本文作者 孟硕 阿里云智能 产品专家

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一、Python 生态的重要性

Why Python

Python has grown to become the dominant language both in data analytics, and general programming。

根据技术问答网站stack overflow统计，Python、C#、Javascript、java、php、C++、SQL、R、statistics这些编程语言从2009年至2021年的趋势图如下图所示。可以看出Python的趋势是呈现上涨趋势，特别是在数据分析和数据科学领域，几乎是top one的编程语言。这是Python生态的发展趋势。当然，在数据分析数据科学机器学习这个领域，不只是有编程语言这一个因素。

统计来自 https://insights.*.com/trends

数据科学技术栈

在数据科学领域编程语言只是一个方面，语言不止包含Python，也有数据分析人员用SQL，或者传统分析语言R，或者是函数式编程语言Scala。第二个方面需要有数据分析对应的库，比如NumPy、pandas等，或者是基于可视化的库会在里面。Python运行的集群还会有一些运维的技术栈在里面，比如可以运行在docker或者是kubernetes上。如果要做数据分析数据科学，前期需要对数据进行清洗，有一些ETL的过程。有一些清洗不只是一两步能完成的，需要用工作流去完成整体的ETL的过程。里面涉及到最流行的组件比如Spark，整个工作流调度Airflow，最终结果做一个呈现，就需要存储，一般用PostgreSQL数据库或者内存数据库redis，对外再连接一个BI工具，做最终结果的展示。还有比如机器学习的一些组件或者平台，TensorFlow、PyTorch等。如果是设计到Web开发，快速搭建起一个前端平台，还会用的比如Flask等。最后包括一个商业智能的软件，比如有BI工具tableau、Power BI，或者是数据科学领域经常用到的软件SaaS。

这就是整个数据科学技术栈比较完整的一个视图。我们从编程语言切入，发现如果要实现大规模数据的数据科学是需要方方面面的考量。

二、MaxCompute 分布式 Python 能力介绍

MaxCompute 分布式 Python 技术 - PyODPS

MaxCompute是一款SaaS模式的云数据仓库，基于MaxCompute是有兼容Python的能力。

PyODPS 是 MaxCompute 的 Python 版本的 SDK， 它提供了对 MaxCompute 对象的基本操作；并提供了 DataFrame 框架(二维表结构，可以进行增删改查操作），能在 MaxCompute 上进行数据分析。

PyODPS 提交的 SQL 以及 DataFrame作业都会转换成 MaxCompute SQL 分布式运行；如果第三方库，能以 UDF+SQL 的形式运行，也可以分布式运行。

如果需要 Python 把作业拆成子任务分布式来运行，比如大规模的向量计算原生 Python 没有分布式能力，这时候推荐用 MaxCompute Mars。是可以把Python任务拆分成子任务进行运行的框架。

Dome实践

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自定义函数中使用三方包

假如不是单纯运行Python，需要借助一些Python第三方包，这个MaxCompute也是支持的。

流程如下：

Step1

确定使用到的第三方包

sklearn,scipy

Step2

找到对应报的所有依赖

sklearn,scipy,pytz,pandas,six,python-dateutil

Step3

下载对应的三方包（pypi）

python-dateutil-2.6.0.zip,

pytz-2017.2.zip, six-1.11.0.tar.gz,

pandas-0.20.2-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip,

scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip,

scikit_learn-0.18.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip

Step4

上传资源变成MaxCompute的一个Resource对象。

这样我们去创建函数，再引用自定义函数，就能够使用到第三方包。

自定义函数代码

def test(x):
    from sklearn import datasets, svm
    from scipy import misc
    import numpy as np
    
    iris = datasets.load_iris()
    clf = svm.LinearSVC()
    clf.fit(iris.data, iris.target)
    pred = clf.predict([[5.0, 3.6, 1.3, 0.25]])
    assert pred[0] == 0
    assert misc.face().shape is not None
    return x

MaxCompute 分布式 Python 技术 - Mars

项目名字 Mars

最早是 MatrixandArray；登陆火星

为什么要做 Mars

• 为大规模科学计算设计的：大数据引擎编程接口对科学计算不太友好，框架设计不是为科学计算模型考虑的
• 传统科学计算基于单机，大规模科学计算需要用到超算

Tips科学计算：计算机梳理数据： Excel-> 数据库 (MySQL)-> Hadoop, Spark, MaxCompute 数据量有 了很大变化，计算模型没有变化，二维表，投影、切片、聚合、筛选和排序，基于关系代数，集合论；科学计算基础结构不是二维表：例如图片2维度，每个像素点不是一个数字（RGB+α 透明通道）

• 传统 SQL 模型处理能力不足：线性代数，行列式的相乘，现有数据库效率低
• 现状 R，Numpy 单机基于单机； Python 生态的 Dask 大数据到科学计算的桥梁

案例

客户A MaxCompute 现有数据，需要针对这些 百亿数据 TB 级别的数据相乘；现有 MapReduce 模式性能低；用 Mars 就可以高效的解决；目前是唯一一个大规模科学计算引擎

加速数据科学的新方式

加速数据科学的方式如下图所示。

基于DASK或者是 MaxCompute Mars其实是 Scale up 和 Scale out 兼容的方式。在下图左下代表单机运行Python 的库做数据科学的一个方式。大规模超算的思路是Scale up，也就是线上垂直扩散，增加硬件能力，比如可以利用多核，当前每台电脑或服务器上不止一核，包括GPU、TPU、NPU等做深度学习的硬件。可以把Python移植到这些硬件上做一些加速。这里的技术包含比如Modin是做多核加速pandas。在右下，也有一些框架在做分布式Python，比如RAY是蚂蚁的一款框架服务，本质上Mars是可以运行在RAY上，相当于Python生态的一个调度，一个kubernetes。DASK也是在做分布式Python，包括Mars。当然，最佳的模式是 Scale up 和 Scale out 两种做一个组合。这样的好处是，可以做分布式，在单节点上也可以利用硬件能力。Mars当前只能在大规模集群上，单机配置在GPU集群。

分布 Python 的设计逻辑

Mars本质上设计思路是把数据科学库分布式化掉，比如Python，可以把Dataframe做一个拆分，包括Numpy，Scikit-Learn。

把大规模作业拆分成小作业来做分布式计算。本身框架就是拆成作业用的，首先客户端提交一个作业，Mars框架把作业拆分，做一个DAG图，最后汇总收集计算结果。

Mars 场景1 CPU和GPU混合计算

1、安全和金融领域，传统大数据平台挖掘周期长，资源紧张，等待周期长。

2、Mars DataFrame加速数据处理：大规模排序；统计；聚合分析。

3、Mars learn 加速无监督学习；Mars拉起分布式深度学习计算。

4、 使用 GPU 加速特定计算。

Mars 场景2 可解释性计算

1、广告归因&洞察特征的解释算法，本身计算量巨大，耗时长。

2、使用 Mars Remote 将计算用数十台服务器进行加速，提升百倍性能。

Mars场景3 大规模k-最邻近算法

1、Embedding 的流行使得用向量表述实体非常常见。

2、Mars 的NearestNeighbors算法兼容 scikit-learn。暴力算法在300万向量和300万向量计算top10相似计算（9万亿次向量比对）中，用20个worker两个小时计算完成，大数据平台基于SQL+UDF的方式无法完成计算。更小规模 Mars 相比大数据平台性能提升百倍。

3、Mars 支持分布式的方式加速Faiss、Proxima（阿里达摩院向量检索库），达到千万和亿级别规模。

三、最佳实践

Mars本身会集成一些Python第三方包，基本主流机器学习和深度学习的库都包含在里面。下方Demo讲一个使用Mars做智能推荐，用lightgbm做一个分类算法，比如有一些优惠判断是不是给某些用户做推送。

Mars 包括的第三方包：

https://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/mars-third-parties.html

第一张图上主要步骤是通过 AK、project 名字、Endpoint 信息连接到 MaxCompute。接下来创建一个4节点，每个节点8 core，32G 的集群，应用 extended 扩展包，并生成 100w 用户 64维度描述信息的训练数据。

利用 Lightgbm 2分类算法的模型训练：

将模型以 Create resource 方式传到 MaxCompute 作为 resource 对象，准备测试集数据

使用测试测试集数据验证模型，得出分类：

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