基于PySpark和ALS算法实现基本的电影推荐流程

  本文内容第一部分给出Pyspark常见算子的用法，第二部分则参考书籍《Python spark2.0 Hadoop机器学习与大数据实战》的电影推荐章节。本文内容为大数据实时分析项目提供基本的入门知识。

1、PySpark简介

  本节内容的图文一部分参考了这篇文章《PySpark 的背后原理 》，个人欣赏此博客作者，博文质量高，看完受益匪浅！Spark的内容不再累赘，可参考本博客《深入理解Spark》。PySpark的工作原理图示如下：

  在这里，Py4J 是一个用 Python 和 Java 编写的库，它可以让Python代码实现动态访问JVM的Java对象，同时JVM也能够回调 Python对象。因此PySpark就是在Spark外围包装一层Python API，借助Py4j实现Python和Java的交互（这里的交互就是通过socket实现，传字节码），进而实现通过Python编写Spark应用程序。
  在Driver端，PySparkContext通过Py4J启动一个JVM并产生一个JavaSparkContext；在Executor端，则不需要借助Py4j，因为Executor端运行的是由Driver传过来的Task业务逻辑（其实就是java的字节码）。

2、Pyspark接口用法

读取数据源

PySpark支持多种数据源读取，常见接口如下：

sc.pickleFile() # <class 'pyspark.rdd.RDD'>
sc.textFile() # <class 'pyspark.rdd.RDD'>
spark.read.json() # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
spark.read.text() # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>

例如读取本地要注意，格式为file://+文件绝对路径

sc.textFile("file:///home/mparsian/dna_seq.txt")

# 读取hdfs上文件数据
sc.textFile("your_hadoop/data/moves.txt")

常用算子

Spark的算子分为两类：Transformation和Action。
Transformation仅仅是定义逻辑，并不会立即执行，有lazy特性，目的是将一个RDD转为新的RDD，可以基于RDDs形成lineage（DAG图）；
Action：触发Job运行，真正触发driver运行job；

第一类算子：Transformation

• map(func): 返回一个新的RDD，func会作用于每个map的key，例如在wordcount例子要rdd.map(lambda a, (a, 1))将数据转换成(a, 1)的形式以便之后做reduce

  word_rdd = sc.parallelize (
     ["foo", "bar", "foo", "pyspark", "kafka","kafka", 10,10]
     )
  word_map_rdd = word_rdd.map(lambda w: (w, 1))
  mapping = word_map_rdd.collect()
  print(mapping)
  #输出
  [('foo', 1), ('bar', 1), ('foo', 1), ('pyspark', 1), ('kafka', 1), ('kafka', 1), (10, 1), (10, 1)]

• mappartitions(func, partition): Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.和map不同的地方在于map的func应用于每个元素，而这里的func会应用于每个分区，能够有效减少调用开销，减少func初始化次数。减少了初始化的内存开销。
  例如将一个数据集合分成2个区，再对每个区进行累加，该方法适合对超大数据集合的分区累加处理，例如有1亿个item，分成100个分区，有10台服务器，那么每台服务器就可以负责自己10个分区的数据累加处理。
  官方也提到mappartitions中如果一个分区太大，一次计算的话可能直接导致内存溢出。

rdd = sc.parallelize([10, 22, 3, 4], 2)
def f(each_partition): 
yield sum(each_partition)
rdd.glom().collect()
#输出：
[[10, 22], [3, 4]]
rdd.mapPartitions(f).glom().collect()
[[32], [7]]

• filter(func): 返回一个新的RDD，func会作用于每个map的key，用于筛选数据集

  rdd = sc.parallelize (["fooo", "bbbar", "foo", " ", "Aoo"])
  rdd.filter(lambda x: 'foo' in x).collect()
  # ['fooo', 'foo']

• flatMap(func): 返回一个新的RDD，func用在每个item，并把item切分为多个元素返回，例如wordcount例子的分类

  rdd = sc.parallelize (["this is pyspark", "this is spark"])
  rdd.flatMap(lambda line:line.split(' ')).collect()
  #可以看到每个item为一句话，经过func后，分解为多个单词（多个元素）
  # ['this', 'is', 'pyspark', 'this', 'is', 'spark']

rdd = sc.parallelize ((1,2,3))
rdd.flatMap(lambda x:(2*x,3*x)).collect()
# 对原来每个item分别乘2乘3，func返回两个item
# [2, 3, 4, 6, 6, 9]

• flatMapValues(func)：flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为key-value对的RDD中Value。每个一kv对的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。

rdd = sc.parallelize([("name", ["foo", "bar", "aoo"]), ("age", ["12", "20"])])
rdd.flatMapValues(lambda x:x).collect()
# 输出结果
[('name', 'foo'),
 ('name', 'bar'),
 ('name', 'aoo'),
 ('age', '12'),
 ('age', '20')]

• mapValues(func): 返回一个新的RDD，对RDD中的每一个value应用函数func。

  rdd = sc.parallelize([("name", ["foo", "bar", "aoo"]), ("age", ["12", "20"])])
  rdd.mapValues(lambda value:len(value)).collect()
  # [('name', 3), ('age', 2)]

• distinct(): 去除重复的元素

  rdd = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
  rdd.distinct().collect()
  # [('a', 1), ('a', 10), ('b', 1)]

• subtractByKey(other): 删除在RDD1与RDD2的key相同的项

rdd1 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
rdd2 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("c", 1), ("a", 1)])
rdd1.subtractByKey(rdd2).collect()
# [('b', 1)]

• subtract(other): 取差集

  rdd1 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
  rdd2 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("c", 1), ("a", 1)])
  rdd1.subtract(rdd2).collect()
  # [('b', 1)]

• intersection(other): 交集运算，保留在两个RDD中都有的元素

rdd1 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
rdd2 = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("c", 1), ("a", 1)])
rdd1.intersection(rdd2).collect()
# [('a', 1), ('a', 10)]

有关key-value类型的处理

rdd = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
# 取出所有item的key
rdd.keys().collect() # ['a', 'a', 'b', 'a']
# 取出所有的values
rdd.values().collect() # [1, 10, 1, 1]

• foldByKey(zeroValue, func, numPartitions=None)

  Merge the values for each key using an associative function “func” and a neutral “zeroValue” which may be added to the result an arbitrary number of times, and must not change the result (e.g., 0 for addition, or 1 for multiplication.).
  其实foldByKey也像reduceBykey，对同一key中的value进行合并，例如对相同key进行value累加，zeroValue=0表示累加：

  rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)])
  rdd.foldByKey(0, lambda x,y:x+y).collect()
  # [('a', 2), ('b', 1)]

#对相同key进行value累乘，注意zeroValue=1代表累乘：
rdd = sc.parallelize([("a", 2), ("b", 1), ("a", 2)])
rdd.foldByKey(1, lambda x,y:x*y).collect()
# [('a', 4), ('b', 1)]

• groupByKey(numPartitions=None): 将(K, V)数据集上所有Key相同的数据聚合到一起，得到的结果是(K, (V1, V2…))

  rdd = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
  sorted(rdd.groupByKey().mapValues(len).collect())
  # 统计数据集每个key的个数总和
  # [('a', 3), ('b', 1)]

rdd = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
sorted(rdd.groupByKey().mapValues(list).collect())
# 将每个key的v聚合到一个list里面
# [('a', [1, 10, 1]), ('b', [1])]

• reduceByKey(func, numPartitions=None):此算子最常用， 将(K, V)数据集上所有Key相同的数据聚合到一起，func的参数即是每两个K-V中的V。可以使用这个函数来进行计数，例如reduceByKey(lambda a,b:a+b)就是将key相同数据的Value进行相加。

rdd = sc.parallelize([("foo", 1), ("foo", 2), ("bar", 3)])
rdd.reduceByKey(lambda x, y : x + y).collect() # [('foo', 3), ('bar', 3)]  
x.reduceByKey(max).collect() #  [('foo', 2), ('bar', 3)]

• join(other, numPartitions=None): 将(K, V)和(K, W)类型的数据进行JOIN操作，得到的结果是这样(K, (V, W))

rdd1 = sc.parallelize([("bar", 10) , ("foo", 1)])
rdd2 = sc.parallelize([("bar", 12) , ("foo", 12)])
rdd1.join(rdd2).collect()
# [('bar', (10, 12)), ('foo', (1, 12))]

• union(other): 并集运算，合并两个RDD

rdd1 = sc.parallelize([("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
rdd2 = sc.parallelize([("a", 10) ,("c", 1), ("a", 1)])
rdd1.union(rdd2).collect()
# [('a', 10), ('b', 1), ('a', 1), ('a', 10), ('c', 1), ('a', 1)]

还有更多的transmission算子这里不再一一列举，可以参考官网PySpark API文档。

第二类算子：Action

• collect(): 以数组的形式，返回数据集中所有的元素。在数据探索阶段常用。

  word_rdd = sc.parallelize (
     ["foo", "bar", "foo", "pyspark", "kafka","kafka", 10,10]
  )
  word_map_rdd = word_rdd.map(lambda w: (w, 1))
  word_map_rdd.collect()
  # 输出
  [('foo', 1), ('bar', 1), ('foo', 1), ('pyspark', 1), ('kafka', 1), ('kafka', 1), (10, 1), (10, 1)]

• collectAsMap将k-v数据rdd集合转为python字典类型，同一key的项，只取第一项，其他的项被忽略

  rdd = sc.parallelize([("a", 1),("a", 10) ,("b", 1), ("a", 1)])
  rdd.collectAsMap() # {'a': 1, 'b': 1}

• count(): 返回数据集中元素的个数

word_rdd = sc.parallelize (
   ["foo", "bar", "foo", "pyspark", "kafka","kafka", 10,10]
)
word_rdd.count() # 8

• take(n): 返回数据集的前N个元素

word_rdd = sc.parallelize (
   ["foo", "bar", "foo", "pyspark", "kafka","kafka", 10,10]
)

word_rdd.take(3) # ['foo', 'bar', 'foo']

• takeOrdered(n): 升序排列，取出前N个元素

  word_rdd = sc.parallelize (
     ["foo", "bar", "foo", "zoo", "aoo"]
  )
  
  word_rdd.takeOrdered(3) # ['aoo', 'bar', 'foo']

• takeOrdered(n, key=lambda num: -num): 降序排列，取出前N个元素
  key=lambda num: -num只适用数值型的rdd，其实就将每项数值变为负数再排列

rdd=sc.parallelize([10, 1, 2, 9, 3, 4, 5, 6, 7], 2).takeOrdered(3,key=lambda num:-num)
print(rdd)

字符串的rdd排序，如下：

word_rdd = sc.parallelize (
   ["fooo", "bbbar", "ffoo", "zoo", "aoo"]
)

# 按字符长度降序排序再取前3项
word_rdd.takeOrdered(3,key=lambda item:-len(item))
# 按字符长度升序排序再取前3项
word_rdd.takeOrdered(3,key=len)
#按字母升序排序再取前3项
word_rdd.takeOrdered(3)

• countByKey(): 对同一key值累计其计数，例如wordcount

  rdd = sc.parallelize([("foo", 1), ("bar", 1), ("foo", 1)])
  rdd.countByKey().items()
  # dict_items([('foo', 2), ('bar', 1)])以元组的方式返回

• countByValue():对值分组统计

  rdd=sc.parallelize([9, 9, 10, 10, 10])
  rdd.countByValue().items()
  # dict_items([(9, 2), (10, 3)])

• Persistence(持久化)
  persist(): 将数据按默认的方式进行持久化
  unpersist(): 取消持久化
  saveAsTextFile(path): 将数据集保存至文件

• 创建rdd对象时指定分区，
  parallelize(c, numSlices=None)
  对每个元素都分区

  sc.parallelize([0, 2, 3, 4, 6], 5).glom().collect()
  # [[0], [2], [3], [4], [6]]

glom方法：Return an RDD created by coalescing all elements within each partition into a list
指定两个分区

rdd=sc.parallelize([10, 1, 2, 9, 3, 4, 5, 6, 7], 2)
rdd.glom().collect()
[[10, 1, 2, 9], [3, 4, 5, 6, 7]]

• 广播rdd
  给定一个key为id的字段数据集合，给定其id，求字段对应的value

非广播方式：

apples = sc.parallelize([(1, 'iPhone X'),(2, 'iPhone 8'),(5, 'iPhone 11')])

将该数据集合转为字典

apples_dict=apples.collectAsMap()
# {1: 'iPhone X', 2: 'iPhone 8', 5: 'iPhone 11'}

给定id集合

ids = sc.parallelize([2,1,5])

通过map方法取出ids对应的value

ids.map(lambda x:apples_dict[x]).collect()
# ['iPhone 8', 'iPhone X', 'iPhone 11']

这种方式，在ids与apples_dict之间的映射转换，每一个id查找映射，都需要将ids和apples_dict传到worker节点上计算，如果有100万个id，而且apples_dict是个超大字典，那么就需要进行100万次上传worker再计算结果，显然效率极低，也不合理。

使用广播方式可避免这种情况
将apples_dict转为广播变量

apples_dict_bc=sc.broadcast(apples_dict)
print(type(apples_dict_bc))
# <class 'pyspark.broadcast.Broadcast'>

给定id集合

ids = sc.parallelize([2,1,5])

id对应的value，使用apples_dict_bc.value[x]这个广播变量，获取id对应的value

ids.map(lambda x:apples_dict_bc.value[x]).collect()
# ['iPhone 8', 'iPhone X', 'iPhone 11']

在开始计算时，apples_dict_bc会传到worker node的内存上（如果数据集合太大，有部分数据则存在磁盘）。之后worker 可以一直使用这个“常驻内存广播变量”处理映射任务，即使有100万个id，客户端只需要把id传到worker即可，这个大apples_dict_bc数据集合则无需再传送到worker，大大减少时间。

• 累加器accumulator：

创建测试数据集

rdd = sc.parallelize([2,3,1,4,5])

创建accumulator累加器total，用于累加数集合

total=sc.accumulator(0)

创建accumulator累加器counter，用于计数

counter=sc.accumulator(0)

使用foreach，对每一项都使用total累计该元素的值，counter累加已处理的元素个数，注意：counter这个accumulator变量是自增1

rdd.foreach(lambda item:[total.add(item),counter.add(1)])

输出：

total.value # 15.0
counter.value 5

完整的wordcount示例

import pyspark
from pyspark import SparkContext as sc
from pyspark import SparkConf
def create_spark_context()
    conf=SparkConf().setAppName("word_count").setMaster("local[*]")
    spark_context=sc.getOrCreate(conf)    
    return spark_context
def word_count(spark_sc,input_file,output_dir,delimiter=' '):
    data_rdd=spark_sc.textFile(input_file) # 
    word_rdd=text_rdd.flatMap(lambda line:line.split(delimiter))
    count_rdd=word_rdd.map(lambda word:(word,1)).reduceByKey(lambda v1,v2:v1+v2)
    count_rdd.saveAsTextFile(output_dir) #注意这里参数为文件夹 

if __name__=='__main__':
    sc_obj=create_spark_context()
    word_count(sc_obj,"file:///opt/data.txt","file:///opt/word_count_output")

查看存放的输出结果，计算结果的输出文件放在part-00000这个文件，而_SUCCESS文件是无内容的。

[root@nn opt]# ls word_count_output/
part-00000  _SUCCESS

[root@nn word_count_output]# cat part-00000 
('linux', 1)
('is', 1)
('the', 1)
('best', 1)
('centos', 2)
('macos', 2)
('redhat', 2)

3、基于PySpark和ALS的电影推荐流程

  本节内容参考书籍pdf版本《Python spark2.0 Hadoop机器学习与大数据实战》的电影推荐章节。
  (有一点需要指出的是：该书的作者似乎为出书而出书，在前面十来章内容，冗长且基础，大量截图以及table，其实大部分内容可言简意赅。但他们似乎为了出书为了销量，需把这本书打造“很厚，页数多，专业技术书籍”的印象，但其精华只有后面关于pyspark.mllib机器学习示例的内容。)

数据集背景

数据源：https://grouplens.org/datasets/movielens/
这里有非常详细的电影训练数据，适合项目练手
数据信息：
MovieLens 100K
movie ratings.
Stable benchmark dataset. 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies

数据样例结构：

[root@nn ml-100k]# ls
allbut.pl  u1.base  u2.test  u4.base  u5.test  ub.base  u.genre  u.occupation
mku.sh     u1.test  u3.base  u4.test  ua.base  ub.test  u.info   u.user
README     u2.base  u3.test  u5.base  ua.test  u.data   u.item

有关数据结构的说明，可以查看README文件，例如u.data:4个字段，user id | item id | rating | timestamp.

196     242     3       881250949
186     302     3       891717742

读取用户数据

探索基本数据

user_rdd=sc.textFile("file:///opt/ml-100k/u.data")
user_rdd.count()# 100000
user_rdd.first() # '196\t242\t3\t881250949'

因ALS入参为3个字段，故只需取出user_rdd前3个字段的:用户id，产品id以及评分:

raw_rating_rdd=user_rdd.map(lambda line:line.split('\t')[:3]) # 每行分割后为一个包含4个元素的列表，取前3项即可
raw_rating_rdd.take(2)
输出：
[['196', '242', '3'],['186', '302', '3']] # 注意，每个item是列表

ALS训练数据格式的入参为一组元组类型的数据：Rating(user,product,rating)，过还需做以下转换

rating_rdd=raw_rating_rdd.map(lambda x:(x[0],x[1],x[2]))# x[0],x[1],x[2]对应用户id，电影id，评分
rating_rdd.take(2)
输出：
[('196', '242', '3'), ('186', '302', '3')]# rdd的每个item为元组类型

查看不重复的用户总量：

total_users=rating_rdd.map(lambda x:x[0]).distinct().count()
total_users # 943

查看不重复的电影总量（同上）：

total_moves=rating_rdd.map(lambda x:x[1]).distinct().count()
total_moves # 1682

训练模型

大致处理流程：读取文件=>user_rdd=>raw_rating_rdd=>rating_rdd，这里rating_rdd的格式就是ALS训练数据的格式Rating(user,product,rating)，然后再用ALS.train，训练结束后，就会创建模型对象MatrixFactorizationModel

这里简单介绍ALS算法：Alternating Least Squares matrix factorization，其实就是（交替）最小二乘法，这里为何使用ALS？因为它同时考虑了User和Item两个方面，即即可基于用户进行推荐又可基于物品，所以适合推荐型的场景，模型一般如下：

原始协同矩阵是一个m*n的矩阵，是由mk和kn两个矩阵相乘得到的，其中k<<m,n，U表示用户矩阵，V表示商品矩阵，k为U、V矩阵的的秩。学过线性代数应该知道A*B=C，两个矩阵相乘的结果，这就是所谓协同矩阵。

协同推荐就等同于C=A*B矩阵分解，矩阵分解（协同推荐矩阵是一个稀疏矩阵，因为不是所有的用户都对产品评分）最终又可以转换成了一个优化问题。将用户u对商品V的评分矩阵分解为两个矩阵：一个是用户对商品隐含特征的偏好矩阵，另一个是商品所包含的隐含特征的矩阵。在这个矩阵分解的训练过程中，评分缺失项得到了填充，那么这个填充的项就可以根据用户ID进行推荐。
更详细内容可以参考这两篇文章：文章1、文章2

from pyspark.mllib.recommendation import ALS
# 注意ALS算法是基于矩阵运算，因此需要环境安装numpy库

ALS.train(ratings,rank,iterations=5,lambda_=0.01)
ratings:训练数据集合，就是上面提到的Rating(user,product,rating)，也即是rating_rdd这个经过预处理的数据集

一句完成训练：

model=ALS.train(rating_rdd,10,10,0.01)
model# <pyspark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel at 0x7f3159bc8048>

该模型对象有几个属性：
model.rank # 10 分解为稀疏矩阵的秩
userFeatures 为分解后的用户矩阵

model.userFeatures().take(2)
输出：
[(1,
  array('d', [-0.7229161262512207, 0.036963045597076416, 0.23517486453056335, -0.18118669092655182, -1.4776617288589478, -1.0425325632095337, 0.3823653757572174, -0.3569445312023163, -0.2874303162097931, 0.0020452593453228474])),
 (2,
  array('d', [-0.3199065327644348, 0.41293472051620483, 0.12430011481046677, -0.42582616209983826, -0.4546814560890198, -1.496929407119751, 0.6246935725212097, 0.49794384837150574, -0.3813674747943878, 0.7599969506263733]))]

productFeatures为分解后的电影（产品）矩阵

model.productFeatures().take(2)
输出：
[(1,
  array('d', [-0.9663546681404114, 0.0724567249417305, 0.22562265396118164, -0.14772379398345947, -1.3601692914962769, -1.1434344053268433, 1.0299423933029175, -0.17817920446395874, -1.0483288764953613, 0.4326847195625305])),
 (2,
  array('d', [-0.701686441898346, -0.44971194863319397, 0.36079081892967224, -0.1727607101202011, -0.4821830689907074, -1.1037342548370361, 0.8413264155387878, -0.08249323815107346, -1.0539320707321167, 0.6040329337120056]))]

调用已训练的模型

model已经封装好几个常用的方法，api使用简便

Signature: model.recommendProducts(user, num)
Docstring:
Recommends the top "num" number of products for a given user and
returns a list of Rating objects sorted by the predicted rating in
descending order.

例如给用户199推荐前5部电影

model.recommendProducts(199,5)
[Rating(user=199, product=854, rating=10.774026140227157),
 Rating(user=199, product=962, rating=9.30074590770409),
 Rating(user=199, product=1176, rating=8.813180359193545),
 Rating(user=199, product=1280, rating=8.11317788460314),
 Rating(user=199, product=718, rating=7.8722593701756995)]

这个结果表示，rating值越大，越排在越前面，代表更为优先推荐，首先推荐给用户199的为854这部电影
根据用户ID:199和电影ID:854，查询预测评分:

model.predict(199,854) # 10.774026140227157

使用用得更多的场合是：将某部电影推荐给感兴趣的用户，可通过model.recommendUsers得出这些用户，例如，将电影ID为154，推荐给前10个用户

model.recommendUsers(154,10)
输出：
[Rating(user=133, product=154, rating=6.346890714591231),
 Rating(user=866, product=154, rating=6.10978058348641),
 Rating(user=50, product=154, rating=6.018355541192427),
 Rating(user=783, product=154, rating=5.991043569104054),
 Rating(user=310, product=154, rating=5.658875199814674),
 Rating(user=809, product=154, rating=5.636975519395109),
 Rating(user=78, product=154, rating=5.4898250475467725),
 Rating(user=762, product=154, rating=5.47223950904501),
 Rating(user=273, product=154, rating=5.318862413529849),
 Rating(user=264, product=154, rating=5.295430734770273)]

可以快速得出对电影ID为154最感兴趣的前10个用户，不过在推荐的信息里面，看不到电影名称，还需关联电影名的数据，从而形成完整的推荐信息。

加载电影详情数据：

move_info_rdd=sc.textFile("file:///opt/ml-100k/u.item")
move_info_rdd.take(3)
输出：
['1|Toy Story (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Toy%20Story%20(1995)|0|0|0|1|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0',
 '2|GoldenEye (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?GoldenEye%20(1995)|0|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0',
 '3|Four Rooms (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%20(1995)|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0']

查看u.item电影详情表的字段说明，总共有19个字段：

u.item     -- Information about the items (movies); this is a tab separated
              list of
              movie id | movie title | release date | video release date |
              IMDb URL | unknown | Action | Adventure | Animation |
              Children's | Comedy | Crime | Documentary | Drama | Fantasy |
              Film-Noir | Horror | Musical | Mystery | Romance | Sci-Fi |
              Thriller | War | Western |

作为测试，无需使用全部字段，只需挑出感兴趣的字段即可：电影id，电影名，url

move_splited_rdd=move_info_rdd.map(lambda line:line.split("|"))

# 提取3个字段，将转为map类型，name:电影名，url：电影ur 
func=lambda a_list:(int(a_list[0]),'name:%s,url:%s'%(a_list[1],a_list[4]))
move_map_info_rdd=move_splited_rdd.map(func).collectAsMap() #move_map_info_rdd 已经是字典类
print(move_map_info_rdd)
# python字典类型的电影信息
{1: 'name:Toy Story (1995) url:http://us.imdb.com/M/title-exact?Toy%20Story%20(1995)',
 2: 'name:GoldenEye (1995) url:http://us.imdb.com/M/title-exact?GoldenEye%20(1995)',
 ......
 }

move_map_info_rdd的key就是电影ID，因此只需要关联model.recommendUsers(154,10)输出的Rating(user=133, product=154, rating=6.346890714591231), product id，即可输出完整的推荐信息如下：
给用户id为199的用户推荐3部电影

result=model.recommendProducts(199,5)
for r in result:
    print(f'user:{r.user},moveid:{r.product},move_info:{move_map_info_rdd[r.product]},rating:{r.rating}')
  

输出：

user:199,moveid:854,move_info:name:Bad Taste (1987) url:http://us.imdb.com/M/title-exact?Bad%20Taste%20(1987),rating:10.774026140227157

user:199,moveid:962,move_info:name:Ruby in Paradise (1993) url:http://us.imdb.com/M/title-exact?Ruby%20in%20Paradise%20(1993),rating:9.30074590770409

user:199,moveid:1176,move_info:name:Welcome To Sarajevo (1997) url:http://us.imdb.com/M/title-exact?Welcome+To+Sarajevo+(1997),rating:8.813180359193545

将model持久化到本地后，再封装为完整的逻辑，方便重新使用

model.save(sc,'/opt/ml-100k/asl_model') # sc为spark程序开头的spark context
# 若再次存储再会提示出错，所以一般是这么用：
try：
    model.save(sc,path)
    return True
except Exception as e:
    return False

model以一个目录的形式保存，而且还保存了user和product的数据。

[root@nn ml-100k]# tree asl_model/
asl_model/
├── data
│   ├── product
│   │   ├── part-00000-bf34d65a-81e8-4124-a254-6e6044b8da2d-c000.snappy.parquet
│   │   └── _SUCCESS
│   └── user
│       ├── part-00000-3953175d-e560-42a5-8de3-fcc86a4b625c-c000.snappy.parquet
│       └── _SUCCESS
└── metadata
    ├── part-00000
    └── _SUCCESS

如何加载已训练好的本地模型？使用load方法即可

model.load(sc,'/opt/ml-100k/asl_model') # path为

完整代码

将以上的处理流程封装类，便于调用。

import pyspark
from pyspark import SparkContext as sc
from pyspark import SparkConf
from pyspark.mllib.recommendation import ALS
import os,datetime

class MoveRecommend(object):
    def __init__(self,model_path,user_path,move_path,app_name="move_recommend",master="local[*]"):
        self.app_name=app_name
        self.master=master
        self.sc=self.create_spark_context()
        self.train_rank=10 # 稀疏矩阵分解的秩
        self.train_iter=10 # 迭代次数
        self.train_lambda=0.01 # 正则化参数(惩罚因子)        
        self.user_path=user_path 
        self.move_path=move_path
        self.model_path=model_path
        self.model=self.get_model()

    
    @staticmethod
    def get_time():
        d=datetime.datetime.now()
        return d.strftime('%M:%S')
        
    def create_spark_context(self):
        conf=SparkConf().setAppName(self.app_name).setMaster(self.master)
        spark_context=sc.getOrCreate(conf)    
        return spark_context
    
    def get_model(self):
        """如果给定的目录没有model，则重新训练model，如果已有model，则直接加载使用"""
        if not os.path.isdir(self.model_path):
            print(f'model not found,start traing at {self.get_time()}')
            return self.train_and_save()
        return model.load(self.sc,self.model_path)

    def train_and_save(self):
        """只用训练集，训练model并持久化到本地目录"""
        user_rdd=self.sc.textFile("file://"+self.user_path)
        raw_rating_rdd=user_rdd.map(lambda line:line.split('\t')[:3]) # 每行分割后为一个包含4个元素的列表，取前3项即可
        rating_rdd=raw_rating_rdd.map(lambda x:(x[0],x[1],x[2]))# x[0],x[1],x[2]对应用户id，电影id，评分
        model=ALS.train(rating_rdd,self.train_rank,self.train_iter,self.train_lambda)
        model.save(self.sc,self.model_path)
        print(f'model training done at {self.get_time()}')
        return model 
        
        
    def get_move_dict(self):
        """返回一个字典列表，每个字典存放3个电影详情字段"""        
        move_info_rdd=self.sc.textFile("file://"+self.move_path)
        move_splited_rdd=move_info_rdd.map(lambda line:line.split("|"))
        # 提取3个字段，将转为map类型，name:电影名，url：电影ur 
        func=lambda a_list:(int(a_list[0]),'name:%s,url:%s'%(a_list[1],a_list[4]))
        move_map_info_rdd=move_splited_rdd.map(func).collectAsMap() #move_map_info_rdd 已经是字典类 
        return move_map_info_rdd
    
    def recommend_product_by_userid(self,user_id,num=5):
        """根据给定用户id，向其推荐top N部电影"""                
        result= self.model.recommendProducts(user_id,num)
        move_dict=self.get_move_dict()
        return [(r.user,r.product,move_dict[r.product],r.rating) for r in result]
    
    
    def recommend_user_by_moveid(self,move_id,num=5):
        """根据给定电影ID，推荐对该电影感兴趣的top N 个用户"""     
        result=self.model.recommendUsers(move_id,num)
        move_dict=self.get_move_dict()
        return [(r.user,r.product,move_dict[r.product],r.rating) for r in result]

调用：

m=MoveRecom(model_path='/opt/ml-100k/costom_model',user_path='/opt/ml-100k/u.data',move_path='/opt/ml-100k/u.item')

输出训练时间：
model not found,start traing at 26:45
model training done at 27:06

项目难点说明

  上面的例子只是给出demo流程，而且数据已准备，但如果针对实际项目，则需要你处理以下两个主要难点：
（1） 训练数据的获取、整理和加工，并将这一流程自动化。
（2）模型的训练，以及根据新数据重新训练模型，以保证模型推荐效果最优，并将这一流程自动化。
  至于其他工作，例如web 层面的开发，以及Apps或者说底层数据的存储，对于全栈开发者来说，并无大碍，只是需要耗费更多精力而已。

小结

  本文给出了较为入门的基于PySpark实现的推荐类的业务流程，该逻辑其实是离线的模式：训练数据已经加工好，模型训练也没有进行深度调优。事实上，如果将其作为一个生产可用项目来实施，需将大数据生态圈相关技术栈以及web 开发进行整合，此类项目的架构设计一般有下面三部分：

• 需推荐的业务数据（包括训练集和测试集）收集、计算、存储：大数据生态圈相关技术栈实现
• 模型训练方面：离线存储PySpark计算后生成的训练模型，而且需要定时训练和更新该模型文件，以便保持最优模型。
• 以web api的方式提供推荐数据：为BI或者其他应用以get、post的方式提供推荐数据，例如post一个用户ID，返回相应的推荐条目

以下简要说明两种基本架构图：
第一种：适合数据量不大，几个节点组成的小型“大数据”服务
  这种架构较为简单，数据源本身已经存储在各个业务的原有数据库中或者日志文件，开发者无需借助hadoop存储组件，自行实现数据源抽取模块，接着只需PySpark读取这些数据并训练成模型文件即可，模型文件管理可以通过定时训练更新，最后通过web API的形式为上层应用提供推荐或者匹配记录。
需要注意的是：构建web API方式这里用了Python栈，当然可用Java栈或者Go栈

第二种：适合数据量大的中大型大数据服务
  此类架构适合那些几十GB到几百GB级别甚至是TB级别的分布式大数据节点集群，此类场景需引入hadoop相关生态圈的技术栈，用于处理大量属鸡的存储和计算：Flume、Kafka、HBase、Hive，在计算层提供分布式的Spark组件支撑离线模型计算。