Hadoop中如何进行数据的降维和提取？代码举例讲解

发表于2023年8月26日2023年6月11日作者 IT之美

在Hadoop中进行数据降维和特征提取的主要方式是:

1、使用Hive的UDF(User-Defined Function)实现特征工程:

编写UDF从复杂类型的字段中提取出特征信息。
在查询语句中调用UDF方法实现自定义的特征提取逻辑。
UDF支持丰富的数据类型,可以实现各种特征提取需求。
底层依赖于Hive的数据读取与UDF方法的调用。

2、在MapReduce中自定义Mapper实现特征提取:

编写Mapper解析数据并实现 feature engineering,提取关键特征。
Mapper的输出将包含提取出的特征信息。
这需要编写Mapper组件并在驱动类中进行调用。
可与Reducer组合完成特征选择等工作。

3、使用Mahout中的特征提取算法:

Mahout提供了丰富的机器学习算法,包括SVD、PCA等特征提取方法。
可以通过MapReduce或Spark调用Mahout的机器学习算法。
Mahout会自动实现数据的降维和特征提取。
需要熟悉Mahout的编程接口与组件。

4、使用Spark MLlib中的特征提取方法:

Spark MLlib提供了丰富的机器学习与特征工程算法。
直接调用MLlib的PCA、Tokenizer等组件实现特征提取。
MLlib的算法基于Spark engine,性能强大。
需要熟悉Spark MLlib的编程接口和组件。

5、 Hive数据特征提取示例:

创建输入表table1:

CREATE TABLE table1 (
  col1 array<string>, 
  col2 map<string,int>
);

编写UDF从col1中提取关键词:

CREATE FUNCTION extract_keywords(col1 ARRAY<STRING>) 
RETURNS ARRAY<STRING>  
BEGIN
    DECLARE keywords ARRAY<STRING>;
    FOREACH(str IN col1) DO
        IF str LIKE '%key1%' OR str LIKE '%key2%' THEN 
            INSERT INTO keywords VALUES (str);
        END IF;
    END FOREACH;
return keywords;
END

在查询中调用UDF提取特征:

SELECT 
  extract_keywords(col1) AS keywords,
  col2
FROM table1;

keywords字段输出提取出的关键词数组。

数据降维和特征提取的主要作用是:

1、压缩数据,降低空间复杂度,方便存储与传输。
2、提取最重要的信息,支持决策与预测。
3、减少冗余特征,提高机器学习效果。
4、支持以数据为中心的业务变革与创新。