原理 Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。

本文采用的组件版本为：Ubuntu 19.10、Jdk 1.8.0_241、Scala 2.11.12、Hadoop 3.2.1、Spark 2.4.5，老规矩先开启一系列Hadoop、Spark服务与Spark-shell窗口：

1.LDA原理介绍

隐式狄利克雷分布（LDA）是一种主题模型，可以从文本文档集合中推断出主题。可以将LDA视为一种聚类算法，如下所示：

主题对应于聚类中心，文档对应于数据集中的示例（行）。
主题和文档都存在于特征空间中，其中特征向量是字数（词袋）的向量。
LDA不会使用传统的距离来估计聚类，而是使用基于文本文件生成方式的统计模型的功能。

DA涉及到的先验知识有：二项分布、Gamma函数、Beta分布、多项分布、Dirichlet分布、马尔科夫链、MCMC、Gibs Sampling、EM算法等。限于篇幅，本文不设计具体理论推导，具体可参考知乎深度文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216

2.LDA参数

LDA通过setOptimizer功能支持不同的推理算法。EMLDAOptimizer使用似然函数的期望最大化学习聚类并产生综合结果，同时 OnlineLDAOptimizer使用迭代小批量采样进行在线变异推断，并且通常对内存友好。

LDA将文档集合作为单词计数和以下参数（使用构建器模式设置）的向量：

k：主题数（即群集中心）
optimizer：用于学习LDA模型的优化程序， EMLDAOptimizer或者OnlineLDAOptimizer
docConcentration：Dirichlet参数，用于优先于主题的文档分布。较大的值鼓励更平滑的推断分布。
topicConcentration：Dirichlet参数，用于表示主题（单词）在先主题的分布。较大的值鼓励更平滑的推断分布。
maxIterations：限制迭代次数。
checkpointInterval：如果使用检查点（在Spark配置中设置），则此参数指定创建检查点的频率。如果maxIterations很大，使用检查点可以帮助减少磁盘上的随机文件大小，并有助于故障恢复。

所有spark.mllib的LDA模型都支持：

describeTopics：以最重要的术语和术语权重的数组形式返回主题
topicsMatrix：返回一个vocabSize由k矩阵，其中各列是一个主题

期望最大化在EMLDAOptimizer和DistributedLDAModel中实现。对于提供给LDA的参数：

docConcentration：仅支持对称先验，因此提供的k维向量中的所有值都必须相同。所有值也必须> 1.0。提供Vector（-1）会导致默认行为（值（50 / k）+1的统一k维向量）
topicConcentration：仅支持对称先验。值必须> 1.0。提供-1会导致默认值为0.1 + 1。
maxIterations：EM迭代的最大数量。
注意：进行足够的迭代很重要。在早期的迭代中，EM通常没有用的主题，但是经过更多的迭代后，这些主题会大大改善。根据您的数据集，通常至少合理使用20次甚至50-100次迭代。
EMLDAOptimizer生成一个DistributedLDAModel，它不仅存储推断出的主题，还存储完整的训练语料库和训练语料库中每个文档的主题分布。DistributedLDAModel支持：
topTopicsPerDocument：训练语料库中每个文档的主要主题及其权重
topDocumentsPerTopic：每个主题的顶部文档以及该主题在文档中的相应权重。
logPrior：给定超参数docConcentration和topicConcentration时，估计主题和文档主题分布的对数概率
logLikelihood：给定推断的主题和文档主题分布，训练语料库的对数可能性

3.Spark示例

在以下示例中，我们加载代表文档语料库的单词计数向量。然后，我们使用LDA从文档中推断出三个主题。所需聚类的数量传递给算法。然后，我们输出主题，表示为单词上的概率分布。

import org.apache.spark.mllib.clustering.{DistributedLDAModel, LDA}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
// 加载和解析数据
val data = sc.textFile("data/mllib/sample_lda_data.txt")
val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.trim.split(' ').map(_.toDouble)))
// 用唯一ID索引文章
val corpus = parsedData.zipWithIndex.map(_.swap).cache()
// 使用LDA将文章聚类为3类主题
val ldaModel = new LDA().setK(3).run(corpus)
//  输出主题。每个主题都是单词分布（匹配单词向量）
println(s"Learned topics (as distributions over vocab of ${ldaModel.vocabSize} words):")
val topics = ldaModel.topicsMatrix
for (topic <- Range(0, 3)) {
  print(s"Topic $topic :")
  for (word <- Range(0, ldaModel.vocabSize)) {
    print(s"${topics(word, topic)}")
  }
  println()
}
// 保存和加载模型
ldaModel.save(sc, "target/org/apache/spark/LatentDirichletAllocationExample/LDAModel")
val sameModel = DistributedLDAModel.load(sc,
  "target/org/apache/spark/LatentDirichletAllocationExample/LDAModel")

4.源码解析

以上代码主要做了两件事：加载和切分数据、训练模型。在样本数据中，每一行代表一篇文档，经过处理后，corpus的类型为List((id,vector)*)，一个(id,vector)代表一篇文档。将处理后的数据传给org.apache.spark.mllib.clustering.LDA类的run方法，就可以开始训练模型。run方法的代码如下所示：

def run(documents: RDD[(Long, Vector)]): LDAModel = {
    val state = ldaOptimizer.initialize(documents, this)
    var iter = 0
    val iterationTimes = Array.fill[Double](maxIterations)(0)
    while (iter < maxIterations) {
      val start = System.nanoTime()
      state.next()
      val elapsedSeconds = (System.nanoTime() - start) / 1e9
      iterationTimes(iter) = elapsedSeconds
      iter += 1
    }
    state.getLDAModel(iterationTimes)
  }

这段代码首先调用initialize方法初始化状态信息，然后循环迭代调用next方法直到满足最大的迭代次数。在我们没有指定的情况下，迭代次数默认为20。需要注意的是， ldaOptimizer有两个具体的实现类EMLDAOptimizer和OnlineLDAOptimizer，它们分别表示使用EM算法和在线学习算法实现参数估计。在未指定的情况下，默认使用EMLDAOptimizer。

Spark kmeans族的聚类算法的内容至此结束，有关Spark的基础文章可参考前文：

想要入门大数据？这篇文章不得不看！Spark源码分析系列

阿里是怎么做大数据的？淘宝怎么能承载双11？大数据之眸告诉你

Spark分布式机器学习源码分析：如何用分布式集群构建线性模型？

高频面经总结：最全大数据+AI方向面试100题（附答案详解）

Spark分布式机器学习系列：一文带你理解并实战朴素贝叶斯！

Spark分布式机器学习系列：一文带你理解并实战决策树模型！

Spark分布式机器学习系列：一文带你理解并实战集成树模型！

一文带你理解并实战协同过滤！Spark分布式机器学习系列

Spark分布式机器学习源码分析：Kmeans族聚类

参考链接：

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-clustering.html