Alink漫談(十八) ：原始碼解析之多列字串編碼MultiStringIndexer

羅西的思考發表於2020-08-15

原始碼字串編碼Index

Alink漫談(十八) ：原始碼解析之多列字串編碼MultiStringIndexer

Alink漫談(十八) ：原始碼解析之多列字串編碼MultiStringIndexer

0x00 摘要

Alink 是阿里巴巴基於實時計算引擎 Flink 研發的新一代機器學習演算法平臺，是業界首個同時支援批式演算法、流式演算法的機器學習平臺。本文將帶領大家來分析Alink中 MultiStringIndexer 的實現。

因為Alink的公開資料太少，所以以下均為自行揣測，肯定會有疏漏錯誤，希望大家指出，我會隨時更新。

本文緣由是想分析GBDT，發現GBDT涉及到MultiStringIndexer的使用，所以只能先分析MultiStringIndexer 。

0x01 概念

Alink的官方介紹是：MultiStringIndexer訓練元件的作用是訓練一個模型用於將多列字串對映為整數。

具體來說，StringIndexer（字串-索引變換）將標籤的"字串列"編碼為"標籤索引的列"。

標籤索引序列的取值範圍是[0，numLabels（字串中所有出現的單詞去掉重複的詞後的總和）]，按照標籤出現頻率排序，出現最多的標籤索引為0（具體為升序降序是可以配置的）。
如果輸入是數值型，我們先將數值對映到字串，再對字串進行索引化。
如果下游的pipeline（例如：Estimator或者Transformer）需要用到索引化後的標籤序列，則需要將這個pipeline的輸入列名字指定為索引化序列的名字。大部分情況下，通過setSelectedCols設定輸入的列名。

以這些輸入為例：

("football", "can"),
("football", "hhh"),
("football", "zzz"),
("basketball", "zzz"),
("basketball", "can"),
("tennis", "can")

對於第一列，MultiStringIndexer 對資料集的label進行重新編號。按label出現的頻次，轉換成0 ～ numOfLabels - 1(分類個數)。如果是按照從高到低排序，則頻次最高的轉換為0，以此類推，比如：

football，出現次數最多，出現了3次，轉換（編號）為0
其次是basketball，出現了2次，編號為1，以此類推。

在應用StringIndexer對labels進行重新編號後，帶著這些編號後的label對資料進行了訓練，並接著對其他資料進行了預測，得到預測結果，預測結果的label也是重新編號過的，因此需要轉換回來。

0x02 示例程式碼

示例程式碼如下，本示例程式碼中，是按照升序排列，即football總數為3，則其idx為3，tennis個數為1，其idx為0：

public class MultiStringIndexerExample {
    static AlgoOperator getData(boolean isBatch) {
        Row[] array = new Row[] {
                Row.of("football", "can"),
                Row.of("football", "hhh"),
                Row.of("football", "zzz"),
                Row.of("basketball", "zzz"),
                Row.of("basketball", "can"),
                Row.of("tennis", "can")
        };

        if (isBatch) {
            return new MemSourceBatchOp(
                    Arrays.asList(array), new String[] {"a", "b"});
        } else {
            return new MemSourceStreamOp(
                    Arrays.asList(array), new String[] {"a", "b"});
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BatchOperator data = (BatchOperator)getData(true);
        MultiStringIndexer stringindexer = new MultiStringIndexer()
                .setSelectedCols("a", "b")
                .setOutputCols("a_indexed", "b_indexed")
                .setStringOrderType("frequency_asc");
        stringindexer.fit(data).transform(data).print();
    }
}

輸出如下：

a|b|a_indexed|b_indexed
-|-|---------|---------
football|can|2|2
football|hhh|2|0
football|zzz|2|1
basketball|zzz|1|1
basketball|can|1|2
tennis|can|0|2

轉換成表格看的更清楚。

a	b	a_indexed	b_indexed
football	can	2	2
football	hhh	2	0
football	zzz	2	1
basketball	zzz	1	1
basketball	can	1	2
tennis	can	0	2

0x03 總體邏輯

我們先給出一個流程圖

老套路，我們從 MultiStringIndexerTrainBatchOp.linkFrom開始挖掘。

@Override
public MultiStringIndexerTrainBatchOp linkFrom(BatchOperator<?>... inputs) {
    BatchOperator<?> in = checkAndGetFirst(inputs);

    // 示例中有 .setSelectedCols("a", "b")，這裡是取出具體列名字
    final String[] selectedColNames = getSelectedCols();
    // 獲取列的型別
    final String[] selectedColSqlType = new String[selectedColNames.length];
    for (int i = 0; i < selectedColNames.length; i++) {
        selectedColSqlType[i] = FlinkTypeConverter.getTypeString(
            TableUtil.findColTypeWithAssertAndHint(in.getSchema(), selectedColNames[i]));
    }

// runtime列印資料
selectedColNames = {String[2]@2536} 
 0 = "a"
 1 = "b"
selectedColSqlType = {String[2]@2537} 
 0 = "VARCHAR"
 1 = "VARCHAR"
  
    // 獲取選取列對應的資料
    DataSet<Row> inputRows = in.select(selectedColNames).getDataSet();
    // 
    DataSet<Tuple3<Integer, String, Long>> indexedToken =
        StringIndexerUtil.indexTokens(inputRows, getStringOrderType(), 0L, true);

    DataSet<Row> values = indexedToken
        .mapPartition(new RichMapPartitionFunction<Tuple3<Integer, String, Long>, Row>() {
            @Override
            public void mapPartition(Iterable<Tuple3<Integer, String, Long>> values, Collector<Row> out)
                throws Exception {
                Params meta = null;
                if (getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() == 0) {           
                    // 第一個task會做這個計算，就是把列名，列型別作為後設資料傳送
                    meta = new Params().set(HasSelectedCols.SELECTED_COLS, selectedColNames)
                        .set(HasSelectedColTypes.SELECTED_COL_TYPES, selectedColSqlType);
                }
 
// runtime列印資料              
meta = {Params@9311} "Params {selectedCols=["a","b"], selectedColTypes=["VARCHAR","VARCHAR"]}"
 params = {HashMap@9316}  size = 2              
              
                new MultiStringIndexerModelDataConverter().save(Tuple2.of(meta, values), out);
            }
        })
        .name("build_model");

    this.setOutput(values, new MultiStringIndexerModelDataConverter().getModelSchema());
    return this;
}

訓練過程總體邏輯總結如下：

取出具體列名字，列的型別；
獲取"選取列"對應的資料；
把列名，列型別作為後設資料傳送；
StringIndexerUtil.indexTokens 給各個列的不同字串賦予連續的indices。每列的 indices 彼此不相關；
- 呼叫到 indexSortedByFreq(data, startIndex, ignoreNull, true)，作用是給各個列的不同字串賦予連續的indices，indices是按照字串出現的頻率排序；
  - 呼叫到 countTokens的作用是按照 "列idx"，"word" 來合併計算單詞個數，得到<"列idx"，"word"，單詞個數>，比如第一列中，football這個單詞的個數是3，則返回三元組是 <0,football,3>，其中列的idx從0開始計算。
    - 呼叫 flattenTokens 把輸入資料 Row 給打散，返回 A DataSet of tuples of column index and token，即<"列idx"，"word">。比如對於 Row.of("football", "can") 這個輸入，flattenTokens 輸出兩個Tuple2 ，<0, "football"> 和 <1, "can">。
    - 對上面結構進行map操作，輸出<column idx, word, 1L>，比如 <0, "football", 1L> ;
    - 按照 "列idx"，"word" 來分組;
    - 按照 "列idx"，"word" 來合併計算單詞個數;
  - indexSortedByFreq會對countTokens返回的結果<"列idx"，"word"，詞頻>處理；
    - 首先按照列idx 做分組；
    - 然後在上面結果基礎上，按照單詞個數排序；
    - 排序的index是以輸入引數startIndex開始，startIndex在這裡是0；
    - 最後得到第一列的 (0,football,0)，(0,basketball,1)，(0,football,2)；第二列的資料 (1,hhh,0)，(1,zzz,1)，(1,can,2)；
把indexTokens的結果儲存為模型，其中使用之前提到的 "把列名，列型別作為後設資料"。

下面具體剖析後兩個階段。

0x04 Add Index to Token

這部分就是給各個列的不同字串賦予連續的indices。每列的 indices 彼此不相關。

具體是由StringIndexerUtil.indexTokens 做到的。

public static DataSet<Tuple3<Integer, String, Long>> indexTokens(
    DataSet<Row> data, HasStringOrderTypeDefaultAsRandom.StringOrderType orderType,
    final long startIndex, final boolean ignoreNull) {
    		case FREQUENCY_ASC:
                return indexSortedByFreq(data, startIndex, ignoreNull, true);
}

4.1 合併計算單詞個數

indexSortedByFreq會呼叫countTokens來計算單詞個數，所以我們先看countTokens。

countTokens的作用是按照 "列idx"，"word" 來合併計算單詞個數，比如第一列中，football這個單詞的個數是3，則返回三元組是 <0,football,3>，其中列的idx從0開始計算。

具體邏輯如下：

呼叫 flattenTokens 把輸入資料 Row 給打散，返回 A DataSet of tuples of column index and token，即<"列idx"，"word">。比如對於 Row.of("football", "can") 這個輸入，flattenTokens 輸出兩個Tuple2 ，<0, "football"> 和 <1, "can">。
對上面結果進行map操作，輸出<column idx, word, 1L>，比如 <0, "football", 1L> ，這個是計數的常規操作。
按照 "列idx"，"word" 來分組;
按照 "列idx"，"word" 來合併計算單詞個數，就是不停歸併上面的 1L。

4.1.1 打散輸入資料

其中 flattenTokens 的作用是把輸入資料 Row 給打散，返回 A DataSet of tuples of column index and token.。

比如對於 Row.of("football", "can") 這個輸入，flattenTokens 使用 out.collect(Tuple2.of(i, String.valueOf(o))); 輸出兩個Tuple2。

value = {Row@9212} "football,can"
 fields = {Object[2]@9215} 
  0 = "football"
  1 = "can"
  
輸出 <0, "football"> 和 <1, "can">

4.1.2 分組計算個數

這是通過flattenTokens的結果進行 map，groupBy，reduce的一系列操作完成的。

具體程式碼如下：

public static DataSet<Tuple3<Integer, String, Long>> countTokens(DataSet<Row> data, final boolean ignoreNull) {
    return flattenTokens(data, ignoreNull) // 把輸入資料 Row 給打散
        .map(new MapFunction<Tuple2<Integer, String>, Tuple3<Integer, String, Long>>() {
            @Override
            public Tuple3<Integer, String, Long> map(Tuple2<Integer, String> value) throws Exception {
                return Tuple3.of(value.f0, value.f1, 1L); // 輸出<column idx, word, 1L>，比如 <0, "football", 1L> 
            }
        })
        .groupBy(0, 1) // 按照 "列idx"，"word" 來分組
        .reduce(new ReduceFunction<Tuple3<Integer, String, Long>>() {
            @Override
            public Tuple3<Integer, String, Long> reduce(Tuple3<Integer, String, Long> value1, Tuple3<Integer, String, Long> value2) throws Exception {
                value1.f2 += value2.f2;
                return value1; // 按照 "列idx"，"word" 來合併計算單詞個數
            }
        })
        .name("count_tokens");
}

// reduce之後發出
value1 = {Tuple3@9284} "(0,football,3)"
 f0 = {Integer@9226} 0
 f1 = "football"
 f2 = {Long@9295} 3

4.2 合併計算單詞個數

前面 countTokens的返回三元組是 <列idx"，"word" ，詞頻>，其中列的idx從0開始計算。

indexSortedByFreq會對countTokens返回的結果<"列idx"，"word"，詞頻>處理；

首先按照列idx 做分組；
然後在上面結果基礎上，按照單詞個數排序；
排序的index是以輸入引數startIndex開始，startIndex在這裡是0；
最後得到第一列的 (0,tennis,0)，(0,basketball,1)，(0,football,2)；第二列的資料 (1,hhh,0)，(1,zzz,1)，(1,can,2)；

具體程式碼如下：

public static DataSet<Tuple3<Integer, String, Long>> indexSortedByFreq(
    DataSet<Row> data, final long startIndex, final boolean ignoreNull, final boolean isAscending) {
    return countTokens(data, ignoreNull)
        .groupBy(0) //按照 列idx 做分組
        .sortGroup(2, isAscending ? Order.ASCENDING : Order.DESCENDING) //按照單詞個數排序
        .reduceGroup(new GroupReduceFunction<Tuple3<Integer, String, Long>, Tuple3<Integer, String, Long>>() {
            @Override
            public void reduce(Iterable<Tuple3<Integer, String, Long>> values,
                               Collector<Tuple3<Integer, String, Long>> out) {
                long id = startIndex;
                for (Tuple3<Integer, String, Long> value : values) {
                    out.collect(Tuple3.of(value.f0, value.f1, id++)); // 歸併
                }
            }
        });
}

0x05 輸出模型

這部分分為兩部分：

輸出後設資料，就是之前得到的 "把列名，列型別作為後設資料"。
輸出具體每一列的每一個單詞資訊，比如第一列的 (0,tennis,0)，(0,basketball,1)，(0,football,2)；第二列的資料 (1,hhh,0)，(1,zzz,1)，(1,can,2)；

public class MultiStringIndexerModelDataConverter implements
    ModelDataConverter<Tuple2<Params, Iterable<Tuple3<Integer, String, Long>>>, MultiStringIndexerModelData> {
    @Override
    public void save(Tuple2<Params, Iterable<Tuple3<Integer, String, Long>>> modelData, Collector<Row> collector) {
        if (modelData.f0 != null) {
            collector.collect(Row.of(-1L, modelData.f0.toJson(), null));
        }
        modelData.f1.forEach(tuple -> {
            collector.collect(Row.of(tuple.f0.longValue(), tuple.f1, tuple.f2));
        });
    }  
}

tuple = {Tuple3@9405} "(0,tennis,0)"
 f0 = {Integer@9406} 0
 f1 = "tennis"
 f2 = {Long@9408} 0

0x06 預測

預測功能是在 ModelMapperAdapter 完成的。

public class ModelMapperAdapter extends RichMapFunction<Row, Row> implements Serializable {
    private final ModelMapper mapper;
    private final ModelSource modelSource;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        List<Row> modelRows = this.modelSource.getModelRows(getRuntimeContext());
        this.mapper.loadModel(modelRows); //載入模型
    }

    @Override
    public Row map(Row row) throws Exception {
        return this.mapper.map(row); //預測
    }
}

6.1 載入模型

MultiStringIndexerModelDataConverter中我們會進行模型載入。

首先會載入元資訊
其次會逐條載入模型資訊

public MultiStringIndexerModelData load(List<Row> rows) {
    MultiStringIndexerModelData modelData = new MultiStringIndexerModelData();
    modelData.tokenAndIndex = new ArrayList<>();
    modelData.tokenNumber = new HashMap<>();
    for (Row row : rows) {
        long colIndex = (Long) row.getField(0);
        if (colIndex < 0L) { // 後設資料
            modelData.meta = Params.fromJson((String) row.getField(1));
        } else { // 具體模型資訊
            int columnIndex = ((Long) row.getField(0)).intValue();
            Long tokenIndex = Long.valueOf(String.valueOf(row.getField(2)));
            modelData.tokenAndIndex.add(Tuple3.of(columnIndex, (String) row.getField(1), tokenIndex));
            modelData.tokenNumber.merge(columnIndex, 1L, Long::sum); // 合併列資料個數
        }
    }

    // To ensure that every columns has token number.
    int numFields = 0;
    if (modelData.meta != null) {
        numFields = modelData.meta.get(HasSelectedCols.SELECTED_COLS).length;
    }
    for (int i = 0; i < numFields; i++) {
        modelData.tokenNumber.merge(i, 0L, Long::sum);
    }
    return modelData;
}

最後模型內容如下，其中 tokenNumber 表示每列的資料有幾個，tokenAndIndex表示具體資訊，比如(0,tennis,0)，(0,basketball,1)，(0,football,2) 就表示他們都是第一列的，basketball轉換後的資料是 1：

modelData = {MultiStringIndexerModelData@9348} 
 meta = {Params@9440} "Params {selectedCols=["a","b"], selectedColTypes=["VARCHAR","VARCHAR"]}"
 tokenAndIndex = {ArrayList@9360}  size = 6
  0 = {Tuple3@9472} "(0,football,2)"
  1 = {Tuple3@9511} "(0,tennis,0)"
  2 = {Tuple3@9512} "(1,zzz,1)"
  3 = {Tuple3@9513} "(1,hhh,0)"
  4 = {Tuple3@9514} "(0,basketball,1)"
  5 = {Tuple3@9515} "(1,can,2)"
 tokenNumber = {HashMap@9385}  size = 2
  {Integer@9507} 0 -> {Long@9508} 3
  {Integer@9509} 1 -> {Long@9508} 3
numFields = 2

6.2 預測

預測是在 MultiStringIndexerModelMapper 完成的。

// 假設輸入是：row = {Row@9309} "football,can"
// 選擇的列是：selectedColNames = {String[2]@9314}  0 = "a" 1 = "b"
// 模型對映器是：
this = {MultiStringIndexerModelMapper@9309} 
 indexMapper = {HashMap@9318}  size = 2
  {Integer@9357} 0 -> {HashMap@9314}  size = 3
   key = {Integer@9357} 0
    value = 0
   value = {HashMap@9314}  size = 3
    "basketball" -> {Long@9386} 1
    "football" -> {Long@9332} 2
    "tennis" -> {Long@9384} 0
  {Integer@9352} 1 -> {HashMap@9358}  size = 3
   key = {Integer@9352} 1
    value = 1
   value = {HashMap@9358}  size = 3
    "can" -> {Long@9332} 2
    "hhh" -> {Long@9384} 0
    "zzz" -> {Long@9386} 1

則經歷過下列程式碼，最後就可以進行預測

public Row map(Row row) throws Exception {
    Row result = new Row(selectedColNames.length);
    for (int i = 0; i < selectedColNames.length; i++) {
        Map<String, Long> mapper = indexMapper.get(i);
        int colIdxInData = selectedColIndicesInData[i];
        Object val = row.getField(colIdxInData);
        String key = val == null ? null : String.valueOf(val);
        Long index = mapper.get(key);
        if (index != null) {
            result.setField(i, index); // 我們主要執行在這裡
        } else {
        }
    }
  
// 最後預測結果是：
row = {Row@9308} "football,can"
result = {Row@9313} "2,2"
    
    return outputColsHelper.getResultRow(row, result);
}

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Alink漫談(十八) ：原始碼解析 之 多列字串編碼MultiStringIndexer

Alink漫談(十八) ：原始碼解析 之 多列字串編碼MultiStringIndexer

0x00 摘要

0x01 概念

0x02 示例程式碼

0x03 總體邏輯

0x04 Add Index to Token

4.1 合併計算單詞個數

4.1.1 打散輸入資料

4.1.2 分組計算個數

4.2 合併計算單詞個數

0x05 輸出模型

0x06 預測

6.1 載入模型

6.2 預測

0xFF 參考

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