Создание сайтов: лендинг, визитка, интернет магазин. Продвижение, поддержка, реклама.

На текущий момент не так много примеров тестов для приложений на основе Spark Structured Streaming. Поэтому в данной статье приводятся базовые примеры тестов с подробным описанием.

Все примеры используют: Apache Spark 3.0.1.

Необходимо установить:

• Apache Spark 3.0.x
• Python 3.7 и виртуальное окружение для него
• Conda 4.y
• scikit-learn 0.22.z
• Maven 3.v
• В примерах для Scala используется версия 2.12.10.

1. Загрузить Apache Spark
2. Распаковать: tar -xvzf ./spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz
3. Создать окружение, к примеру, с помощью conda: conda create -n sp python=3.7

Необходимо настроить переменные среды. Здесь приведен пример для локального запуска.

SPARK_HOME=/Users/$USER/Documents/spark/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7
PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip;

Пример с scikit-learn

При написании тестов необходимо разделять код таким образом, чтобы можно было изолировать логику и реальное применение конечного API. Хороший пример изоляции: DataFrame-pandas, DataFrame-spark.

Для написания тестов будет использоваться следующий пример: LinearRegression.

Итак, пусть код для тестирования использует следующий “шаблон” для Python:

class XService:

    def __init__(self):
        # Инициализация

    def train(self, ds):
        # Обучение

    def predict(self, ds):
        # Предсказание и вывод результатов

Для Scala шаблон выглядит соответственно.

Полный пример:

from sklearn import linear_model

class LocalService:

    def __init__(self):
        self.model = linear_model.LinearRegression()

    def train(self, ds):
        X, y = ds
        self.model.fit(X, y)

    def predict(self, ds):
        r = self.model.predict(ds)
        print(r)

Тест.

Импорт:

import unittest
import numpy as np

Основной класс:

class RunTest(unittest.TestCase):

Запуск тестов:

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Подготовка данных:

X = np.array([
    [1, 1],  # 6
    [1, 2],  # 8
    [2, 2],  # 9
    [2, 3]  # 11
])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3  # [ 6  8  9 11], y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3

Создание модели и обучение:

service = local_service.LocalService()
service.train((X, y))

Получение результатов:

service.predict(np.array([[3, 5]]))
service.predict(np.array([[4, 6]]))

Ответ:

[16.]
[19.]

Все вместе:

import unittest
import numpy as np

from spark_streaming_pp import local_service

class RunTest(unittest.TestCase):
    def test_run(self):
        # Prepare data.
        X = np.array([
            [1, 1],  # 6
            [1, 2],  # 8
            [2, 2],  # 9
            [2, 3]  # 11
        ])
        y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3  # [ 6  8  9 11], y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3
        # Create model and train.
        service = local_service.LocalService()
        service.train((X, y))
        # Predict and results.
        service.predict(np.array([[3, 5]]))
        service.predict(np.array([[4, 6]]))
        # [16.]
        # [19.]

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Пример с Spark и Python

Будет использован аналогичный алгоритм – LinearRegression. Нужно отметить, что Structured Streaming основан на тех же DataFrame-х, которые используются и в Spark Sql. Но как обычно есть нюансы.

Инициализация:

self.service = LinearRegression(maxIter=10, regParam=0.01)
self.model = None

Обучение:

self.model = self.service.fit(ds)

Получение результатов:

transformed_ds = self.model.transform(ds)
q = transformed_ds.select("label", "prediction").writeStream.format("console").start()
return q

Все вместе:

from pyspark.ml.regression import LinearRegression

class StructuredStreamingService:
    def __init__(self):
        self.service = LinearRegression(maxIter=10, regParam=0.01)
        self.model = None

    def train(self, ds):
        self.model = self.service.fit(ds)

    def predict(self, ds):
        transformed_ds = self.model.transform(ds)
        q = transformed_ds.select("label", "prediction").writeStream.format("console").start()
        return q

Сам тест.

Обычно в тестах можно использовать данные, которые создаются прямо в тестах.

train_ds = spark.createDataFrame([
    (6.0, Vectors.dense([1.0, 1.0])),
    (8.0, Vectors.dense([1.0, 2.0])),
    (9.0, Vectors.dense([2.0, 2.0])),
    (11.0, Vectors.dense([2.0, 3.0]))
],
    ["label", "features"]
)

Это очень удобно и код получается компактным.

Но подобный код, к сожалению, не будет работать в Structured Streaming, т.к. созданный DataFrame не будет обладать нужными свойствами, хотя и будет соответствовать контракту DataFrame.
На текущий момент для создания источников для тестов можно использовать такой же подход, что и в тестах для Spark.

def test_stream_read_options_overwrite(self):
    bad_schema = StructType([StructField("test", IntegerType(), False)])
    schema = StructType([StructField("data", StringType(), False)])
    df = self.spark.readStream.format('csv').option('path', 'python/test_support/sql/fake') 
        .schema(bad_schema)
        .load(path='python/test_support/sql/streaming', schema=schema, format='text')
    self.assertTrue(df.isStreaming)
    self.assertEqual(df.schema.simpleString(), "struct<data:string>")

И так.

Создается контекст для работы:

spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

Подготовка данных для обучения (можно сделать обычным способом):

train_ds = spark.createDataFrame([
    (6.0, Vectors.dense([1.0, 1.0])),
    (8.0, Vectors.dense([1.0, 2.0])),
    (9.0, Vectors.dense([2.0, 2.0])),
    (11.0, Vectors.dense([2.0, 3.0]))
],
    ["label", "features"]
)

Обучение:

service = structure_streaming_service.StructuredStreamingService()
service.train(train_ds)

Получение результатов. Для начала считываем данные из файла и выделяем: признаки и идентификатор для объектов. После запускаем предсказание с ожиданием в 3 секунды.

def extract_features(x):
    values = x.split(",")
    features_ = []
    for i in values[1:]:
        features_.append(float(i))
    features = Vectors.dense(features_)
    return features

extract_features_udf = udf(extract_features, VectorUDT())

def extract_label(x):
    values = x.split(",")
    label = float(values[0])
    return label

extract_label_udf = udf(extract_label, FloatType())

predict_ds = spark.readStream.format("text").option("path", "data/structured_streaming").load() 
    .withColumn("features", extract_features_udf(col("value"))) 
    .withColumn("label", extract_label_udf(col("value")))

service.predict(predict_ds).awaitTermination(3)

Ответ:

15.96699
18.96138

Все вместе:

import unittest
import warnings

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import FloatType
from pyspark.ml.linalg import Vectors, VectorUDT

from spark_streaming_pp import structure_streaming_service

class RunTest(unittest.TestCase):
    def test_run(self):
        spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
        spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
        # Prepare data.
        train_ds = spark.createDataFrame([
            (6.0, Vectors.dense([1.0, 1.0])),
            (8.0, Vectors.dense([1.0, 2.0])),
            (9.0, Vectors.dense([2.0, 2.0])),
            (11.0, Vectors.dense([2.0, 3.0]))
        ],
            ["label", "features"]
        )
        # Create model and train.
        service = structure_streaming_service.StructuredStreamingService()
        service.train(train_ds)

        # Predict and results.

        def extract_features(x):
            values = x.split(",")
            features_ = []
            for i in values[1:]:
                features_.append(float(i))
            features = Vectors.dense(features_)
            return features

        extract_features_udf = udf(extract_features, VectorUDT())

        def extract_label(x):
            values = x.split(",")
            label = float(values[0])
            return label

        extract_label_udf = udf(extract_label, FloatType())

        predict_ds = spark.readStream.format("text").option("path", "data/structured_streaming").load() 
            .withColumn("features", extract_features_udf(col("value"))) 
            .withColumn("label", extract_label_udf(col("value")))

        service.predict(predict_ds).awaitTermination(3)

        # +-----+------------------+
        # |label|        prediction|
        # +-----+------------------+
        # |  1.0|15.966990887541273|
        # |  2.0|18.961384020443553|
        # +-----+------------------+

    def setUp(self):
        warnings.filterwarnings("ignore", category=ResourceWarning)
        warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Нужно отметить, что для Scala можно воспользоваться созданием потока в памяти.
Это может выглядеть вот так:

implicit val sqlCtx = spark.sqlContext
import spark.implicits._
val source = MemoryStream[Record]
source.addData(Record(1.0, Vectors.dense(3.0, 5.0)))
source.addData(Record(2.0, Vectors.dense(4.0, 6.0)))
val predictDs = source.toDF()
service.predict(predictDs).awaitTermination(2000)

Полный пример на Scala (здесь, для разнообразия, не используется sql):

package aaa.abc.dd.spark_streaming_pr.cluster

import org.apache.spark.ml.regression.{LinearRegression, LinearRegressionModel}
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery

class StructuredStreamingService {
  var service: LinearRegression = _
  var model: LinearRegressionModel = _

  def train(ds: DataFrame): Unit = {
    service = new LinearRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.01)
    model = service.fit(ds)
  }

  def predict(ds: DataFrame): StreamingQuery = {

    val m = ds.sparkSession.sparkContext.broadcast(model)

    def transformFun(features: org.apache.spark.ml.linalg.Vector): Double = {
      m.value.predict(features)
    }

    val transform: org.apache.spark.ml.linalg.Vector => Double = transformFun

    val toUpperUdf = udf(transform)

    val predictionDs = ds.withColumn("prediction", toUpperUdf(ds("features")))

    predictionDs
      .writeStream
      .foreachBatch((r: DataFrame, i: Long) => {
        r.show()
        // scalastyle:off println
        println(s"$i")
        // scalastyle:on println
      })
      .start()
  }
}

Тест:

package aaa.abc.dd.spark_streaming_pr.cluster

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.execution.streaming.MemoryStream
import org.scalatest.{Matchers, Outcome, fixture}

class StructuredStreamingServiceSuite extends fixture.FunSuite with Matchers {
  test("run") { spark =>
    // Prepare data.
    val trainDs = spark.createDataFrame(Seq(
      (6.0, Vectors.dense(1.0, 1.0)),
      (8.0, Vectors.dense(1.0, 2.0)),
      (9.0, Vectors.dense(2.0, 2.0)),
      (11.0, Vectors.dense(2.0, 3.0))
    )).toDF("label", "features")
    // Create model and train.
    val service = new StructuredStreamingService()
    service.train(trainDs)
    // Predict and results.
    implicit val sqlCtx = spark.sqlContext
    import spark.implicits._
    val source = MemoryStream[Record]
    source.addData(Record(1.0, Vectors.dense(3.0, 5.0)))
    source.addData(Record(2.0, Vectors.dense(4.0, 6.0)))
    val predictDs = source.toDF()
    service.predict(predictDs).awaitTermination(2000)
    // +-----+---------+------------------+
    // |label| features|        prediction|
    // +-----+---------+------------------+
    // |  1.0|[3.0,5.0]|15.966990887541273|
    // |  2.0|[4.0,6.0]|18.961384020443553|
    // +-----+---------+------------------+
  }

  override protected def withFixture(test: OneArgTest): Outcome = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").getOrCreate()

    try withFixture(test.toNoArgTest(spark))

    finally spark.stop()
  }

  override type FixtureParam = SparkSession

  case class Record(label: Double, features: org.apache.spark.ml.linalg.Vector)

}

При написании тестов необходимо разделять код таким образом, чтобы разделять логику и применение конкретных вызовов API. Можно использоваться любые доступные источники. В том числе и kafka.

Такие абстракции как “DataFrame” позволяют это сделать легко и просто.

При использовании Python данные придется хранить в файлах.