分布式数据处理平台构建经验

分布式数据处理平台构建经验

在大模型训练过程中，数据处理效率直接影响模型收敛速度和最终效果。本文分享一个基于Apache Spark的分布式数据处理平台构建经验。

核心架构

Spark + HDFS + Kafka + Hive

关键步骤

1. 数据接入层：使用Kafka收集原始日志数据，通过Spark Streaming实时消费
2. 数据清洗：利用Spark SQL进行数据去重、缺失值处理
3. 特征提取：通过自定义UDF函数实现文本向量化和数值特征标准化
4. 数据存储：将处理后的数据存储到HDFS，便于后续训练使用

核心代码示例

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, isnan

df = spark.read.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
    .option("subscribe", "raw-data").load()

# 数据清洗步骤
processed_df = df.select("value").withColumn(
    "cleaned_value",
    when(col("value").isNull(), "missing")
    .otherwise(col("value"))
)

# 特征工程
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
assembler = VectorAssembler(
    inputCols=["feature1", "feature2", "feature3"],
    outputCol="features"
)

优化建议

• 合理设置分区数避免数据倾斜
• 使用缓存机制提升重复计算效率
• 定期监控集群资源使用情况