MLSQL解決了什麼問題

先看看做演算法有哪些痛點（我們假設大部分演算法的**都是基於python的）：

專案難以重現，可閱讀性和環境要求導致能把另外乙個同事寫的python專案執行起來不得不靠運氣

和大資料平台銜接並不容易，需要讓研發重新做工程實現，導致落地週期變長。

訓練時資料預處理/特徵化無法在**時復用

整合到流式，批處理和提供api服務都不是一件容易的事情

**/演算法復用級別有限，依賴於演算法自身的經驗以及自身的工具箱，團隊難以共享。

其他團隊很難接入演算法的工作

mlsql如何解決這些問題呢？

mlsql提供了一套sql的超集的dsl語法mlsql，資料處理，模型訓練，模型**部署等都是以mlsql語言互動，該語言簡單易懂，無論演算法，分析師，甚至運營都能看懂，極大的減少了團隊的溝通成本，同時也使得更多的人可以做演算法方面的工作。

所有較為複雜的資料預處理和演算法都是模組化的，通過函式以及純sql來進行銜接。比如：

-- load data

load parquet.`$` as orginal_text_corpus;
-- select only columns we care
select feature,label from orginal_text_corpus as orginal_text_corpus;
-- feature enginere moduel
train zhuml_orginal_text_corpus  as tfidfinplace.`$` 
where inputcol="content" 
and `dic.paths`="/data/dict_word.txt" 
and stopwordpath="/data/stop_words"
and ngrams="2";
-- load data
load parquet.`$/data` as tfidfdata;
--  algorithm module
train zhuml_corpus_featurize_training as pythonalg.`$` 
where pythonscriptpath="$"
-- kafka params for log
and `kafkaparam.bootstrap.servers`="$"
and `kafkaparam.topic`="test"
and `kafkaparam.group_id`="g_test-2"
and `kafkaparam.username`="pi-algo"
-- distribute data
and  enabledatalocal="true"
and  datalocalformat="json"
-- sklearn params
and `fitparam.0.modulename`="sklearn.svm"
and `fitparam.0.classname`="svc"
and `fitparam.0.featurecol`="features"
and `fitparam.0.labelcol`="label"
and `fitparam.0.class_weight`="balanced"
and `fitparam.0.verbose`="true"
and `fitparam.1.modulename`="sklearn.*****_bayes"
and `fitparam.1.classname`="gaussiannb"
and `fitparam.1.featurecol`="features"
and `fitparam.1.labelcol`="label"
and `fitparam.1.class_weight`="balanced"
and `fitparam.1.labelsize`="2"
-- python env
and `systemparam.pythonpath`="python"
and `systemparam.pythonparam`="-u"
and `systemparam.pythonver`="2.7";

以load開頭的則是各種資料來源的載入。

在mlsql中，任何乙個模組都有兩個產出：模型和函式。訓練時該模組會產生乙個對應的模型，**時該模型會提供乙個函式，從而實現

所有資料處理模組，演算法模組，都有標準的暴露引數的方式，也就是前面例子類似下面的句子：

and `fitparam.0.labelcol`="label"

and `fitparam.0.class_weight`="balanced"
and `fitparam.0.verbose`="true"

mlsql是基於spark改造而成，這就直接繼承了spark的多個優點：

同行啟動乙個local模式的mlsql server,然後註冊我們訓練的時候使用到的資料處理模組和演算法模組，每個模組都會產生乙個函式，接著就能通過http介面傳遞乙個函式巢狀的方式完成乙個pipeline的使用了。對於函式我們確保其響應速度，一般都是在毫秒級。

註冊就是乙個簡單的register語句：

-- transform model into udf

register pythonalg.`$` as topic_spam_predict options 
pythonscriptpath="$"
;

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