Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API，我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用，它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来，通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系，极大地简化了开发机器学习应用的难度。
Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象。DataFrame来自Spark SQL，表示对数据集的一种特殊抽象，它也是Dataset（它是Spark 1.6引入的表示分布式数据集的抽象接口），但是DataFrame通过为数据集中每行数据的每列指定列名的方式来组织Dataset，类似于关系数据库中的表，同时还在底层处理做了非常多的优化。DataFrame可以基于不同的数据源进行构建，比如结构化文件、Hive表、数据库、RDD等。或者更直白一点表达什么是DataFrame，可以认为它等价于Dataset[Row]，表示DataFrame是一个Row类型数据对象的Dataset。
机器学习可以被应用于各种数据类型，例如向量、文本、图片、结构化数据。Spark ML API采用DataFrame的理由是，来自Spark SQL中的DataFrame接口的抽象，可以支持非常广泛的类型，而且表达非常直观，便于在Spark中进行处理。所以说，DataFrame是Spark ML最基础的对数据集的抽象，所有各种ML Pipeline组件都会基于DataFrame构建更加丰富、复杂的数据处理逻辑。
Spark ML Pipeline主要包含2个核心的数据处理组件：Transformer、Estimator，其中它们都是Pipeline中PipelineStage的子类，另外一些抽象，如Model、Predictor、Classifier、Regressor等都是基于这两个核心组件衍生出来，比如，Model是一个Transformer，Predictor是一个Estimator，它们的关系如下类图所示：
基于上图，我们对它们进行详细的说明，如下所示：
- Transformer
Transformer对机器学习中要处理的数据集进行转换操作，类似于Spark中对RDD进行的Transformation操作（对一个输入RDD转换处理后生成一个新的RDD），Transformer是对DataFrame进行转换。我们可以从Transformer类的代码抽象定义，来看一下它定义的几个参数不同的transform方法，如下所示：
package org.apache.spark.ml @DeveloperApi
abstract class Transformer extends PipelineStage { @Since("2.0.0")
@varargs
def transform(
dataset: Dataset[_],
firstParamPair: ParamPair[_],
otherParamPairs: ParamPair[_]*): DataFrame = {
val map = new ParamMap()
.put(firstParamPair)
.put(otherParamPairs: _*)
transform(dataset, map)
} @Since("2.0.0")
def transform(dataset: Dataset[_], paramMap: ParamMap): DataFrame = {
this.copy(paramMap).transform(dataset)
} @Since("2.0.0")
def transform(dataset: Dataset[_]): DataFrame override def copy(extra: ParamMap): Transformer
}
上面对应的多个transform方法，都会输入一个Dataset[_]，经过转换处理后输出一个DataFrame，实际上你可以通过查看DataFrame的定义，其实它就是一个Dataset，如下所示：
type DataFrame = Dataset[Row]
Transformer主要抽象了两类操作：一类是对特征进行转换，它可能会从一个DataFrame中读取某列数据，然后通过map算法将该列数据转换为新的列数据，比如，输入一个DataFrame，将输入的原始一列文本数据，转换成一列特征向量，最后输出的数据还是一个DataFrame，对该列数据转换处理后还映射到输入时的列名（通过该列名可以操作该列数据）。
下面，我们看一下，Spark MLLib中实现的Transformer类继承关系，如下类图所示：
- Estimator
Estimator用来训练模型，它的输入是一个DataFrame，输出是一个Model，Model是Spark ML中对机器学习模型的抽象和定义，Model其实是一个Transformer。一个机器学习算法是基于一个数据集进行训练的，Estimator对基于该训练集的机器学习算法进行了抽象。所以它的输入是一个数据集DataFrame，经过训练最终得到一个模型Model。
Estimator类定了fit方法来实现对模型的训练，类的代码如下所示：
package org.apache.spark.ml @DeveloperApi
abstract class Estimator[M <: Model[M]] extends PipelineStage { @Since("2.0.0")
@varargs
def fit(dataset: Dataset[_], firstParamPair: ParamPair[_], otherParamPairs: ParamPair[_]*): M = {
val map = new ParamMap()
.put(firstParamPair)
.put(otherParamPairs: _*)
fit(dataset, map)
} @Since("2.0.0")
def fit(dataset: Dataset[_], paramMap: ParamMap): M = {
copy(paramMap).fit(dataset)
} @Since("2.0.0")
def fit(dataset: Dataset[_]): M @Since("2.0.0")
def fit(dataset: Dataset[_], paramMaps: Array[ParamMap]): Seq[M] = {
paramMaps.map(fit(dataset, _))
} override def copy(extra: ParamMap): Estimator[M]
}
通过上面代码可以看到，Estimator调用fit方法以后，得到一个Model，也就是Transformer，一个Transformer又可以对输入的DataFrame执行变换操作。
下面，我们看一下，Spark MLLib中实现的Estimator类，如下类图所示：
- PipelineStage
PipelineStage是构建一个Pipeline的基本元素，它或者是一个Transformer，或者是一个Estimator。
- Pipeline
Pipeline实际上是Estimator的实现类，一个Pipeline是基于多个PipelineStage构建而成的DAG图，简单一点可以使用线性的PipelineStage序列来完成机器学习应用的构建，当然也可以构建相对复杂一些的PipelineStage DAG图。
调用Pipeline的fit方法，会生成一个PipelineModel，它是Model的子类，所以也就是一个Transformer。在训练过程中，Pipeline中的多个PipelineStage是运行在训练数据集上的，最后生成了一个Model。我们也可以看到，训练模型过程中，处于最后面的PipelineStage应该是一个或多个连续的Estimator，因为只有Estimator运行后才会生成Model。
接着，就是Pipeline中处于训练阶段和测试阶段之间，比较重要的一个PipelineStage了：PipelineModel，它起了承上启下的作用，调用PipelineModel的transform方法，按照和训练阶段类似的数据处理（转换）流程，经过相同的各个PipelineState对数据集进行变换，最后将训练阶段生成模型作用在测试数据集上，从而实现最终的预测目的。
基于Spark ML Pipeline，可以很容易地构建这种线性Pipeline，我们可以看到一个机器学习应用构建过程中（准备数据、训练模型、评估模型）的各个处理过程，可以通过一个同一个Pipeline API进行线性组合，非常直观、容易管理。
Spark ML Pipeline实践
这里，我们直接根据Spark ML Pipeline官方文档给出的示例——基于Logistic回归实现文本分类，来详细说明通过Spark ML Pipeline API构建机器学习应用，以及具体如何使用它。官网给出的这个例子非常直观，后续有关在实际业务场景中的实践，我们会单独在另一篇文章中进行分享。
- 场景描述
这个示例：
在训练阶段，需要根据给定的训练文本行数据集，将每个单词分离出来；然后根据得到的单词，生成特征向量；最后基于特征向量，选择Logistic回归算法，进行训练学习生成Logistic模型。
在测试阶段，需要按照如上相同的方式去处理给定的测试数据集，基于训练阶段得到的模型，进行预测。
- 训练阶段
训练阶段各个数据处理的步骤，如下图所示：
上图中，蓝色方框表示的都是Transformer，红色方框表示Estimator。
在训练阶段，通过Pipeline运行时，Tokenizer和HashingTF都会将输入的DataFrame进行转换，生成新的DataFrame；LogisticRegression是一个Estimator，当调用LogisticRegression的fit方法时，会生成一个LogisticRegressionModel，它是一个Transformer，可以在测试阶段使用。
- 测试阶段
上面的过程都是在调用Pipeline的fit方法时进行处理的，最后会生成一个PipelineModel，它是一个Transformer，会被用于测试阶段。测试阶段运行始于该PipelineModel，具体处理流程如下图所示：
PipelineModel作为一个Transformer，首先也会对输入的测试数据集执行转换操作，对比训练阶段的处理流程，可以看到，在训练阶段的Estimator都变成了Transformer，因为我们在测试阶段的输出就是一个结果集DataFrame，而不需要训练阶段生成Model了。
- 示例代码
首先，准备模拟的训练数据集，代码如下所示：
val training = spark.createDataFrame(Seq(
(0L, "a b c d e spark", 1.0),
(1L, "b d", 0.0),
(2L, "spark f g h", 1.0),
(3L, "hadoop mapreduce", 0.0)
)).toDF("id", "text", "label")
模拟的训练数据集中，有3个字段，分别为ID、文本内容、标签。在实际应用中，我们应该是从指定的文件系统中去读取数据，如HDFS，只需要根据需要修改即可。
其次，创建一个Pipeline对象，同时设置对应的多个顺序执行的PipelineStage，代码如下所示：
val tokenizer = new Tokenizer()
.setInputCol("text")
.setOutputCol("words") val hashingTF = new HashingTF()
.setNumFeatures()
.setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
.setOutputCol("features") val lr = new LogisticRegression()
.setMaxIter()
.setRegParam(0.001) val pipeline = new Pipeline()
.setStages(Array(tokenizer, hashingTF, lr)) // 包含3个PipelineStage
接着，就可以基于训练数据集进行训练操作了，代码如下所示：
val model = pipeline.fit(training)
调用Pipeline的fit方法生成了一个Model，我们可以根据实际情况，选择是否将生成模型进行保存（以便后续重新加载使用模型），如下所示：
// Now we can optionally save the fitted pipeline to disk
model.write.overwrite().save("/tmp/spark-logistic-regression-model") // We can also save this unfit pipeline to disk
pipeline.write.overwrite().save("/tmp/unfit-lr-model")
然后，创建一个模拟测试数据集，用来测试前面训练生成的模型，代码如下所示：
val test = spark.createDataFrame(Seq(
(4L, "spark i j k"),
(5L, "l m n"),
(6L, "spark hadoop spark"),
(7L, "apache hadoop")
)).toDF("id", "text")
测试数据集中，标签（Label）都是未知的，通过将前面生成的模型作用在该测试数据集上，就会预测生成对应的标签数据，代码如下所示：
// Make predictions on test documents.
model.transform(test)
.select("id", "text", "probability", "prediction")
.collect()
.foreach { case Row(id: Long, text: String, prob: Vector, prediction: Double) =>
println(s"($id, $text) --> prob=$prob, prediction=$prediction")
}
这样就能够基于预测的结果，验证分类模型的准确性。
最后，可以将生成模型用于实际应用场景中，完成需要的功能。
有关更多使用Spark ML Pipeline的例子，可以参考Spark发行包中，examples里面src/main/scala/ml下面的很多示例代码，非常好的学习资源。