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使用Ray进行词频统计(WordCount)
最近更新时间:2024.05.20 11:12:03首次发布时间:2024.05.20 11:12:03

本章节介绍下使用Ray进行词频统计(Word Count)的示例。

1 简介

MapReduce是一种分布式计算模型,将大型数据集的处理分解为三个阶段:

  1. Map(映射)阶段:对数据集中的元素应用指定的函数进行转换或映射,产生键值对,其中键代表一个元素,值是为该元素计算的度量。

  2. Shuffle**(洗牌)阶段**:收集Map阶段的所有输出,并按键组织它们。如果多个计算节点上出现相同的键,这个阶段包括在不同节点之间传输或洗牌数据。

  3. Reduce(归约)阶段:对Shuffle阶段的元素进行聚合。每个单词的出现次数总和是每个节点上出现次数的总和。

2 使用指导

  1. 首先定义两个函数:

    1. map_task:这个函数接收一段文本作为输入,然后统计这段文本中每个单词出现的次数。它使用一个字典word_counts来保存每个单词及其出现的次数。

    2. reduce_task:这个函数用于合并多个map_task任务的结果。它接收多个字典作为输入(即每个map_task的输出),并将它们合并成一个包含所有单词及其总出现次数的单一字典。

  2. 并行处理文本数据:使用列表推导式和map_task.remote()方法,为每段文本创建了一个Ray任务,并将它们提交给Ray运行时进行并行处理

  3. 接下来合并处理结果:使用reduce_task.remote(*map_results),将所有map_task的结果作为参数传递给reduce_task,以并行方式合并这些结果。

  4. 最后获取并打印结果:使用ray.get(reduce_result)获取reduce_task的执行结果。

  5. 整体样例代码

    wordcount.py文件内容;

    import ray
    
    # 初始化Ray
    ray.init()
    
    # 定义一个Ray任务
    @ray.remote
    def map_task(text):
        # 统计词频
        word_counts = {}
        for word in text.split():
            if word in word_counts:
                word_counts[word] += 1
            else:
                word_counts[word] = 1
        return word_counts
    
    # 定义另一个Ray任务
    @ray.remote
    def reduce_task(*word_counts_list):
        # 合并词频统计结果
        word_counts = {}
        for word_counts_dict in word_counts_list:
            for word, count in word_counts_dict.items():
                if word in word_counts:
                    word_counts[word] += count
                else:
                    word_counts[word] = count
        return word_counts
    
    # 文本数据
    texts = ['hello world', 'world world', 'hello hello world']
    
    # 使用Ray任务并行处理文本数据
    map_results = [map_task.remote(text) for text in texts]
    
    # 使用Ray任务合并处理结果
    reduce_result = reduce_task.remote(*map_results)
    
    # 获取并打印结果
    result = ray.get(reduce_result)
    print(result)
    
  6. 执行上述python代码

    ray job submit --working-dir . -- python wordcount.py
    
  7. 查看执行结果:

总结:这个用例展示了Ray框架如何简化分布式计算任务的实现。通过将计算分解为多个小任务(Map阶段),然后并行地在多个核心或节点上执行这些任务,最后合并结果(Reduce阶段),Ray能够有效地处理大规模数据集。这种方法在大数据处理和分布式机器学习中非常常见。