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Bigalow框架之分布式数据集模型与分组操作

ccwgpt 2024-10-21 03:51 24 浏览 0 评论

基于底层引擎的高层次抽象的策略可以降低用户的学习成本和代码的维护成本,高层次抽象的设计和实现是其中关键的部分。百度Bigflow项目提供了一种可嵌套分布式数据集的抽象,达到了兼顾模型直观性和系统高效性的目的。

随着分布式计算的发展,采用以数据为中心的函数式编程模型的系统越来越普遍。在这种模型下,用户可以更多地考虑计算逻辑语义本身而不是代码执行时的流程控制,让算子去追随数据的方式也极大地减少了数据的迁移代价。这种抽象使得用户的分布式程序更加接近用户的直观思维,大大降低了用户学习、使用的成本,屏蔽了较多的底层细节,给分布式框架为用户代码进行自动优化提供了空间。



Spark的RDD是函数式编程模型的优秀代表。它是一个容错的、并行的、只读的分区数据集合,经过变换操作后会产生新的RDD。只要定义好这些RDD的变换过程,Spark就可以自动将数据切分到各个物理节点,并把算子传递到相应的节点展开计算。分组操作是这些变换中最重要的一类操作。它根据算子产生的键对数据集进行重新分组,对应于MapReduce模型中Map阶段末尾的提取键值操作和整个Shuffle阶段的数据转移操作,使得 Spark框架的通用性得到保证。

在目前RDD模型的设计中,分组后相同键的键值对会变成一个单机的列表,所有的列表组成了一个新的RDD。然而,这种设计会导致下面三个问题:

第一,后续的变换中每个单机列表内进行的操作对分布式框架而言是一个黑盒,系统很难根据这些操作的性质来优化整个程序的执行。比如,Spark提供了reduceByKey、aggregateByKey和combineByKey等一系列接口用来进行上游数据预聚合优化,并提示用户在有这种预聚合可能的情况下,尽量避免使用单纯的groupByKey算子。这是因为Spark框架无法将groupByKey分组后每个单机列表上进行的操作中的聚合语义提取出来。

第二,这些单机列表也限制了分布式框架将组内数据按需求分布式散列到多机进行处理的可能因此Spark用户经常需要手工优化自己的代码,以避免某些节点产生的内存不足问题。而多数情况下,用户对代码进行过多的手工优化会使得代码变得丑陋且难以理解,增大代码维护的难度。

第三,现有的分布式算法也很难复用于每个分组之上。例如,用户已经实现了一个针对整个RDD的逻辑回归算法,但在另一个场合下,用户又需要得到相同键下的所有键值对的逻辑回归结果。此时,用户只能重新实现一套运算逻辑完全相同的单机版本的逻辑回归算法,增大了开发的代价。

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