Storm 分布式BP神经网络（开源）


前言：

去年我们团队开始研究Storm，并成功的利用其框架优势解决了很多MapReduce无法涉及的实时计算业务。

接下来我将介绍如何在Storm上实现BP神经网络（BP Neural Networks，以下简称BNN或NN），并提供一套我去年写的Demo源码（Java）。我们SkyNet系统中的神经网络模块就是基于这个Demo改编的，整体效果还算令人满意。

源码我在CSDN社区公开了，欢饮各位拍砖：http://bbs.csdn.net/topics/390717623

本文不会对Storm做太多的介绍，如果你是一位Storm初学者，可以去徐明明的博客学习。

本文是CSDN-撸大湿原创，如要转载请注明出处，谢谢：http://blog.csdn.net/tntzbzc/article/details/19974515


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一 、Storm
“Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，基本是用Clojure写的。Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。”（引用自百度百科）
 
 Storm（左图） /  MapReduce（右图）
特别要注意这两个关键字：分布式和连续计算。
 Storm和MapReduce一样，有很好的水平扩展能力，伸缩性很强。它可以像Hadoop那样被部署在多台机器上，实现集群架构。
虽然Storm和MapReduce有很多相似之处，但是他们任然有很大的区别：
1、Job的生命周期：MapReduce是一个批量计算框架，Storm更像一组水管，它可以不停的计算。Storm Job（Topology）的生命周期是永久的，只要我们不关闭它，Job将一直运行下去。而MR的Job一旦结束后，整个计算也就结束了。如果想要在跑一个相对同的job，就需要重新启动它。
2、数据传递方式：MR中Map与Reduce之间传递的数据必须落地（写入磁盘），而Storm则不需要（通过ZeroMQ/Netty实现消息传递）。
3、计算单元层数：MR实际上就是一层Map和一层Reduce单元组成，而Storm则有一层Spout单元和N层Bolt单元组成。在Storm中Bolt的层数是可以被自定义的。而在MR中就很难做到这样一点，往往我们都是利用多个MR Job的叠加，去实现一些复杂的运算。
4、计算延时：Storm通过DRPC可以实现很多实时的数据查询业务，而MR做不到（也没必要去实现这个功能）。
为了弥补MR的缺陷，我们才引入了Storm解决方案。接下来通过一个场景（CCU的实时计算）来解释一下Storm的作用。
CCU 是 Concurrent user 的缩写，意思是“同时在线人数”，表示某个时间，同时有多少玩家在进行游戏。同时在线玩家越多，表示游戏越受欢迎。因为付费玩家数量通常和同时在线人数呈现一定比例，因此知道CCU就可以大致推算出一个游戏的营收水平，所以CCU是衡量游戏运营好坏的重要指标之一。依照使用环境不同，有时可以特指“平均在线人数”或“最高在线人数”。（最高在线人数也称为PCU或PCCU）。CCU和PV/UV指标很相似。
一天，CTO跟我说：管理层想看新上线游戏的实时CCU。当时，这个需要很让我头疼，因为我们游戏的CCU是通过玩家登入/登出游戏的日志数据算出来的。我们后台有一个MapReduce Job，每10分钟跑一次算出当前CCU再写入HBase/MySQL中，业务人员每10分钟可以查到一个新数据。 其实CCU的算法很简单，问题并不是算法，而是计算框架。我们的离线计算全部用MR实现的，但这10分钟一次的Job根本无法满足需求，咋办？还好Storm救了我，我们只要实现一个"通过Log File"流读取的方法（Spout），并把数据输送给计算CCU的Bolt。这样Bolt就可以把源源不断的新数据进行CCU计算，并把结果emit出来。我贴一段CCU的Bolt代码，大家一看便明白了。 
public static class CCU extends BaseBasicBolt {
		int CCUcount = 0; //CCU数量
		@Override
		public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
			int Type = tuple.getInteger(1) //类型 0登入 1登出
			if(Type==0){
				++CCUcount;
			}else{
				--CCUcount;
			}
			collector.emit(new Values(CCUcount));				
		}
		@Override
		public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
			declarer.declare(new Fields("CCUcount"));
		}		
}
简单吧，就这么一小段代码，只要你熟悉Storm，并且懂一点点Java，2分钟搞定大笑。就这么简单？如果你是一个Storm初学者，可能会觉得撸大湿在忽悠你。是的，我是在忽悠初学者！Storm没那么简单，所谓的"简单"只针对那些熟悉Storm的技术人员。初学想要完成这段代码前，一定会经历很多波折，就像我当初学习Hadoop那样。所以我建议新手好好去学习一下Storm的相关基础，少走弯路。 Storm讲的差不多了，现在进入下一个主题“神经网络”，在介绍神经网络之前，首先介绍一下我们公司SkyNet（天网）系统。
二 、神经网络（NN）
  
 看过施瓦辛格主演的电影《魔鬼终结者》的童鞋，应该对“天网”很熟悉。《魔鬼终结者》中终结者机器人就是天网制造的。 在电影中，天网是一个智能AI计算机系统(和黑客帝国中的Matrix很相似)，天网和我们人类一样有自己的意识，并且具有很强的学习能力。 我们团队很想做一个像天网那样的智能系统（美好的梦想大笑），所以最后绝对把系统起名为“SkyNet：天网”。
作为一个半智能系统，天网的一个重要工作就是解决数据分类问题。 数据分类很重要吗？我很负责任的回答：是的，非常重要！在数据分析难题中，解决数据分类问题就等于解决了90%的问题。

数据分类在天网系统中由“决策树”和“智能分类”组成，而智能分类中有一个重要组件：“神经网络”。

在天网系统中，Hadoop/Storm/Spark好比一架空客A380骨架，而智能分类则是A380其中的一个发动机引擎（A380有4个引擎）。两者结合在一起才能发挥最大威力！

下面来介绍一下什么是神经网络，它到底是怎么工作的。


今天就写到这，明天继续更新

待续。。。。。

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