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run_on_yarn.md

File metadata and controls

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#Angel的运行

由于业界很多公司的大数据平台，都是基于Yarn搭建，所以Angel目前的分布式运行是基于Yarn，方便用户复用现网环境，而无需任何修改。

  1. 运行环境准备

    Angel的分布式Yarn运行模式需要的环境，其实也非常简单：

    1. 一个可以正常运行Hadoop集群，包括Yarn和HDFS

      • Hadoop >= 2.2.0

    2. 一个用于提交Angel任务的客户端Gateway

      • Java >= 1.8
      • 可以提交MR作业
      • Angel发布包：angel-ps-1.1.8-bin.zip

2. Angel任务运行示例

这里我们以最简单的LogisticRegression为例：

  1. 上传数据（如果用户有自己的数据可以略过本步，但是要确认数据格式一致）

    • 找到发布包的data目录下的LogisticRegression测试数据

    • 在hdfs上新建lr训练数据目录和指定模型feature大小的配置文件存放目录

       hadoop fs -mkdir hdfs://my-nn:54310/test/lr_data
 hadoop fs -mkdir hdfs://my-nn:54310/test/lr_feature

    • 将数据和feature配置文件上传到指定目录下

       hadoop fs -put data/exampledata/LRLocalExampleData/a9a.train hdfs://my-nn:54310/test/lr_data
 hadoop fs -put data/exampledata/LRLocalExampleData/feature_count hdfs://my-nn:54310/test/lr_feature

  2. 提交任务

    • 在发布包的bin目录下有Angel的提交脚本angel-submit，使用它将任务提交到Hadoop集群

       ./angel-submit \
 	--angel.app.submit.class "com.tencent.angel.ml.classification.lr.LRRunner"\
 	--angel.train.data.path "hdfs://my-nn:54310/test/lr_data" \
 	--angel.model.save.path "hdfs://my-nn:54310/test/model" \
 	--action.type train \
 	--ml.data.type libsvm \
 	--ml.feature.init-num 1024 \
 	--angel.job.name LR_test

    参数含义如下

    名称 含义
    actionType 计算类型，目前支持"train"和"predict"两种，分别表示模型训练和预测
    angel.app.submit.class 算法运行类，每个算法都对应一个运行类
    angel.train.data.path 训练数据路径
    ml.data.type 训练数据格式，默认支持两种格式libsvm和dummy
    ml.maxdim.path 模型维度文件路径
    angel.job.name 任务名

    为了方便用户，Ange设置有许多参数可供调整，可以参考

  3. 观察进度

    任务提交之后，会在控制台打印出任务运行信息，如URL和迭代进度等，如下图所示：

    打开URL信息就可以看到Angel任务每一个组件的详细运行信息和算法相关日志：

    目前的监控页面有点简陋，后续会进一步优化，围绕PS的本质，提高美观程度和用户可用度