Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je een schaalbare machine learning pipeline met Spark MLlib kunt ontwerpen voor jouw classificatie taak op grote datasets: 1. Data-inname en voorbereiding - Data inladen: Gebruik spark.read.parquet() of andere efficiënte methoden om de 100 miljoen transacties vanuit HDFS te laden. - Data preprocessing: Voer benodigde schoonmaak, missing value handling en feature engineering uit met Spark DataFrame-transformaties. - Feature vectorisatie: Gebruik VectorAssembler om features te combineren tot één vectorkolom. 2. Data splitsen - Verdeel de data in trainings- en testsets met randomSplit() voor modelvalidatie. 3. Modeltraining - Logistieke Regressie: - Gebruik LogisticRegression uit MLlib. - Stel hyperparameters in (bijv. regularisatie, iteraties). - Random Forest Classifier: - Gebruik RandomForestClassifier uit MLlib. - Pas hyperparameters aan voor optimale prestaties. 4. Pipeline opzetten - Maak een ML Pipeline die preprocessing en het model combineert: ```scala import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.classification.{LogisticRegression, RandomForestClassifier} val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("feature1", "feature2", ...)) .setOutputCol("features") val lr = new LogisticRegression() .setLabelCol("label") .setFeaturesCol("features") .setMaxIter(50) val rf = new RandomForestClassifier() .setLabelCol("label") .setFeaturesCol("features") .setNumTrees(100) val pipelineLR = new Pipeline().setStages(Array(assembler, lr)) val pipelineRF = new Pipeline().setStages(Array(assembler, rf)) ``` 5. Modeltraining en optimalisatie - Gebruik Spark's MLlib hyperparameter tuning (CrossValidator of TrainValidationSplit) voor hyperparameteroptimalisatie. - Bijvoorbeeld: ```scala import org.apache.spark.ml.tuning.{CrossValidator, ParamGridBuilder} import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator val paramGrid = new ParamGridBuilder() .addGrid(rf.numTrees, Array(50, 100)) .addGrid(rf.maxDepth, Array(10, 20)) .build() val evaluator = new BinaryClassificationEvaluator() .setLabelCol("label") .setMetricName("areaUnderROC") val cv = new CrossValidator() .setEstimator(pipelineRF) .setEvaluator(evaluator) .setEstimatorParamMaps(paramGrid) .setNumFolds(3) ``` - Train het model: ```scala val cvModel = cv.fit(trainingData) ``` 6. Model evaluatie en selectie - Evalueer de modellen op de testset en kies het beste model op basis van AUC of andere metriek. 7. Deployment en batchverwerking - Gebruik het getrainde model om nieuwe data te voorspellen. - Automatisering: plan periodieke batchverwerking via bijvoorbeeld Apache Airflow of cron. 8. Schaalbaarheid en prestatie-optimalisatie - Gebruik voldoende cluster resources (CPU, geheugen). - Zet caching/ persistentie in voor herhaalde gebruik van datasets. - Overweeg gebruik van Spark's DataSource V2 API voor efficiëntere data-inname. - Pas parallelisme-instellingen aan (spark.sql.shuffle.partitions). 9. Integratie met bestaande workflows - Automatiseer data-inname en modeltraining via scripts. - Log resultaten en modelversies. - Gebruik MLflow of vergelijkbare tools voor modelmanagement en versiecontrole. Door deze stappen te volgen, bouw je een efficiënte, schaalbare ML pipeline die grote datasets aankan en snel kan trainen met hoge nauwkeurigheid.

Hier is een ontwerp voor een schaalbare ML-pipeline met Spark MLlib (versie 3.3.1) voor classificatie van 100 miljoen transacties: ## Architectuur Overzicht ``` HDFS (Data Source) → Spark ML Pipeline → Geklassificeerde Output ``` ## Kerncomponenten ### 1. Data Ingestie & Preprocessing ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler, StringIndexer, StandardScaler} val spark = SparkSession.builder() .appName("CustomerTransactionClassification") .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") .getOrCreate() // Data inlezen vanuit HDFS val transactionsDF = spark.read .format("parquet") // Gebruik Parquet voor efficiënte verwerking .option("header", "true") .load("hdfs://path/to/transactions") // Automatische partitie-optimalisatie voor 100M records spark.conf.set("spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes", "128MB") ``` ### 2. Feature Engineering Pipeline ```scala import org.apache.spark.ml.Pipeline // Categorische features verwerken val categoricalColumns = Array("payment_type", "category", "region") val indexers = categoricalColumns.map { colName => new StringIndexer() .setInputCol(colName) .setOutputCol(s"${colName}_indexed") .setHandleInvalid("keep") } // Numerieke features assembleren val numericFeatures = Array("amount", "frequency", "duration") val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(numericFeatures ++ indexers.map(_.getOutputCol)) .setOutputCol("features") // Features normaliseren val scaler = new StandardScaler() .setInputCol("features") .setOutputCol("scaledFeatures") .setWithStd(true) .setWithMean(true) ``` ### 3. Model Training Pipeline ```scala import org.apache.spark.ml.classification.{ LogisticRegression, RandomForestClassifier } import org.apache.spark.ml.tuning.{CrossValidator, ParamGridBuilder} import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator // Logistic Regression model val lr = new LogisticRegression() .setFeaturesCol("scaledFeatures") .setLabelCol("label") .setMaxIter(100) .setRegParam(0.01) // Random Forest model val rf = new RandomForestClassifier() .setFeaturesCol("scaledFeatures") .setLabelCol("label") .setNumTrees(100) .setMaxDepth(10) // Hyperparameter tuning val paramGrid = new ParamGridBuilder() .addGrid(lr.regParam, Array(0.01, 0.1, 0.5)) .addGrid(rf.numTrees, Array(50, 100, 200)) .build() val evaluator = new BinaryClassificationEvaluator() .setMetricName("areaUnderROC") val cv = new CrossValidator() .setEstimator(rf) // Prioriteit voor Random Forest .setEvaluator(evaluator) .setEstimatorParamMaps(paramGrid) .setNumFolds(3) .setParallelism(4) // Parallelle cross-validatie ``` ### 4. Geoptimaliseerde Configuratie ```bash # Spark submit parameters voor 100M records: spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-executors 20 \ --executor-cores 4 \ --executor-memory 16G \ --driver-memory 8G \ --conf spark.sql.adaptive.enabled=true \ --conf spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true \ --conf spark.default.parallelism=200 \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ --conf spark.memory.fraction=0.8 ``` ### 5. Prestatieoptimalisaties - **Data Partitioning**: Automatische partitionering op basis van data-grootte - **Memory Management**: Optimale geheugentoewijzing voor executors - **Parallel Processing**: Gelijktijdige modeltraining en cross-validatie - **Checkpointing**: Tussentijdse opslag van tussenresultaten ### 6. Batch Integration ```scala // Dagelijkse batchverwerking def processDailyBatch(batchDate: String): Unit = { val dailyData = spark.read .format("parquet") .load(s"hdfs://path/to/daily_data/$batchDate") // Bestaande pipeline toepassen val predictions = model.transform(dailyData) // Resultaten opslaan predictions.write .format("parquet") .mode("append") .save("hdfs://path/to/predictions/") } ``` ## Aanbevolen Monitoring - Spark UI voor real-time monitoring - Ganglia/Graphana voor cluster metrics - Custom metrics voor modelprestaties Deze pipeline is geoptimaliseerd voor minimale trainingstijd en maximale nauwkeurigheid met de gespecificeerde datasetgrootte en Spark-versie.