在此不對該代碼做過多分析，它只為Pegasos算法的MapReduce版本做一個鋪墊。下面將在mrjob中建立并運(yùn)行一個MapReduce版本的Pegasos算法。

2. 訓(xùn)練算法：用mrjob實(shí)現(xiàn)MapReduce版本的SVM

在此將用MapReduce來實(shí)現(xiàn)程序清單1的Pegasos算法，之后再用mrjob框架運(yùn)行該算法。首先要明白如何將該算法劃分成map階段和reduce階段，確認(rèn)哪些可以并行，哪些不能并行。

對程序清單15-4的代碼運(yùn)行情況稍作觀察將會發(fā)現(xiàn)，大量的時間花費(fèi)在內(nèi)積計算上。另外，內(nèi)積運(yùn)算可以并行，但創(chuàng)建新的權(quán)重變量w是不能并行的。這就是將算法改寫為MapReduce作業(yè)的一個切入點(diǎn)。在編寫mapper和reducer的代碼之前，先完成一部分外圍代碼。打開文本編輯器，

創(chuàng)建一個新文件mrSVM.py，然后在該文件中添加下面程序清單的代碼。

程序清單2 mrjob中分布式Pegasos算法的外圍代碼

程序清單2 的代碼進(jìn)行了一些設(shè)定，從而保證了map和reduce階段的正確執(zhí)行。在程序開頭，Mrjob、NumPy和Pickle模塊分別通過一條include語句導(dǎo)入。之后創(chuàng)建了一個mrjob類MRsvm，其中__init__()方法初始化了一些在map和reduce階段用到的變量。Python的模塊Pickle在加載不同版本的Python文件時會出現(xiàn)問題。為此，我將Python2.6和2.7兩個版本對應(yīng)的數(shù)據(jù)文件各自存為svmDat26和svmDat27。

對應(yīng)于命令行輸入的參數(shù)，configure_options()方法建立了一些變量，包括迭代次數(shù)（T）、待處理列表的大?。╧)。這些參數(shù)都是可選的，如果未指定，它們將采用默認(rèn)值。

最后，steps(）方法告訴mrjob應(yīng)該做什么，以什么順序來做。它創(chuàng)建了一個Python的列表，包含map、map_fin和reduce這幾個步驟，然后將該列表乘以迭代次數(shù)，即在每次迭代中重復(fù)調(diào)用這個列表。為了保證作業(yè)里的任務(wù)鏈能正確執(zhí)行，mapper需要能夠正確讀取reducer輸出的數(shù)據(jù)。單個MapReduce作業(yè)中無須考慮這個因素，這里需要特別注意輸入和輸出格式的對應(yīng)。

我們對輸入和輸出格式進(jìn)行如下規(guī)定：

Mapper

     Inputs:

    Outputs: nothing

Mapper_final

     Inputs: nothing

    Outputs:<1, valuelist="">

Reducer

     Inputs:

    Outputs:

傳入的值是列表數(shù)組，valueList的第一個元素是一個字符串，用于表示列表的后面存放的是什么類型的數(shù)據(jù)，例如{'x',23)和['w'，[1,5,6]]。每個mapper_final都將輸出同樣的key, 這是為了保證所有的key/value對都輸出給同一個reducer。

定義好了輸入和輸出之后，下面開始寫mapper和reducer方法，打開mrSVM.py文件并在MRsvm類中添加下面的代碼。