apache-spark - Apache Spark中的非线性（DAG）ML管道

我已经设置了一个简单的Spark-ML应用程序，我有一个独立的变换器管道，可以将列添加到原始数据的数据框中。由于变压器不看彼此的输出，我希望我可以在非线性（DAG）管道中并行运行它们。我可以找到关于此功能的所有内容来自the Spark ML-Guide：

只要数据流动，就可以创建非线性管道图形形成有向无环图（DAG）。这个图表目前是基于输入和输出列名隐式指定每个阶段（通常指定为参数）。如果管道形成一个DAG，然后必须按照拓扑顺序指定各个阶段。

我对段落的理解是，如果我为每个变换器设置inputCol（s），outputCol参数并在创建管道时以拓扑顺序指定阶段，那么引擎将使用该信息来构建执行DAG s.t.一旦输入就绪，DAG的各个阶段就可以运行。

有关此问题的一些问题：

我的理解是否正确？

不完全是。因为阶段是以拓扑顺序提供的，所以您需要做的就是以正确的顺序遍历图表，从左到右应用PipelineStages。这就是你致电PipelineTransform时会发生什么。

阶段的顺序遍历两次：

使用transformSchema which is simply implemented as stages.foldLeft(schema)((cur, stage) => stage.transformSchema(cur))验证架构。这是执行实际模式验证的部分。
使用Transformers并使Estimators适合实际变换数据。这只是a simple for loop which applies stages sequentially one by one。

同样，如果其中一个阶段我没有指定inputCol（s）会发生什么？

几乎没什么有趣的。由于阶段是按顺序应用的，并且在实际转换开始之前，给定Transformer使用其transformSchema方法应用了唯一的模式验证，因此它将作为任何其他阶段进行处理。

如果变换器向数据帧添加两列
，会发生什么

与上述相同。只要它为后续阶段生成有效的输入模式，它就与任何其他Transformer没有区别。

变形金刚不看彼此的输出我希望我能并行运行它们

理论上，您可以尝试构建一个自定义复合变换器，它封装了多个不同的变换，但唯一可以独立执行并从此类操作中受益的部分是模型拟合。在一天结束时，您必须返回一个可以被下游阶段使用的单个转换DataFrame，并且实际转换最有可能被安排为单个数据扫描。

如果真的值得付出努力，问题仍然存在。虽然可以同时执行多个作业，但如果可用资源的数量与处理单个作业所需的工作量相比相对较高，则它仅提供一些优势。它通常需要一些低级别管理（分区数量，shuffle分区数量），这不是Spark SQL的最强功能。