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ftrl_lr_spark.md

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[Spark Streaming on Angel] FTRL

FTRL是一种在线学习的常见优化算法，方便实用，而且效果很好，常用于更新在线的CTR预估模型。之前的传统实现多见于Storm。但是实际应用中，数据集的维度往往很大，且模型稀疏性，这种Case下，用Spark Streaming结合Angel，其实会有更好的效果，而且代码很少，性能稳健。

1. 算法介绍

FTRL算法兼顾了FOBOS和RDA两种算法的优势，既能同FOBOS保证比较高的精度，又能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性。

该算法的特征权重的更新公式为：

其中

  • G函数表示损失函数的梯度

  • w的更新公式（针对特征权重的各个维度将其拆解成N个独立的标量最小化问题）

  • 如果对每一维度的学习率单独考虑，w的更新公式：

2.分布式实现

Google给出的带有L1和L2正则项的基于FTRL优化的逻辑回归算法的工程实现

为了加快收敛速度，算法还提供了基于SVRG的方差约减FTRL算法，即在梯度更新时对梯度进行方差约减。

  • SVRG的一般过程为：

为此，算法在损失函数的梯度g处增加了一步基于SVRG的更新，同时为了符合SVRG算法的原理，增加了两个参数rho1，rho2,近似计算每个阶段的权重和梯度。给出基于SVRG算法的FTRL算法（后文简称"FTRL_VRG"）的一般过程：

参考实现，结合Spark Streaming和Angel的特点，FTRL的分布式实现的框架图如下：

FTRL_VRG的分布式实现框架图如下：

3. 运行 & 性能

输入格式

  • dim：输入数据的维度,默认从0开始计数
  • 格式：消息格式仅支持标准的"libsvm"数据格式
  • 本算法以kafka为消息发送机制，使用时需要填写kafka的配置信息。

参数说明

  • 算法参数

    • alpha：w更新公式中的alpha
    • beta: w更新公式中的beta
    • lambda1: w更新公式中的lambda1
    • lambda2: w更新公式中的lambda2
    • rho1:FTRL_VRG中的权重更新系数
    • rho2:FTRL_VRG中的梯度更新系数

  • 输入输出参数

    • checkPointPath：streaming流数据的checkpoint路径
    • actionType："train"表示训练，"predict"表示预测
    • sampleRate：预测时用来控制样本的输入比例
    • zkQuorum:Zookeeper的配置信息，格式："hostname:port"
    • topic:kafka的topic信息
    • group:kafka的group信息
    • receiverNum:kafka receiver的个数
    • streamingWindow：控制spark streaming流中每批数据的持续时间
    • modelSavePath：训练时模型的保存路径，预测时模型的加载路径
    • logPath:每个batch的平均loss输出路径
    • partitionNum：streaming中的分区数
    • optMethod:选择采用ftrl还是ftrlVRG进行优化
    • isIncrementLearn:是否增量学习
    • batch2Check:间隔多少个batch对训练集的loss进行一次计算
    • batch2Save:间隔多少个batch对模型进行一次保存
    • input:预测时是输入路径
    • output:预测结果的输出路径

  • 资源参数

    • num-executors：executor个数
    • executor-cores：executor的核数
    • executor-memory：executor的内存
    • driver-memory：driver端内存
    • spark.ps.instances:Angel PS节点数
    • spark.ps.cores:每个PS节点的Core数
    • spark.ps.memory：每个PS节点的Memory大小

提交命令

可以通过下面命令向Yarn集群提交FTRL_SparseLR算法的训练任务:

./bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
    --conf spark.hadoop.angel.ps.ha.replication.number=2 \
    --conf fs.default.name=hdfs://tl-nn-tdw.tencent-distribute.com:54310 \
    --conf spark.yarn.allocation.am.maxMemory=55g \
    --conf spark.yarn.allocation.executor.maxMemory=55g \
    --conf spark.ps.jars=$SONA_ANGEL_JARS \
    --conf spark.ps.instances=20 \
    --conf spark.ps.cores=2 \
    --conf spark.ps.memory=6g \
    --jars $SONA_SPARK_JARS \
    --name $name \
    --driver-memory 5g \
    --num-executors 10 \
    --executor-cores 2 \
    --executor-memory 12g \
    --class com.tencent.angel.spark.ml.online_learning.FTRLRunner \
    spark-on-angel-mllib-2.2.0.jar \
    input:$input \
    output:$output \
    actionType:train \
    sampleRate:0.1 \
    partitionNum:10 \
    modelSavePath:$modelSavePath \
    checkPointPath:$checkPointPath \
    logPath:$logPath \
    group:$group \
    master:$master \
    topic:$topic \
    bid:$bid \
    tid:$tid \
    rho1:0.2 \
    rho2:0.2 \
    alpha:0.1 \
	isIncrementLearn:false \
    lambda1:0.3 \
    lambda2:0.3 \
    dim:175835 \
    streamingWindow:10 \
    receiverNum:10 \
    batch2Check:50 \
    batch2Save:10 \
    optMethod:ftrlVRG