diff --git a/input/15.BigData_MapReduce/err.txt b/input/15.BigData_MapReduce/err.txt new file mode 100644 index 00000000..fefafeb3 --- /dev/null +++ b/input/15.BigData_MapReduce/err.txt @@ -0,0 +1,40 @@ +No handlers could be found for logger "mrjob.job" +using configs in c:/Users/Peter\.mrjob.conf +creating tmp directory /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000 +reading from STDIN +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=0 --mapper '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00000' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-mapper_part-00000 +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=0 --mapper '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00001' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-mapper_part-00001 +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +Counters from step 1: + (no counters found) +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-mapper-sorted +> sort '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-mapper_part-00000' '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-mapper_part-00001' +Piping files into sort for Windows compatibility +> sort +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=0 --reducer '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00000' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-0-reducer_part-00000 +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +Counters from step 1: + (no counters found) +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=1 --mapper '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00000' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-1-mapper_part-00000 +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=1 --mapper '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00001' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-1-mapper_part-00001 +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +Counters from step 2: + (no counters found) +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-1-mapper-sorted +Piping files into sort for Windows compatibility +> sort +> 'c:\Python27\python.exe' mrSVM.py --step-num=1 --reducer '/scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\input_part-00000' +writing to /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-1-reducer_part-00000 +STDERR: No handlers could be found for logger "mrjob.job" +Counters from step 2: + (no counters found) +Moving /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\step-1-reducer_part-00000 -> /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\output\part-00000 +Streaming final output from /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000\output +removing tmp directory /scratch/$USER\mrSVM.Peter.20111230.181815.061000 diff --git a/input/15.BigData_MapReduce/junk.txt b/input/15.BigData_MapReduce/junk.txt new file mode 100644 index 00000000..e8bde344 --- /dev/null +++ b/input/15.BigData_MapReduce/junk.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +jj I am so sick of TV +ss jar jar got a purse +22 shit ass diff --git a/input/15.BigData_MapReduce/kickStart.txt b/input/15.BigData_MapReduce/kickStart.txt new file mode 100644 index 00000000..cae73a4b --- /dev/null +++ b/input/15.BigData_MapReduce/kickStart.txt @@ -0,0 +1,101 @@ +["w", [0.001, 0.001]] +["x", 79] +["x", 115] +["x", 107] +["x", 109] +["x", 109] +["x", 88] +["x", 56] +["x", 94] +["x", 50] +["x", 86] +["x", 75] +["x", 30] +["x", 20] +["x", 157] +["x", 15] +["x", 19] +["x", 63] +["x", 124] +["x", 132] +["x", 3] +["x", 140] +["x", 139] +["x", 127] +["x", 98] +["x", 30] +["x", 16] +["x", 4] +["x", 2] +["x", 75] +["x", 123] +["x", 42] +["x", 16] +["x", 94] +["x", 163] +["x", 159] +["x", 23] +["x", 16] +["x", 160] +["x", 5] +["x", 42] +["x", 53] +["x", 83] +["x", 46] +["x", 121] +["x", 73] +["x", 123] +["x", 93] +["x", 99] +["x", 106] +["x", 173] +["x", 192] +["x", 132] +["x", 57] +["x", 47] +["x", 164] +["x", 157] +["x", 199] +["x", 62] +["x", 175] +["x", 154] +["x", 110] +["x", 0] +["x", 116] +["x", 49] +["x", 76] +["x", 121] +["x", 178] +["x", 75] +["x", 167] +["x", 41] +["x", 105] +["x", 71] +["x", 5] +["x", 135] +["x", 80] +["x", 116] +["x", 198] +["x", 164] +["x", 105] +["x", 98] +["x", 156] +["x", 72] +["x", 54] +["x", 62] +["x", 57] +["x", 87] +["x", 68] +["x", 163] +["x", 140] +["x", 40] +["x", 70] +["x", 120] +["x", 172] +["x", 71] +["x", 82] +["x", 168] +["x", 42] +["x", 144] +["x", 27] +["x", 36] \ No newline at end of file diff --git a/input/15.BigData_MapReduce/myfile.txt b/input/15.BigData_MapReduce/myfile.txt new file mode 100644 index 00000000..af1efa1e --- /dev/null +++ b/input/15.BigData_MapReduce/myfile.txt @@ -0,0 +1,200 @@ +0.365032 2.465645 -1.000000 +-2.494175 -0.292380 -1.000000 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-1.000000 +2.421014 -0.355223 1.000000 +-1.112512 1.194459 -1.000000 +-2.596897 -1.137791 -1.000000 +2.238589 1.900233 1.000000 +2.180268 1.177119 1.000000 +-2.674983 -0.522555 -1.000000 +-1.070534 -0.269203 -1.000000 +0.634596 -1.968924 1.000000 +-3.056496 -2.411444 -1.000000 +-3.125469 -2.560011 -1.000000 +-2.015606 0.258282 -1.000000 +-1.742318 0.888477 -1.000000 +1.321158 -0.087550 1.000000 +0.931512 -1.726051 1.000000 +-0.215167 1.522793 -1.000000 +2.346521 0.316568 1.000000 +2.138992 1.315335 1.000000 +-3.631578 -1.493405 -1.000000 +-0.713435 1.015818 -1.000000 +-2.963170 -0.128725 -1.000000 +-0.911295 1.120257 -1.000000 +1.823362 1.383358 1.000000 +3.912515 1.761468 1.000000 +-3.142532 -1.332066 -1.000000 +4.106318 2.468945 1.000000 +2.208287 -0.357459 1.000000 +-3.223791 -0.832623 -1.000000 +-2.285363 -0.520775 -1.000000 +2.565906 -0.456137 1.000000 +-0.979234 1.913094 -1.000000 +-2.389694 -2.358041 -1.000000 +-2.652054 -1.866190 -1.000000 +0.683886 -1.883523 1.000000 +1.154997 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+1.234706 1.175943 1 +-2.958675 -2.503623 -1 +-3.104957 -0.401067 -1 +-3.257189 0.883429 -1 +1.748296 -2.783532 1 +-2.858730 -1.187591 -1 +2.776790 1.009201 1 +-3.020057 -1.590170 -1 +-2.758262 -0.589067 -1 +2.254778 -0.419287 1 +3.959366 2.400563 1 +0.042104 1.919803 -1 +-2.036118 0.639606 -1 +0.879784 -0.726036 1 +-2.004450 -0.741610 -1 +1.695901 -1.279977 1 +1.083409 -1.833836 1 +-0.910787 -0.004560 -1 +1.781328 -1.148702 1 +-1.977490 0.922950 -1 +-3.231551 -2.366104 -1 +-1.613525 0.913540 -1 +3.775281 3.594941 1 +-2.147825 2.515202 -1 +2.357556 -0.453303 1 +2.101682 1.621048 1 +2.583247 1.999725 1 +-0.701349 3.523552 -1 +-2.996146 -1.187950 -1 +2.993353 1.271228 1 +-1.773598 1.032358 -1 +-1.806425 0.713270 -1 +4.134091 2.962575 1 +-0.379995 0.272405 -1 +2.601370 1.032435 1 diff --git a/input/15.BigData_MapReduce/testSet200.txt b/input/15.BigData_MapReduce/testSet200.txt new file mode 100644 index 00000000..780f8df8 --- /dev/null +++ b/input/15.BigData_MapReduce/testSet200.txt @@ -0,0 +1,200 @@ +2.566588 -0.566564 1 +3.813758 2.148214 1 +3.803649 2.297096 1 +2.996947 -1.156863 1 +2.018915 -0.905604 1 +2.722914 2.050793 1 +2.992540 0.604431 1 +1.973198 -0.416027 1 +4.231757 2.197621 1 +-3.423482 -1.666829 -1 +3.017583 -0.852549 1 +2.378933 -0.068925 1 +2.827171 0.112122 1 +3.099968 -0.314056 1 +-1.237312 2.041868 -1 +5.192917 2.756125 1 +-2.572959 -1.407749 -1 +-1.972541 0.113997 -1 +3.410411 -1.471934 1 +3.635269 -1.067406 1 +-5.139639 -2.996639 -1 +-1.880483 -0.648054 -1 +-2.168873 0.526882 -1 +5.642283 1.221138 1 +4.229408 1.263818 1 +-2.563922 -0.132134 -1 +-3.001167 -0.958829 -1 +-5.180670 -0.967162 -1 +3.264381 0.843975 1 +2.925061 0.211085 1 +3.208235 0.049203 1 +2.109814 1.020155 1 +4.043111 0.038868 1 +-2.993809 -0.153942 -1 +-4.343854 0.002387 -1 +2.770473 0.027766 1 +-2.071658 1.145849 -1 +-3.521452 0.245865 -1 +-3.271004 0.002030 -1 +-1.343470 4.378228 -1 +2.276676 0.155982 1 +-4.068011 -0.647258 -1 +-1.850638 2.210614 -1 +-4.639977 -1.031178 -1 +-4.684251 -3.087190 -1 +2.940128 0.940271 1 +1.863125 -0.838375 1 +2.568502 0.070915 1 +2.899899 -1.277806 1 +3.352340 -0.713969 1 +-4.317466 0.852795 -1 +3.201230 0.976139 1 +3.822834 0.069645 1 +2.692972 -0.176728 1 +-1.146605 2.081193 -1 +2.998234 1.141442 1 +2.312164 -1.269429 1 +3.396265 0.862029 1 +3.274000 -0.696190 1 +-2.595839 -0.263462 -1 +-1.812287 1.673161 -1 +0.969156 -1.931523 1 +-2.221344 0.203244 -1 +0.501463 -2.583951 1 +-3.150028 1.235862 -1 +-4.268858 0.071051 -1 +-3.349838 0.678968 -1 +-3.126228 -0.393941 -1 +-2.573798 0.267638 -1 +4.109014 1.710147 1 +-2.843759 0.484696 -1 +3.707519 -0.370216 1 +-4.195957 -0.277812 -1 +2.675081 -0.573838 1 +-3.125774 0.081851 -1 +1.971943 -0.468073 1 +3.407029 0.515338 1 +-2.104839 2.804795 -1 +0.874914 -1.404919 1 +3.112299 1.175667 1 +-2.829713 0.662682 -1 +3.568705 4.168130 1 +4.616527 2.518176 1 +1.795161 -1.250346 1 +4.008731 2.757045 1 +-4.508237 -3.536722 -1 +-2.456205 1.371719 -1 +2.002132 -1.389533 1 +2.837388 0.193087 1 +3.332083 -1.083519 1 +3.116535 -0.303645 1 +3.586091 1.202891 1 +4.075176 -1.392830 1 +-2.686817 -0.295541 -1 +-4.347040 -0.238252 -1 +-2.216701 0.192294 -1 +-3.698974 -1.535749 -1 +-2.550443 -1.304260 -1 +-3.184541 -0.694387 -1 +3.541460 1.293369 1 +2.861718 -1.539216 1 +-3.297277 0.120904 -1 +-2.877627 2.168402 -1 +1.971946 -1.934373 1 +1.691137 -0.128856 1 +-2.894363 -1.081141 -1 +3.737381 -0.295484 1 +-2.915021 0.450760 -1 +3.166039 -0.984355 1 +-2.232850 2.234037 -1 +-2.339145 -0.623513 -1 +-2.333595 0.962038 -1 +3.786374 0.586053 1 +1.782042 -2.219559 1 +3.739798 0.344508 1 +2.145958 -1.419122 1 +3.664095 -0.196319 1 +-3.043546 -0.507600 -1 +-0.928765 2.070607 -1 +-3.124872 1.695632 -1 +-3.020885 0.577177 -1 +2.590275 0.779679 1 +-2.523241 -0.919172 -1 +4.082839 0.662608 1 +-4.190252 -3.116115 -1 +3.360103 1.046061 1 +-2.793587 0.366979 -1 +3.400676 1.675726 1 +-2.612133 -1.848598 -1 +2.564818 -1.149425 1 +-4.625269 -1.246603 -1 +-2.158414 0.905748 -1 +3.190204 1.617466 1 +5.670475 2.859713 1 +-3.140959 -1.565962 -1 +3.275399 -0.385732 1 +-2.882785 0.764198 -1 +2.444832 -1.744333 1 +3.494718 -0.185378 1 +2.971542 0.185532 1 +3.683797 -0.827936 1 +-2.073568 2.713617 -1 +5.229803 2.581358 1 +-3.097377 1.369309 -1 +-3.340725 1.226798 -1 +0.804569 -1.763511 1 +2.002499 -1.253770 1 +-4.441054 -1.504076 -1 +4.840372 1.159494 1 +-2.074033 1.334349 -1 +2.739732 -1.093691 1 +1.093710 -1.804169 1 +-1.815973 1.270033 -1 +-1.535024 1.307626 -1 +-2.609744 -1.331401 -1 +2.213643 -0.386181 1 +-0.193909 -3.182715 1 +3.981292 1.726516 1 +-2.199386 0.939470 -1 +-4.044809 -0.093401 -1 +-3.633603 -0.601417 -1 +4.289107 -0.685719 1 +-3.743011 -2.264532 -1 +-4.045259 -0.425302 -1 +1.623011 -1.831822 1 +3.056557 0.096257 1 +1.922710 -1.220852 1 +1.809512 -1.326957 1 +1.835936 -0.825311 1 +-3.798285 -0.592936 -1 +-2.425223 1.389336 -1 +2.377227 -1.696811 1 +1.478822 -2.004391 1 +3.126443 0.449490 1 +-4.576405 -1.053316 -1 +-3.061546 1.008689 -1 +-2.861879 0.191511 -1 +-2.264559 1.292387 -1 +3.804691 -0.408870 1 +-5.390695 -4.685284 -1 +-4.015686 -1.698655 -1 +-1.811922 2.826242 -1 +-0.977725 2.446878 -1 +-3.722234 -2.148840 -1 +-2.336758 -0.426078 -1 +2.881292 0.538803 1 +-2.603340 1.172457 -1 +3.420185 1.261315 1 +3.122753 -1.022180 1 +-2.160948 -0.760109 -1 +3.147356 -0.138635 1 +3.321314 0.799222 1 +3.358796 1.791473 1 +2.645603 0.644191 1 +1.140846 -1.296675 1 +2.645462 0.289605 1 +2.876090 1.010588 1 +2.514470 -1.731317 1 +2.588991 0.687835 1 +-2.404388 0.563167 -1 diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py new file mode 100644 index 00000000..0e052778 --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrMean.py @@ -0,0 +1,43 @@ +''' +Created on 2017-04-07 + +@author: Peter/ApacheCN-xy +''' +from mrjob.job import MRJob + +class MRmean(MRJob): + def __init__(self, *args, **kwargs): # 对数据初始化 + super(MRmean, self).__init__(*args, **kwargs) + self.inCount = 0 + self.inSum = 0 + self.inSqSum = 0 + + def map(self, key, val): # 需要 2 个参数，求数据的和与平方和 + if False: yield + inVal = float(val) + self.inCount += 1 + self.inSum += inVal + self.inSqSum += inVal*inVal + + def map_final(self): # 计算数据的平均值，平方的均值，并返回 + mn = self.inSum/self.inCount + mnSq = self.inSqSum/self.inCount + yield (1, [self.inCount, mn, mnSq]) + + def reduce(self, key, packedValues): # + cumVal=0.0; cumSumSq=0.0; cumN=0.0 + for valArr in packedValues: # 从输入流中获取值 + nj = float(valArr[0]) + cumN += nj + cumVal += nj*float(valArr[1]) + cumSumSq += nj*float(valArr[2]) + mean = cumVal/cumN + var = (cumSumSq - 2*mean*cumVal + cumN*mean*mean)/cumN + yield (mean, var) # 发出平均值和方差 + + def steps(self): + return ([self.mr(mapper=self.map, mapper_final=self.map_final,\ + reducer=self.reduce,)]) + +if __name__ == '__main__': + MRmean.run() \ No newline at end of file diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVM.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVM.py new file mode 100644 index 00000000..9186b8b6 --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVM.py @@ -0,0 +1,78 @@ +''' +Created on 2017-04-07 +MapReduce version of Pegasos SVM +Using mrjob to automate job flow +@author: Peter/ApacheCN-xy +''' +from mrjob.job import MRJob + +import pickle +from numpy import * + +class MRsvm(MRJob): + DEFAULT_INPUT_PROTOCOL = 'json_value' + + def __init__(self, *args, **kwargs): + super(MRsvm, self).__init__(*args, **kwargs) + self.data = pickle.load(open('C:\Users\Peter\machinelearninginaction\Ch15\svmDat27')) + self.w = 0 + self.eta = 0.69 + self.dataList = [] + self.k = self.options.batchsize + self.numMappers = 1 + self.t = 1 #iteration number + + def configure_options(self): + super(MRsvm, self).configure_options() + self.add_passthrough_option( + '--iterations', dest='iterations', default=2, type='int', + help='T: number of iterations to run') + self.add_passthrough_option( + '--batchsize', dest='batchsize', default=100, type='int', + help='k: number of data points in a batch') + + def map(self, mapperId, inVals): # 需要 2 个参数 + #input: nodeId, ('w', w-vector) OR nodeId, ('x', int) + if False: yield + if inVals[0]=='w': # 积累 w向量 + self.w = inVals[1] + elif inVals[0]=='x': + self.dataList.append(inVals[1])# 累积数据点计算 + elif inVals[0]=='t': self.t = inVals[1] + else: self.eta=inVals # 这用于 debug， eta未在map中使用 + + def map_fin(self): + labels = self.data[:,-1]; X=self.data[:,0:-1]# 将数据重新形成 X 和 Y + if self.w == 0: self.w = [0.001]*shape(X)[1] # 在第一次迭代时，初始化 w + for index in self.dataList: + p = mat(self.w)*X[index,:].T #calc p=w*dataSet[key].T + if labels[index]*p < 1.0: + yield (1, ['u', index])# 确保一切数据包含相同的key + yield (1, ['w', self.w]) # 它们将在同一个 reducer + yield (1, ['t', self.t]) + + def reduce(self, _, packedVals): + for valArr in packedVals: # 从流输入获取值 + if valArr[0]=='u': self.dataList.append(valArr[1]) + elif valArr[0]=='w': self.w = valArr[1] + elif valArr[0]=='t': self.t = valArr[1] + labels = self.data[:,-1]; X=self.data[:,0:-1] + wMat = mat(self.w); wDelta = mat(zeros(len(self.w))) + for index in self.dataList: + wDelta += float(labels[index])*X[index,:] #wDelta += label*dataSet + eta = 1.0/(2.0*self.t) #calc new: eta + #calc new: w = (1.0 - 1/t)*w + (eta/k)*wDelta + wMat = (1.0 - 1.0/self.t)*wMat + (eta/self.k)*wDelta + for mapperNum in range(1,self.numMappers+1): + yield (mapperNum, ['w', wMat.tolist()[0] ]) #发出 w + if self.t < self.options.iterations: + yield (mapperNum, ['t', self.t+1])# 增量 T + for j in range(self.k/self.numMappers):#emit random ints for mappers iid + yield (mapperNum, ['x', random.randint(shape(self.data)[0]) ]) + + def steps(self): + return ([self.mr(mapper=self.map, reducer=self.reduce, + mapper_final=self.map_fin)]*self.options.iterations) + +if __name__ == '__main__': + MRsvm.run() diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVMkickStart.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVMkickStart.py new file mode 100644 index 00000000..3c42ed3d --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/mrSVMkickStart.py @@ -0,0 +1,13 @@ +''' +Created on Feb 27, 2011 + +@author: Peter +''' +from mrjob.protocol import JSONProtocol +from numpy import * + +fw=open('kickStart2.txt', 'w') +for i in [1]: + for j in range(100): + fw.write('["x", %d]\n' % random.randint(200)) +fw.close() \ No newline at end of file diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/pegasos.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/pegasos.py new file mode 100644 index 00000000..51df16b8 --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/pegasos.py @@ -0,0 +1,77 @@ +''' +Created on 2017-04-07 +Sequential Pegasos +the input T is k*T in Batch Pegasos +@author: Peter/ApacheCN-xy +''' + +from numpy import * + +def loadDataSet(fileName): + dataMat = []; labelMat = [] + fr = open(fileName) + for line in fr.readlines(): + lineArr = line.strip().split('\t') + #dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1]), float(lineArr[2])]) + dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) + labelMat.append(float(lineArr[2])) + return dataMat,labelMat + +def seqPegasos(dataSet, labels, lam, T): + m,n = shape(dataSet); w = zeros(n) + for t in range(1, T+1): + i = random.randint(m) + eta = 1.0/(lam*t) + p = predict(w, dataSet[i,:]) + if labels[i]*p < 1: + w = (1.0 - 1/t)*w + eta*labels[i]*dataSet[i,:] + else: + w = (1.0 - 1/t)*w + print w + return w + +def predict(w, x): + return w*x.T + +def batchPegasos(dataSet, labels, lam, T, k): + m,n = shape(dataSet); w = zeros(n); + dataIndex = range(m) + for t in range(1, T+1): + wDelta = mat(zeros(n)) # 重置 wDelta + eta = 1.0/(lam*t) + random.shuffle(dataIndex) + for j in range(k):# 全部的训练集 + i = dataIndex[j] + p = predict(w, dataSet[i,:]) # mapper 代码 + if labels[i]*p < 1: # mapper 代码 + wDelta += labels[i]*dataSet[i,:].A # 累积变化 + w = (1.0 - 1/t)*w + (eta/k)*wDelta # 在每个 T上应用更改 + return w + +datArr,labelList = loadDataSet('testSet.txt') +datMat = mat(datArr) +#finalWs = seqPegasos(datMat, labelList, 2, 5000) +finalWs = batchPegasos(datMat, labelList, 2, 50, 100) +print finalWs + +import matplotlib +import matplotlib.pyplot as plt +fig = plt.figure() +ax = fig.add_subplot(111) +x1=[]; y1=[]; xm1=[]; ym1=[] +for i in range(len(labelList)): + if labelList[i] == 1.0: + x1.append(datMat[i,0]); y1.append(datMat[i,1]) + else: + xm1.append(datMat[i,0]); ym1.append(datMat[i,1]) +ax.scatter(x1, y1, marker='s', s=90) +ax.scatter(xm1, ym1, marker='o', s=50, c='red') +x = arange(-6.0, 8.0, 0.1) +y = (-finalWs[0,0]*x - 0)/finalWs[0,1] +#y2 = (0.43799*x)/0.12316 +y2 = (0.498442*x)/0.092387 #2 iterations +ax.plot(x,y) +ax.plot(x,y2,'g-.') +ax.axis([-6,8,-4,5]) +ax.legend(('50 Iterations', '2 Iterations') ) +plt.show() \ No newline at end of file diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/proximalSVM.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/proximalSVM.py new file mode 100644 index 00000000..8fb01ee6 --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/proximalSVM.py @@ -0,0 +1,52 @@ +''' +Created on Feb 25, 2011 + +@author: Peter +''' +import numpy + +def map(key, value): + # input key= class for one training example, e.g. "-1.0" + classes = [float(item) for item in key.split(",")] # e.g. [-1.0] + D = numpy.diag(classes) + + # input value = feature vector for one training example, e.g. "3.0, 7.0, 2.0" + featurematrix = [float(item) for item in value.split(",")] + A = numpy.matrix(featurematrix) + + # create matrix E and vector e + e = numpy.matrix(numpy.ones(len(A)).reshape(len(A),1)) + E = numpy.matrix(numpy.append(A,-e,axis=1)) + + # create a tuple with the values to be used by reducer + # and encode it with base64 to avoid potential trouble with '\t' and '\n' used + # as default separators in Hadoop Streaming + producedvalue = base64.b64encode(pickle.dumps( (E.T*E, E.T*D*e) ) + + # note: a single constant key "producedkey" sends to only one reducer + # somewhat "atypical" due to low degree of parallism on reducer side + print "producedkey\t%s" % (producedvalue) + +def reduce(key, values, mu=0.1): + sumETE = None + sumETDe = None + + # key isn't used, so ignoring it with _ (underscore). + for _, value in values: + # unpickle values + ETE, ETDe = pickle.loads(base64.b64decode(value)) + if sumETE == None: + # create the I/mu with correct dimensions + sumETE = numpy.matrix(numpy.eye(ETE.shape[1])/mu) + sumETE += ETE + + if sumETDe == None: + # create sumETDe with correct dimensions + sumETDe = ETDe + else: + sumETDe += ETDe + + # note: omega = result[:-1] and gamma = result[-1] + # but printing entire vector as output + result = sumETE.I*sumETDe + print "%s\t%s" % (key, str(result.tolist())) diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/py27dbg.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/py27dbg.py new file mode 100644 index 00000000..29cdc4d7 --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/py27dbg.py @@ -0,0 +1,25 @@ +''' +Created on Feb 27, 2011 +MapReduce version of Pegasos SVM +Using mrjob to automate job flow +@author: Peter +''' +from mrjob.job import MRJob + +import pickle +from numpy import * + +class MRsvm(MRJob): + + def map(self, mapperId, inVals): #needs exactly 2 arguments + if False: yield + yield (1, 22) + + def reduce(self, _, packedVals): + yield "fuck ass" + + def steps(self): + return ([self.mr(mapper=self.map, reducer=self.reduce)]) + +if __name__ == '__main__': + MRsvm.run() diff --git a/src/python/15.BigData_MapReduce/wc.py b/src/python/15.BigData_MapReduce/wc.py new file mode 100644 index 00000000..5df2786a --- /dev/null +++ b/src/python/15.BigData_MapReduce/wc.py @@ -0,0 +1,31 @@ +from mrjob.job import MRJob +import json + + +class MRWordCountUtility(MRJob): + + def __init__(self, *args, **kwargs): + super(MRWordCountUtility, self).__init__(*args, **kwargs) + self.chars = 0 + self.words = 0 + self.lines = 0 + + def mapper(self, _, line): + if False: + yield # I'm a generator! + + self.chars += len(line) + 1 # +1 for newline + self.words += sum(1 for word in line.split() if word.strip()) + self.lines += 1 + + def mapper_final(self): + yield('chars', self.chars) + yield('words', self.words) + yield('lines', self.lines) + + def reducer(self, key, values): + yield(key, sum(values)) + + +if __name__ == '__main__': + MRWordCountUtility.run()