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2017-05-07

Hivemall on Dockerを試すぜ

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@amaya382くんが Hivemall on Docker についていろいろと整備してくれた。

https://twitter.com/amaya382/status/856860886807568384

一方、個人的には Hivemall on Mac について以前記事を書いた：『MacのローカルにHivemallを導入してアイテム推薦をするまで』

だいたいHomebrewで完結するのでMacローカルだけを考えればこれでも問題ないけど、煩雑なインストール・設定無しでDockerコンテナで話が進むに越したことはない。というわけで先の記事のフォローアップとして Hivemall on Docker をMacのローカルで試してみる。環境は次の通り：

  • macOS Sierra 10.12.3
  • Docker for Mac Stable channel (version 17.03.1-ce-mac5)
$ docker -v
Docker version 17.03.1-ce, build c6d412e
$ docker-compose -v
docker-compose version 1.11.2, build dfed245
$ docker-machine -v
docker-machine version 0.10.0, build 76ed2a6

コンテナ起動まで

基本的にはドキュメントに従う。

まずリポジトリを取ってきて、

$ cd /path/to/incubator-hivemall

ビルドは docker-compose なら：

$ docker-compose -f resources/docker/docker-compose.yml build

docker build なら：

$ docker build -f resources/docker/Dockerfile .

筋トレしながら待つ。

おわったら、コンテナ起動は docker-compose なら：

$ docker-compose -f resources/docker/docker-compose.yml up -d && docker attach hivemall

docker run なら：

$ docker run -it \
    -p 8088:8088 \
    -p 19888:19888 \
    -p 50070:50070 \
    hivemall

このとき、

  • docker-compose.yml で volumes: "../../:/opt/hivemall/" を指定する
  • docker run にオプション --volume $(pwd):/opt/hivemall を渡す

のいずれかでホストの /path/to/incubator-hivemall をコンテナ上の /opt/hivemall ($HIVEMALL_PATH) にマウントできる。

すると、ローカルで開発→ビルド→コンテナ起動＆マウント、という感じでスムーズにHivemall開発ができます。やったね。

Hivemallのビルド＆データセット準備

コンテナに入ったならば、とりあえずHiveを起動してみる：

# hive

このとき、/opt/hivemall に存在するHivemallがビルド済みである（i.e., /opt/hivemall/target/hivemall-core-(バージョン)-with-dependencies.jar が存在する）必要がある。もしビルドされていなければ、（コンテナ内から）ビルドをしてあげる：

# cd $HIVEMALL_PATH && ./bin/build.sh

準備OK。

ここで、分類問題のテストデータとして有名な Iris データセット をHDFSに読み込んでくれるスクリプトがおまけとして $HOME/bin/prepare_iris.sh に用意されているので、これを使ってみる：

# cd $HOME && ./bin/prepare_iris.sh

Hiveに入って、読み込んだばかりの Iris データセットを確認：

# hive
hive> use iris;
hive> select * from iris_raw limit 5;
OK
1       Iris-setosa     [5.1,3.5,1.4,0.2]
2       Iris-setosa     [4.9,3.0,1.4,0.2]
3       Iris-setosa     [4.7,3.2,1.3,0.2]
4       Iris-setosa     [4.6,3.1,1.5,0.2]
5       Iris-setosa     [5.0,3.6,1.4,0.2]

よさそう。

ここまでくれば、HivemallのIrisチュートリアルのData preparationは終わっているので、RandomForestなり何なりで分類を試すことができる。

便利な時代になりました。

まとめ

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  カテゴリ

機械学習 プログラミング

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最終更新日: 2022-01-18

  書いた人: たくち

たくちです。長野県出身、カナダ・バンクーバー在住のソフトウェアエンジニア。これまでB2B/B2Cの各領域で、Web技術・データサイエンス・機械学習のプロダクト化および顧客への導入支援・コンサルティング、そして関連分野のエバンジェリズムに携わってきました。現在はフリーランスとして活動を続けつつ、アフリカ・マラウイにて1年間の国際ボランティアに従事中。詳しい経歴はレジュメ を参照ください。いろいろなまちを走って、時に自然と戯れながら、その時間その場所の「日常」を生きています。ご意見・ご感想およびお仕事のご相談は [email protected] まで。

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