark-net-roadmap 阅读路线图和推出功能的计划。（译注：.NET 5 正式发布时间已过，Spark for .NET 已随 .NET 5 正式发布）
本文着重于本地开发体验，为了充分利用大数据的力量，你可以将 Spark 作业提交到云中。有各种各样的云主机可以容纳 PB 级数据，并为你的工作负载提供数十个核的计算能力。Azure Synapse Analytics 是一项 Azure 服务，旨在承载大量数据，提供用于运行大数据作业的群集，并允许通过基于图表的仪表盘进行交互式探索。若要了解如何将 Spark for .NET 作业提交到 Azure Synapse，请阅读官方文档（https://aka.ms/spark-net-synapse）。
下面这张表列举了 ML.NET 机器学习的常见任务和场景：
| 任务 | 示例场景 |
|---|---|
| 分类(基于文本) Classification | 将邮件信息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，或根据内容将调查评论分为不同的组别。 |
| 回归 Regression | 根据二手车的品牌、型号、里程数来预测二手车的价格，或者根据广告预算来预测产品的销量。 |
| 预测 Forecasting | 根据过去的销售情况来预测未来产品的销售情况，或天气预报。 |
| 异常检测 Anomaly detection | 检测产品在一段时间内的销售高峰或检测断电情况。 |
| 排名 Ranking | 预测搜索引擎结果的最佳显示顺序，或为用户的新闻排序。 |
| 聚类 Clustering | 对客户进行细分。 |
| 推荐 Recommendation | 根据用户之前看的电影向用户推荐电影，或者推荐经常一起购买的产品。 |
| 图像分类 Image classification | 对机器零件的图像进行分类。 |
| 对象检测 Object detection | 检测汽车图像上的车牌。 |
作者：精致码农-王亮
