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Erstellen, Exportieren und Bewerten von Machine Learning-Modellen in Spark auf Big Data-Cluster für SQL Server

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Wichtig

Das Microsoft SQL Server 2019-Big Data-Cluster-Add-On wird eingestellt. Der Support für SQL Server 2019-Big Data-Clusters endet am 28. Februar 2025. Alle vorhandenen Benutzer*innen von SQL Server 2019 mit Software Assurance werden auf der Plattform vollständig unterstützt, und die Software wird bis zu diesem Zeitpunkt weiterhin über kumulative SQL Server-Updates verwaltet. Weitere Informationen finden Sie im Ankündigungsblogbeitrag und unter Big Data-Optionen auf der Microsoft SQL Server-Plattform.

Im folgenden Beispiel wird veranschaulicht, wie Sie ein Modell mit Spark ML erstellen, es nach MLeap exportieren und in SQL Server mit der Java-Spracherweiterung bewerten. Dies erfolgt im Kontext eines Big Data-Clusters für SQL Server.

Im folgenden Diagramm werden die in diesem Beispiel durchgeführten Arbeitsschritte veranschaulicht:

Trainieren des Bewertungsexports mit Spark

Voraussetzungen

Alle Dateien für dieses Beispiel befinden sich unter https://github.com/microsoft/sql-server-samples/tree/master/samples/features/sql-big-data-cluster/spark/sparkml.

Zum Ausführen des Beispiels müssen die folgenden Voraussetzungen ebenfalls erfüllt sein:

Modelltraining mit Spark ML

In diesem Beispiel werden Erhebungsdaten (AdultCensusIncome.csv) zum Erstellen eines Pipelinemodells in Spark ML verwendet.

  1. Verwenden Sie die Datei mleap_sql_test/setup.sh, um das Dataset aus dem Internet herunterzuladen und es auf dem HDFS im Big Data-Cluster Ihrer SQL Server-Instanz abzulegen. Dadurch kann von Spark darauf zugegriffen werden.

  2. Laden Sie anschließend das Beispielnotebook train_score_export_ml_models_with_spark.ipynb herunter. Führen Sie an einer PowerShell- oder Bash-Befehlszeile den folgenden Befehl aus, um das Beispielnotebook herunterzuladen:

    curl -o mssql_spark_connector.ipynb "https://raw.githubusercontent.com/microsoft/sql-server-samples/master/samples/features/sql-big-data-cluster/spark/sparkml/train_score_export_ml_models_with_spark.ipynb"

    Dieses Notebook enthält Zellen mit den erforderlichen Befehlen für diesen Beispielabschnitt.

  3. Öffnen Sie das Notebook in Azure Data Studio, und führen Sie jeden Codeblock aus. Weitere Informationen zum Arbeiten mit Notebooks finden Sie unter Verwenden von Notebooks mit SQL Server.

Die Daten werden zuerst in Spark eingelesen und in Trainings-und Testdatasets aufgeteilt. Anschließend trainiert der Code ein Pipelinemodell mit den Trainingsdaten. Abschließend wird das Modell in ein MLeap-Bundle exportiert.

Tipp

Sie können den Python-Code, der diesen Schritten zugeordnet ist, auch außerhalb des Notebooks in der Datei mleap_sql_test/mleap_pyspark.py überprüfen oder ausführen.

Modellbewertung mit SQL Server

Da sich das Spark ML-Pipelinemodell nun in einem allgemeinen MLeap-Bundle-Serialisierungsformat befindet, können Sie das Modell in Java ohne die Verwendung von Spark bewerten.

In diesem Beispiel wird die Java-Spracherweiterung in SQL Server verwendet. Um das Modell in SQL Server bewerten zu können, müssen Sie zunächst eine Java-Anwendung erstellen, die das Modell in Java laden und bewerten kann. Den Beispielcode für diese Java-Anwendung finden Sie im Ordner „mssql-mleap-app“.

Nach dem Erstellen des Beispiels können Sie Transact-SQL verwenden, um die Java-Anwendung aufzurufen und das Modell mit einer Datenbanktabelle zu bewerten. Dies wird in der Quelldatei mleap_sql_test/mleap_sql_tests.py angezeigt.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zu Big Data-Cluster finden Sie unter Vorgehensweise: Bereitstellen von Big Data-Cluster für SQL Server auf Kubernetes.