डेटाप्रॉक पर नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए PySpark

1. खास जानकारी

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), टेक्स्ट डेटा से अहम जानकारी हासिल करने और उसका विश्लेषण करने की कला है. इंटरनेट पर लिखी जाने वाली सामग्री लगातार बढ़ रही है. इसलिए, अब संगठन अपने कारोबार से जुड़ी जानकारी पाने के लिए, अपने टेक्स्ट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा लेना चाहते हैं.

एनएलपी का इस्तेमाल, भाषाओं का अनुवाद करने से लेकर, सेंटीमेंट का विश्लेषण करने, शुरुआत से वाक्य जनरेट करने वगैरह के लिए किया जा सकता है. यह रिसर्च का एक ऐसा क्षेत्र है जो टेक्स्ट के साथ काम करने के हमारे तरीके को बदल रहा है.

हम बड़े पैमाने पर टेक्स्ट वाले डेटा पर, एनएलपी का इस्तेमाल करने का तरीका जानेंगे. यह ज़रूर मुश्किल काम हो सकता है! हालांकि, हम Spark MLlib और spark-nlp जैसी लाइब्रेरी का फ़ायदा लेंगे, ताकि यह काम आसान हो सके.

2. इस्तेमाल का हमारा उदाहरण

हमारे (काल्पनिक) संगठन "फ़ूड कॉर्प" के चीफ़ डेटा साइंटिस्ट को फ़ूड इंडस्ट्री के रुझानों के बारे में ज़्यादा जानना है. हमारे पास Reddit के सबरेडिट r/food की पोस्ट के तौर पर, टेक्स्ट डेटा का कॉर्पस है. इसका इस्तेमाल करके, हम यह पता लगाएंगे कि लोग किस बारे में बात कर रहे हैं.

ऐसा करने के लिए, "विषय के हिसाब से मॉडलिंग" नाम के एनएलपी तरीके का इस्तेमाल किया जा सकता है. विषय मॉडलिंग, आंकड़ों के आधार पर काम करने वाला एक तरीका है. इसकी मदद से, दस्तावेज़ों के ग्रुप के सेमेटिक मतलब के रुझानों की पहचान की जा सकती है. दूसरे शब्दों में, हम Reddit की "पोस्ट" के कॉर्पस पर एक विषय मॉडल बना सकते हैं. इससे, "विषयों" या शब्दों के उन ग्रुप की सूची जनरेट होगी जो किसी रुझान के बारे में बताते हैं.

अपना मॉडल बनाने के लिए, हम Latent Dirichlet Allocation (LDA) नाम के एल्गोरिदम का इस्तेमाल करेंगे. इसका इस्तेमाल अक्सर टेक्स्ट को क्लस्टर करने के लिए किया जाता है. एलडीए के बारे में बेहतर जानकारी यहां मिल सकती है.

3. प्रोजेक्ट बनाना

अगर आपके पास पहले से कोई Google खाता (Gmail या Google Apps) नहीं है, तो आपको एक खाता बनाना होगा. Google Cloud Platform Console ( console.cloud.google.com) में साइन-इन करें और नया प्रोजेक्ट बनाएं:

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Screenshot from 2016-02-10 12:45:26.png

इसके बाद, Google Cloud के संसाधनों का इस्तेमाल करने के लिए, आपको Cloud Console में बिलिंग की सुविधा चालू करनी होगी.

इस कोडलैब को चलाने में आपको कुछ डॉलर से ज़्यादा खर्च नहीं करने पड़ेंगे. हालांकि, ज़्यादा संसाधनों का इस्तेमाल करने या उन्हें चालू रहने देने पर, खर्च ज़्यादा हो सकता है. PySpark-BigQuery और Spark-NLP कोडलैब में, आखिर में "क्लीन अप" के बारे में बताया गया है.

Google Cloud Platform के नए उपयोगकर्ताओं को 300 डॉलर का क्रेडिट मुफ़्त में मिलता है.

4. अपना एनवायरमेंट सेट अप करना

सबसे पहले, हमें Dataproc और Compute Engine API चालू करने होंगे.

स्क्रीन पर सबसे ऊपर बाईं ओर मौजूद, मेन्यू आइकॉन पर क्लिक करें.

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ड्रॉप-डाउन से API मैनेजर चुनें.

408af5f32c4b7c25.png

एपीआई और सेवाएं चालू करें पर क्लिक करें.

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खोज बॉक्स में "Compute Engine" खोजें. दिखने वाली नतीजों की सूची में, "Google Compute Engine API" पर क्लिक करें.

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Google Compute Engine पेज पर, चालू करें पर क्लिक करें

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इसके चालू होने के बाद, वापस जाने के लिए बाईं ओर वाले ऐरो पर क्लिक करें.

अब "Google Dataproc API" खोजें और उसे भी चालू करें.

f782195d8e3d732a.png

इसके बाद, Cloud Console के सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद बटन पर क्लिक करके, Cloud Shell खोलें:

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हम कुछ एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करने जा रहे हैं, ताकि कोडलैब में आगे बढ़ते समय हम उनका रेफ़रंस दे सकें. सबसे पहले, उस Dataproc क्लस्टर के लिए कोई नाम चुनें जिसे हम बनाना चाहते हैं, जैसे कि "my-cluster". इसके बाद, उसे अपने एनवायरमेंट में सेट करें. अपनी पसंद का कोई भी नाम इस्तेमाल करें.

CLUSTER_NAME=my-cluster

इसके बाद, यहां दिए गए ज़ोन में से कोई एक चुनें. उदाहरण के लिए, us-east1-b.

REGION=us-east1

आखिर में, हमें वह सोर्स बकेट सेट करनी होगी जिससे हमारी जॉब डेटा पढ़ेगी. हमारे पास बकेट bm_reddit में सैंपल डेटा उपलब्ध है. हालांकि, अगर आपने इस ट्यूटोरियल से पहले BigQuery डेटा को प्री-प्रोसेस करने के लिए PySpark का इस्तेमाल किया है, तो उस डेटा का इस्तेमाल करें.

BUCKET_NAME=bm_reddit

अपने एनवायरमेंट वैरिएबल कॉन्फ़िगर करने के बाद, अपना Dataproc क्लस्टर बनाने के लिए यह कमांड चलाएं:

 gcloud beta dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME} \
     --region ${REGION} \
     --metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp==2.7.2' \
     --worker-machine-type n1-standard-8 \
     --num-workers 4 \
     --image-version 1.4-debian10 \
     --initialization-actions gs://dataproc-initialization-actions/python/pip-install.sh \
     --optional-components=JUPYTER,ANACONDA \
     --enable-component-gateway

आइए, इनमें से हर निर्देश के बारे में जानते हैं:

gcloud beta dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME}: आपके दिए गए नाम से, Dataproc क्लस्टर बनाने की प्रोसेस शुरू करेगा. हम यहां beta शामिल करते हैं, ताकि Dataproc की बीटा सुविधाएं चालू की जा सकें. जैसे, कॉम्पोनेंट गेटवे. इस सुविधा के बारे में हम यहां बता रहे हैं.

--zone=${ZONE}: इससे क्लस्टर की जगह सेट होती है.

--worker-machine-type n1-standard-8: यह हमारे कर्मचारियों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली मशीन का टाइप है.

--num-workers 4: हमारे क्लस्टर में चार वर्कर्स होंगे.

--image-version 1.4-debian9: इससे पता चलता है कि हम Dataproc के किस इमेज-वर्शन का इस्तेमाल करेंगे.

--initialization-actions ...: शुरू करने की कार्रवाइयां, कस्टम स्क्रिप्ट होती हैं. इन्हें क्लस्टर और वर्कर्स बनाते समय चलाया जाता है. इन्हें उपयोगकर्ता बना सकते हैं और GCS बकेट में सेव कर सकते हैं. इसके अलावा, सार्वजनिक बकेट dataproc-initialization-actions से इनका रेफ़रंस दिया जा सकता है. यहां शामिल की गई शुरुआती कार्रवाई से, Pip का इस्तेमाल करके Python पैकेज इंस्टॉल किए जा सकेंगे. इसके लिए, --metadata फ़्लैग का इस्तेमाल किया जाएगा.

--metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp': यह Dataproc में इंस्टॉल करने के लिए, स्पेस से अलग किए गए पैकेज की सूची है. इस मामले में, हम google-cloud-storage Python क्लाइंट लाइब्रेरी और spark-nlp इंस्टॉल करेंगे.

--optional-components=ANACONDA: ज़रूरी नहीं वाले कॉम्पोनेंट, Dataproc के साथ इस्तेमाल किए जाने वाले सामान्य पैकेज होते हैं. ये क्लस्टर बनाने के दौरान, Dataproc क्लस्टर पर अपने-आप इंस्टॉल हो जाते हैं. शुरू करने की कार्रवाइयों के बजाय वैकल्पिक कॉम्पोनेंट का इस्तेमाल करने के फ़ायदों में, तेज़ी से शुरू होना और Dataproc के खास वर्शन के लिए जांच की जा रही है. कुल मिलाकर, ये ज़्यादा भरोसेमंद होते हैं.

--enable-component-gateway: इस फ़्लैग की मदद से, Zeppelin, Jupyter या Spark History जैसे सामान्य यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) देखने के लिए, Dataproc के कॉम्पोनेंट गेटवे का फ़ायदा लिया जा सकता है. ध्यान दें: इनमें से कुछ के लिए, उससे जुड़ा वैकल्पिक कॉम्पोनेंट ज़रूरी है.

Dataproc के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया यह कोडलैब देखें.

इसके बाद, सैंपल कोड के साथ रिपॉज़िटरी को क्लोन करने और सही डायरेक्ट्री में cd करने के लिए, अपने Cloud Shell में ये निर्देश चलाएं:

cd
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-dataproc
cd cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp

5. Spark MLlib

Spark MLlib, Apache Spark में लिखी गई स्केलेबल मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है. MLlib, बेहतर बनाए गए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सुइट के साथ Spark की क्षमता का फ़ायदा उठाकर, बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है. इसमें Java, Scala, Python, और R के लिए एपीआई उपलब्ध हैं. इस कोडलैब में, हम खास तौर पर Python पर फ़ोकस करेंगे.

MLlib में ट्रांसफ़ॉर्मर और अनुमानों का एक बड़ा सेट होता है. ट्रांसफ़ॉर्मर एक ऐसा टूल है जो आम तौर पर transform() फ़ंक्शन की मदद से, आपके डेटा में बदलाव कर सकता है. वहीं, एस्टिमेटर एक पहले से तैयार एल्गोरिदम है. आम तौर पर, fit() फ़ंक्शन की मदद से, अपने डेटा को एस्टिमेटर पर ट्रेन किया जा सकता है.

ट्रांसफ़ॉर्मर के उदाहरण:

  • टोकनाइज़ेशन (शब्दों की स्ट्रिंग से संख्याओं का वेक्टर बनाना)
  • वन-हॉट एन्कोडिंग (स्ट्रिंग में मौजूद शब्दों को दिखाने वाले नंबर का स्पैर्स वेक्टर बनाना)
  • स्टॉपवर्ड हटाने वाला टूल (ऐसे शब्द हटाना जो किसी स्ट्रिंग में सेमेटिक वैल्यू नहीं जोड़ते)

अनुमान लगाने वाले टूल के उदाहरण:

  • कैटगरी (यह सेब है या नारंगी?)
  • रिग्रेशन (इस सेब की कीमत कितनी होनी चाहिए?)
  • क्लस्टरिंग (सभी सेब एक-दूसरे से कितने मिलते-जुलते हैं?)
  • डिसीज़न ट्री (अगर रंग == नारंगी, तो यह नारंगी है. अगर ऐसा नहीं है, तो यह सेब है)
  • डाइमेंशन कम करना (क्या हम अपने डेटासेट से फ़ीचर हटा सकते हैं और फिर भी सेब और संतरे में अंतर कर सकते हैं?).

MLlib में, मशीन लर्निंग के अन्य सामान्य तरीकों के लिए भी टूल मौजूद हैं. जैसे, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और चुनना. साथ ही, क्रॉस-वैलिडेशन भी.

इसके अलावा, MLlib में Pipelines API भी शामिल है. इसकी मदद से, अलग-अलग ट्रांसफ़ॉर्मर का इस्तेमाल करके डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन पाइपलाइन बनाई जा सकती हैं. इन पाइपलाइन को फिर से चलाया जा सकता है.

6. Spark-NLP

Spark-nlp, John Snow Labs की बनाई हुई लाइब्रेरी है. इसका इस्तेमाल, Spark की मदद से, सामान्य भाषा को प्रोसेस करने से जुड़े टास्क को बेहतर तरीके से पूरा करने के लिए किया जाता है. इसमें सामान्य टास्क के लिए, एनोटेट करने वाले टूल पहले से मौजूद होते हैं. जैसे:

  • टोकनाइज़ेशन (शब्दों की स्ट्रिंग से संख्याओं का वेक्टर बनाना)
  • शब्दों के एम्बेड बनाने के लिए (वेक्टर की मदद से शब्दों के बीच के संबंध को तय करने के लिए)
  • पार्ट-ऑफ़-स्पीच टैग (कौनसे शब्द संज्ञा हैं? कौनसे क्रियापद हैं?)

spark-nlp, TensorFlow के साथ भी अच्छी तरह से काम करता है. हालांकि, इस बारे में इस कोडलैब में नहीं बताया गया है.

शायद सबसे अहम बात यह है कि Spark-NLP, MLlib पाइपलाइन में आसानी से शामिल होने वाले कॉम्पोनेंट उपलब्ध कराकर, Spark MLlib की सुविधाओं को बढ़ाता है.

7. नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए सबसे सही तरीके

अपने डेटा से काम की जानकारी निकालने से पहले, हमें कुछ हाउसकीपिंग की ज़रूरत होती है. डेटा को प्रोसेस करने से पहले, हम ये काम करेंगे:

टोकनाइज़ेशन

सबसे पहले, हम डेटा को "टोकनाइज़" करना चाहते हैं. इसमें डेटा को "टोकन" या शब्दों के आधार पर बांटा जाता है. आम तौर पर, हम इस चरण में विराम चिह्नों को हटा देते हैं और सभी शब्दों को छोटे अक्षरों में सेट कर देते हैं. उदाहरण के लिए, मान लें कि हमारे पास यह स्ट्रिंग है: What time is it? टोकनाइज़ेशन के बाद, इस वाक्य में चार टोकन होंगे: "what" , "time", "is", "it". हम नहीं चाहते कि मॉडल, what शब्द को दो अलग-अलग कैपिटल लेटर वाले दो अलग-अलग शब्दों के तौर पर इस्तेमाल करे. इसके अलावा, आम तौर पर विराम चिह्नों से, हमें शब्दों से अनुमान लगाने में मदद नहीं मिलती. इसलिए, हम उन्हें भी हटा देते हैं.

नॉर्मलाइज़ेशन

हम अक्सर डेटा को "सामान्य" बनाना चाहते हैं. इससे, मिलते-जुलते मतलब वाले शब्दों को एक ही शब्द से बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, अगर टेक्स्ट में "fought", "battled", और "dueled" शब्दों की पहचान की जाती है, तो सामान्य बनाने की प्रोसेस में "battled" और "dueled" शब्दों को "fought" शब्द से बदला जा सकता है.

स्टैमिंग

स्टेमिंग की मदद से, शब्दों को उनके मूल मतलब से बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, "कार", "कारें", और "कार की" शब्दों को "कार" शब्द से बदल दिया जाएगा, क्योंकि ये सभी शब्द एक ही चीज़ के बारे में बताते हैं.

स्टॉपवर्ड हटाना

स्टॉपवर्ड, "और" और "वह" जैसे शब्द होते हैं. आम तौर पर, ये किसी वाक्य के सेमैनटिक मतलब को बेहतर नहीं बनाते. आम तौर पर, हम अपने टेक्स्ट डेटासेट में ग़ैर-ज़रूरी शब्दों को हटाना चाहते हैं, ताकि इनसे होने वाले नुकसान को कम किया जा सके.

8. जॉब को चलाना

आइए, उस जॉब के बारे में जानें जिसे हम चलाने जा रहे हैं. कोड cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp/topic_model.py पर उपलब्ध है. समस्या को समझने के लिए, कम से कम कुछ मिनट इसकी और उससे जुड़ी टिप्पणियों को पढ़ें. हम यहां कुछ सेक्शन भी हाइलाइट करेंगे:

# Python imports
import sys

# spark-nlp components. Each one is incorporated into our pipeline.
from sparknlp.annotator import Lemmatizer, Stemmer, Tokenizer, Normalizer
from sparknlp.base import DocumentAssembler, Finisher

# A Spark Session is how we interact with Spark SQL to create Dataframes
from pyspark.sql import SparkSession

# These allow us to create a schema for our data
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType, LongType

# Spark Pipelines allow us to sequentially add components such as transformers
from pyspark.ml import Pipeline

# These are components we will incorporate into our pipeline.
from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover, CountVectorizer, IDF

# LDA is our model of choice for topic modeling
from pyspark.ml.clustering import LDA

# Some transformers require the usage of other Spark ML functions. We import them here
from pyspark.sql.functions import col, lit, concat

# This will help catch some PySpark errors
from pyspark.sql.utils import AnalysisException

# Assign bucket where the data lives
try:
    bucket = sys.argv[1]
except IndexError:
    print("Please provide a bucket name")
    sys.exit(1)

# Create a SparkSession under the name "reddit". Viewable via the Spark UI
spark = SparkSession.builder.appName("reddit topic model").getOrCreate()

# Create a three column schema consisting of two strings and a long integer
fields = [StructField("title", StringType(), True),
          StructField("body", StringType(), True),
          StructField("created_at", LongType(), True)]
schema = StructType(fields)

# We'll attempt to process every year / month combination below.
years = ['2016', '2017', '2018', '2019']
months = ['01', '02', '03', '04', '05', '06',
          '07', '08', '09', '10', '11', '12']

# This is the subreddit we're working with.
subreddit = "food"

# Create a base dataframe.
reddit_data = spark.createDataFrame([], schema)

# Keep a running list of all files that will be processed
files_read = []

for year in years:
    for month in months:

        # In the form of <project-id>.<dataset>.<table>
        gs_uri = f"gs://{bucket}/reddit_posts/{year}/{month}/{subreddit}.csv.gz"

        # If the table doesn't exist we will simply continue and not
        # log it into our "tables_read" list
        try:
            reddit_data = (
                spark.read.format('csv')
                .options(codec="org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")
                .load(gs_uri, schema=schema)
                .union(reddit_data)
            )

            files_read.append(gs_uri)

        except AnalysisException:
            continue

if len(files_read) == 0:
    print('No files read')
    sys.exit(1)

# Replacing null values with their respective typed-equivalent is usually
# easier to work with. In this case, we'll replace nulls with empty strings.
# Since some of our data doesn't have a body, we can combine all of the text
# for the titles and bodies so that every row has useful data.

df_train = (
    reddit_data
    # Replace null values with an empty string
    .fillna("")
    .select(
         # Combine columns
        concat(
            # First column to concatenate. col() is used to specify that we're referencing a column
            col("title"),
            # Literal character that will be between the concatenated columns.
            lit(" "),
            # Second column to concatenate.
            col("body")
        # Change the name of the new column
        ).alias("text")
    )
)

# Now, we begin assembling our pipeline. Each component here is used to some transformation to the data.
# The Document Assembler takes the raw text data and convert it into a format that can
# be tokenized. It becomes one of spark-nlp native object types, the "Document".
document_assembler = DocumentAssembler().setInputCol("text").setOutputCol("document")

# The Tokenizer takes data that is of the "Document" type and tokenizes it.
# While slightly more involved than this, this is effectively taking a string and splitting
# it along ths spaces, so each word is its own string. The data then becomes the
# spark-nlp native type "Token".
tokenizer = Tokenizer().setInputCols(["document"]).setOutputCol("token")

# The Normalizer will group words together based on similar semantic meaning.
normalizer = Normalizer().setInputCols(["token"]).setOutputCol("normalizer")

# The Stemmer takes objects of class "Token" and converts the words into their
# root meaning. For instance, the words "cars", "cars'" and "car's" would all be replaced
# with the word "car".
stemmer = Stemmer().setInputCols(["normalizer"]).setOutputCol("stem")

# The Finisher signals to spark-nlp allows us to access the data outside of spark-nlp
# components. For instance, we can now feed the data into components from Spark MLlib.
finisher = Finisher().setInputCols(["stem"]).setOutputCols(["to_spark"]).setValueSplitSymbol(" ")

# Stopwords are common words that generally don't add much detail to the meaning
# of a body of text. In English, these are mostly "articles" such as the words "the"
# and "of".
stopword_remover = StopWordsRemover(inputCol="to_spark", outputCol="filtered")

# Here we implement TF-IDF as an input to our LDA model. CountVectorizer (TF) keeps track
# of the vocabulary that's being created so we can map our topics back to their
# corresponding words.
# TF (term frequency) creates a matrix that counts how many times each word in the
# vocabulary appears in each body of text. This then gives each word a weight based
# on its frequency.
tf = CountVectorizer(inputCol="filtered", outputCol="raw_features")

# Here we implement the IDF portion. IDF (Inverse document frequency) reduces
# the weights of commonly-appearing words.
idf = IDF(inputCol="raw_features", outputCol="features")

# LDA creates a statistical representation of how frequently words appear
# together in order to create "topics" or groups of commonly appearing words.
lda = LDA(k=10, maxIter=10)

# We add all of the transformers into a Pipeline object. Each transformer
# will execute in the ordered provided to the "stages" parameter
pipeline = Pipeline(
    stages = [
        document_assembler,
        tokenizer,
        normalizer,
        stemmer,
        finisher,
        stopword_remover,
        tf,
        idf,
        lda
    ]
)

# We fit the data to the model.
model = pipeline.fit(df_train)

# Now that we have completed a pipeline, we want to output the topics as human-readable.
# To do this, we need to grab the vocabulary generated from our pipeline, grab the topic
# model and do the appropriate mapping.  The output from each individual component lives
# in the model object. We can access them by referring to them by their position in
# the pipeline via model.stages[<ind>]

# Let's create a reference our vocabulary.
vocab = model.stages[-3].vocabulary

# Next, let's grab the topics generated by our LDA model via describeTopics(). Using collect(),
# we load the output into a Python array.
raw_topics = model.stages[-1].describeTopics().collect()

# Lastly, let's get the indices of the vocabulary terms from our topics
topic_inds = [ind.termIndices for ind in raw_topics]

# The indices we just grab directly map to the term at position <ind> from our vocabulary.
# Using the below code, we can generate the mappings from our topic indices to our vocabulary.
topics = []
for topic in topic_inds:
    _topic = []
    for ind in topic:
        _topic.append(vocab[ind])
    topics.append(_topic)

# Let's see our topics!
for i, topic in enumerate(topics, start=1):
    print(f"topic {i}: {topic}")

जॉब चलाना

अब चलिए, अपना जॉब चलाते हैं. यहां दिया गया कमांड चलाएं:

gcloud dataproc jobs submit pyspark --cluster ${CLUSTER_NAME}\
    --region ${REGION}\
    --properties=spark.jars.packages=com.johnsnowlabs.nlp:spark-nlp_2.11:2.7.2\
    --driver-log-levels root=FATAL \
    topic_model.py \
    -- ${BUCKET_NAME}

इस कमांड की मदद से, Dataproc Jobs API का फ़ायदा लिया जा सकता है. pyspark कमांड को शामिल करके, हम क्लस्टर को बता रहे हैं कि यह एक PySpark जॉब है. हम क्लस्टर का नाम, यहां उपलब्ध वैकल्पिक पैरामीटर, और जॉब वाली फ़ाइल का नाम देते हैं. हमारे मामले में, हम पैरामीटर --properties दे रहे हैं. इससे हमें Spark, Yarn या Dataproc के लिए अलग-अलग प्रॉपर्टी बदलने की अनुमति मिलती है. हम Spark प्रॉपर्टी packages में बदलाव कर रहे हैं. इससे हमें Spark को यह बताने में मदद मिलेगी कि हमें spark-nlp को अपनी नौकरी के साथ पैकेज के तौर पर शामिल करना है. हम --driver-log-levels root=FATAL पैरामीटर भी उपलब्ध करा रहे हैं. इससे, PySpark से गड़बड़ियों के अलावा, लॉग आउट का ज़्यादातर हिस्सा दब जाएगा. आम तौर पर, Spark लॉग में ग़ैर-ज़रूरी जानकारी होती है.

आखिर में, -- ${BUCKET}, Python स्क्रिप्ट के लिए कमांड लाइन आर्ग्युमेंट है, जो बकेट का नाम देता है. -- और ${BUCKET} के बीच के स्पेस पर ध्यान दें.

जॉब को कुछ मिनटों तक चलाने के बाद, हमें अपने मॉडल वाला आउटपुट दिखेगा:

167f4c839385dcf0.png

शानदार!! क्या मॉडल के आउटपुट को देखकर, रुझानों का अनुमान लगाया जा सकता है? हमारे बारे में क्या?

ऊपर दिए गए आउटपुट से, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि आठवें विषय में नाश्ते के खाने के बारे में रुझान है और नौवें विषय में डेसर्ट के बारे में रुझान है.

9. साफ़-सफ़ाई सेवा

इस शुरुआती लेख को पढ़ने के बाद, अपने GCP खाते से अनचाहे शुल्क लगने से बचने के लिए:

  1. अपने बनाए गए और एनवायरमेंट के लिए Cloud Storage बकेट मिटाना
  2. Dataproc एनवायरमेंट मिटाएं.

अगर आपने सिर्फ़ इस कोडलैब के लिए कोई प्रोजेक्ट बनाया है, तो आपके पास प्रोजेक्ट को मिटाने का विकल्प भी है:

  1. GCP Console में, प्रोजेक्ट पेज पर जाएं.
  2. प्रोजेक्ट की सूची में, वह प्रोजेक्ट चुनें जिसे मिटाना है. इसके बाद, मिटाएं पर क्लिक करें.
  3. बॉक्स में प्रोजेक्ट आईडी टाइप करें. इसके बाद, प्रोजेक्ट मिटाने के लिए बंद करें पर क्लिक करें.

लाइसेंस

इस काम के लिए, Creative Commons Attribution 3.0 जनरिक लाइसेंस और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.