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Aggregator机制介绍

更新时间:2017-06-07 13:26:11   分享:   

Aggregator是ODPS-GRAPH作业中常用的feature之一,特别是解决机器学习问题时。ODPS-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API,并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。

Aggregator机制

Aggregator的逻辑分两部分,一部分在所有Worker上执行,即分布式执行,另一部分只在AggregatorOwner所在Worker上执行,即单点。其中在所有Worker上执行的操作包括创建初始值及局部聚合,然后将局部聚合结果发送给AggregatorOwner所在Worker上。AggregatorOwner所在Worker上聚合普通Worker发送过来的局部聚合对象,得到全局聚合结果,然后判断迭代是否结束。全局聚合的结果会在下一轮超步分发给所有Worker,供下一轮迭代使用。 如下图所示 :

Aggregator的API

Aggregator共提供了五个API供用户实现。下面逐个介绍5个API的调用时机及常规用途。

  1. createStartupValue(context)
    该API在所有Worker上执行一次,调用时机是所有超步开始之前,通常用以初始化AggregatorValue。在第0轮超步中,调用WorkerContext.getLastAggregatedValue() 或ComputeContext.getLastAggregatedValue()可以获取该API初始化的AggregatorValue对象。

  2. createInitialValue(context)
    该API在所有Worker上每轮超步开始时调用一次,用以初始化本轮迭代所用的AggregatorValue。通常操作是通过WorkerContext.getLastAggregatedValue() 得到上一轮迭代的结果,然后执行部分初始化操作。

  3. aggregate(value, item)
    该API同样在所有Worker上执行,与上述API不同的是,该API由用户显示调用ComputeContext#aggregate(item)来触发,而上述两个API,则由框架自动调用。该API用以执行局部聚合操作,其中第一个参数value是本Worker在该轮超步已经聚合的结果(初始值是createInitialValue返回的对象),第二个参数是用户代码调用ComputeContext#aggregate(item)传入的参数。该API中通常用item来更新value实现聚合。所有aggregate执行完后,得到的value就是该Worker的局部聚合结果,然后由框架发送给AggregatorOwner所在的Worker。

  4. merge(value, partial)
    该API执行于AggregatorOwner所在Worker,用以合并各Worker局部聚合的结果,达到全局聚合对象。与aggregate类似,value是已经聚合的结果,而partial待聚合的对象,同样用partial更新value。
    假定有3个worker,分别是w0、w1、w2,其局部聚合结果是p0、p1、p2。假定发送到AggregatorOwner所在Worker的顺序为p1、p0、p2。那么merge执行次序为,首先执行merge(p1, p0),这样p1和p0就聚合为p1',然后执行merge(p1', p2),p1'和p2聚合为p1'',而p1''即为本轮超步全局聚合的结果。
    从上述示例可以看出,当只有一个worker时,不需要执行merge方法,也就是说merge()不会被调用。

  5. terminate(context, value)
    当AggregatorOwner所在Worker执行完merge()后,框架会调用terminate(context, value)执行最后的处理。其中第二个参数value,即为merge()最后得到全局聚合,在该方法中可以对全局聚合继续修改。执行完terminate()后,框架会将全局聚合对象分发给所有Worker,供下一轮超步使用。
    terminate()方法的一个特殊之处在于,如果返回true,则整个作业就结束迭代,否则继续执行。在机器学习场景中,通常判断收敛后返回true以结束作业。

Kmeans Clustering示例

下面以典型的KmeansClustering作为示例,来看下Aggregator具体用法。附件有完整代码,这里我们逐个部分解析代码。

  1. GraphLoader部分
    GraphLoader部分用以加载输入表,并转换为图的点或边。这里我们输入表的每行数据为一个样本,一个样本构造一个点,并用Vertex的value来存放样本。
    我们首先定义一个Writable类KmeansValue作为Vertex的value类型:

    public static class KmeansValue implements Writable {
    
     DenseVector sample;
    
     public KmeansValue() { 
     }
    
     public KmeansValue(DenseVector v) {
       this.sample = v;
     }
    
     @Override
     public void write(DataOutput out) throws IOException {
       wirteForDenseVector(out, sample);
    
     }
    
     @Override
     public void readFields(DataInput in) throws IOException {
       sample = readFieldsForDenseVector(in);
     }
    }
    

    KmeansValue中封装一个DenseVector对象来存放一个样本,这里DenseVector类型来自matrix-toolkits-java,而wirteForDenseVector()及readFieldsForDenseVector()用以实现序列化及反序列化,可参见附件中的完整代码。
    我们自定义的KmeansReader代码如下:

    public static class KmeansReader extends 
     GraphLoader<LongWritable, KmeansValue, NullWritable, NullWritable> {
    
     @Override
     public void load(
         LongWritable recordNum,
         WritableRecord record,
         MutationContext<LongWritable, KmeansValue, NullWritable, NullWritable> context)
         throws IOException {
       KmeansVertex v = new KmeansVertex();
       v.setId(recordNum);
    
       int n = record.size();
       DenseVector dv = new DenseVector(n);
       for (int i = 0; i < n; i++) {
         dv.set(i, ((DoubleWritable)record.get(i)).get());
       }
       v.setValue(new KmeansValue(dv));
    
       context.addVertexRequest(v);
     }
    }
    

    KmeansReader中,每读入一行数据(一个Record)创建一个点,这里用recordNum作为点的ID,将record内容转换成DenseVector对象并封装进VertexValue中。

  2. Vertex部分
    自定义的KmeansVertex代码如下。逻辑非常简单,每轮迭代要做的事情就是将自己维护的样本执行局部聚合。具体逻辑参见下面Aggregator的实现。

    public static class KmeansVertex extends
     Vertex<LongWritable, KmeansValue, NullWritable, NullWritable> {
    
     @Override
     public void compute(
         ComputeContext<LongWritable, KmeansValue, NullWritable, NullWritable> context,
         Iterable<NullWritable> messages) throws IOException {
       context.aggregate(getValue());
     }
    }
    
  3. Aggregator部分
    整个Kmeans的主要逻辑集中在Aggregator中。首先是自定义的KmeansAggrValue,用以维护要聚合及分发的内容。

    public static class KmeansAggrValue implements Writable {
    
     DenseMatrix centroids;
     DenseMatrix sums; // used to recalculate new centroids
     DenseVector counts; // used to recalculate new centroids
    
     @Override
     public void write(DataOutput out) throws IOException {
       wirteForDenseDenseMatrix(out, centroids);
       wirteForDenseDenseMatrix(out, sums);
       wirteForDenseVector(out, counts);
     }
    
     @Override
     public void readFields(DataInput in) throws IOException {
       centroids = readFieldsForDenseMatrix(in);
       sums = readFieldsForDenseMatrix(in);
       counts = readFieldsForDenseVector(in);
     }
    }
    

    KmeansAggrValue中维护了三个对象,其中centroids是当前的K个中心点,假定样本是m维的话,centroids就是一个K*m的矩阵。sums是和centroids大小一样的矩阵,每个元素记录了到特定中心点最近的样本特定维之和,例如sums(i,j)是到第i个中心点最近的样本的第j维度之和。
    counts是个K维的向量,记录到每个中心点距离最短的样本个数。sums和counts一起用以计算新的中心点,也是要聚合的主要内容。 接下来是自定义的Aggregator实现类KmeansAggregator,我们按照上述API的顺序逐个看其实现。
    首先是createStartupValue()。

    public static class KmeansAggregator extends Aggregator<KmeansAggrValue> {
    
     public KmeansAggrValue createStartupValue(WorkerContext context) throws IOException {
       KmeansAggrValue av = new KmeansAggrValue();
    
       byte[] centers = context.readCacheFile("centers");
       String lines[] = new String(centers).split("\n");
    
       int rows = lines.length;
       int cols = lines[0].split(",").length; // assumption rows >= 1 
    
       av.centroids = new DenseMatrix(rows, cols);
       av.sums = new DenseMatrix(rows, cols);
       av.sums.zero();
       av.counts = new DenseVector(rows);
       av.counts.zero();
    
       for (int i = 0; i < lines.length; i++) {
         String[] ss = lines[i].split(",");
         for (int j = 0; j < ss.length; j++) {
           av.centroids.set(i, j, Double.valueOf(ss[j]));
         }
       }
       return av;
     }
    

    我们在该方法中初始化一个KmeansAggrValue对象,然后从资源文件centers中读取初始中心点,并赋值给centroids。而sums和counts初始化为0。
    接来下是createInitialValue()的实现:

    @Override
     public void aggregate(KmeansAggrValue value, Object item)
         throws IOException {
       DenseVector sample = ((KmeansValue)item).sample;
    
       // find the nearest centroid
       int min = findNearestCentroid(value.centroids, sample);
    
       // update sum and count
       for (int i = 0; i < sample.size(); i ++) {
         value.sums.add(min, i, sample.get(i));
       }
       value.counts.add(min, 1.0d);
     }
    

    该方法中调用findNearestCentroid()(实现见附件)找到样本item欧拉距离最近的中心点索引,然后将其各个维度加到sums上,最后counts计数加1。
    以上三个方法执行于所有worker上,实现局部聚合。接下来看下在AggregatorOwner所在Worker执行的全局聚合相关操作。
    首先是merge的实现:

    @Override
     public void merge(KmeansAggrValue value, KmeansAggrValue partial)
         throws IOException {
       value.sums.add(partial.sums);
       value.counts.add(partial.counts);
     }
    

    merge的实现逻辑很简单,就是把各个worker聚合出的sums和counts相加即可。
    最后是terminate()的实现:

    @Override
     public boolean terminate(WorkerContext context, KmeansAggrValue value)
         throws IOException {
       // Calculate the new means to be the centroids (original sums)
       DenseMatrix newCentriods = calculateNewCentroids(value.sums, value.counts, value.centroids);
    
       // print old centroids and new centroids for debugging
       System.out.println("\nsuperstep: " + context.getSuperstep() + 
           "\nold centriod:\n" + value.centroids + " new centriod:\n" + newCentriods);
    
       boolean converged = isConverged(newCentriods, value.centroids, 0.05d);
       System.out.println("superstep: " + context.getSuperstep() + "/" 
           + (context.getMaxIteration() - 1) + " converged: " + converged);
       if (converged || context.getSuperstep() == context.getMaxIteration() - 1) {
         // converged or reach max iteration, output centriods
         for (int i = 0; i < newCentriods.numRows(); i++) {
           Writable[] centriod = new Writable[newCentriods.numColumns()];
           for (int j = 0; j < newCentriods.numColumns(); j++) {
             centriod[j] = new DoubleWritable(newCentriods.get(i, j));
           }
           context.write(centriod);
         }
    
         // true means to terminate iteration
         return true;
       }
    
       // update centriods
       value.centroids.set(newCentriods);
       // false means to continue iteration
       return false;
     }
    

    teminate()中首先根据sums和counts调用calculateNewCentroids()求平均计算出新的中心点。然后调用isConverged()根据新老中心点欧拉距离判断是否已经收敛。如果收敛或迭代次数达到最大数,则将新的中心点输出并返回true,以结束迭代。否则更新中心点并返回false以继续迭代。其中calculateNewCentroids()和isConverged()的实现见附件。

  4. main方法
    main方法用以构造GraphJob,然后设置相应配置,并提交作业。代码如下:

    public static void main(String[] args) throws IOException {
     if (args.length < 2)
       printUsage();
    
     GraphJob job = new GraphJob();
    
     job.setGraphLoaderClass(KmeansReader.class);
     job.setRuntimePartitioning(false);
     job.setVertexClass(KmeansVertex.class);
     job.setAggregatorClass(KmeansAggregator.class);
     job.addInput(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build());
     job.addOutput(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build());
    
     // default max iteration is 30
     job.setMaxIteration(30);
     if (args.length >= 3)
       job.setMaxIteration(Integer.parseInt(args[2]));
    
     long start = System.currentTimeMillis();
     job.run();
     System.out.println("Job Finished in "
         + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0 + " seconds");
    }
    

    这里需要注意的是job.setRuntimePartitioning(false),设置为false后,各个worker加载的数据不再根据Partitioner重新分区,即谁加载的数据谁维护。

总结

本文介绍了ODPS-GRAPH中的Aggregator机制,API含义以及示例Kmeans Clustering。总的来说,Aggregator基本步骤是:

  1. 每个worker启动时执行createStartupValue用以创建AggregatorValue;
  2. 每轮迭代开始前,每个worker执行createInitialValue来初始化本轮的AggregatorValue;
  3. 一轮迭代中每个点通过context.aggregate()来执行aggregate()实现worker内的局部迭代;
  4. 每个Worker将局部迭代结果发送给AggregatorOwner所在的Worker;
  5. AggregatorOwner所在worker执行多次merge,实现全局聚合;
  6. AggregatorOwner所在Worker执行terminate用以对全局聚合结果做处理并决定是否结束迭代。

附件

Kmeans

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