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文檔簡(jiǎn)介
1、大數(shù)據(jù)及其相關(guān)處理技術(shù)成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域和工業(yè)界最重要的技術(shù)之一,最為嶄新的知識(shí)獲取范式,商業(yè)公司和學(xué)術(shù)科研組織已經(jīng)將大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)與處理能力作為其核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。大數(shù)據(jù)面臨著諸多問(wèn)題,數(shù)據(jù)的規(guī)模正在非線性增長(zhǎng),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)早已不能滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)的要求。Google公司于2004年提出的MapReduce框架成為大數(shù)據(jù)時(shí)代具有里程碑意義的技術(shù),然而近年來(lái)層出不窮的新場(chǎng)景、新應(yīng)用卻使MapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)Hadoop遭遇前所
2、未有的沖擊。2011年由Matei Zaharia提出的基于RDD即彈性分布式數(shù)據(jù)集概念的通用內(nèi)存計(jì)算框架Spark在批量計(jì)算、迭代計(jì)算和流式計(jì)算等高速場(chǎng)景表現(xiàn)良好,但是這兩種通用模型都要面對(duì)數(shù)據(jù)傾斜的問(wèn)題,實(shí)際上只有少數(shù)系統(tǒng)如HBase、Pig等才有相應(yīng)的防傾斜策略。
本文深入探討并總結(jié)了 RDD的原理和Spark的執(zhí)行流程,結(jié)合MapReduce下的傳統(tǒng)策略,分析了其處理數(shù)據(jù)傾斜的缺陷,致力于引入少量改動(dòng)而大幅提高其緩解數(shù)
3、據(jù)傾斜的性能,最終實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化的SASM策略。Spark將最小的調(diào)度粒度控制在任務(wù)層,每個(gè)任務(wù)中處理的數(shù)據(jù)量在任務(wù)執(zhí)行中是不可變的。但是Spark在實(shí)現(xiàn)時(shí)良好的分層結(jié)構(gòu)使調(diào)度粒度控制變得更加靈活,使其在數(shù)據(jù)傾斜場(chǎng)景下有很大的優(yōu)化空間。SASM的核心思想為將調(diào)度粒度下移到文件塊層,使得數(shù)據(jù)能在任務(wù)層自由調(diào)度,最大程度平衡各個(gè)任務(wù)的負(fù)載量。
SASM為了減少文件調(diào)度前由掃描引起的大量磁盤(pán)I/O開(kāi)銷(xiāo),只利用任務(wù)在執(zhí)行中用于獲取真實(shí)數(shù)據(jù)
4、的文件塊元數(shù)據(jù),并以此為基礎(chǔ)計(jì)算調(diào)度策略,為了避免不必要的調(diào)度,調(diào)度策略只辨識(shí)執(zhí)行最慢的任務(wù),并將其所屬文件塊分配給執(zhí)行較快的數(shù)個(gè)任務(wù)。Shuffle時(shí)的下游任務(wù)除了接受Spark調(diào)度系統(tǒng)傳送的文件塊,還在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中動(dòng)態(tài)添加或者刪除文件塊。調(diào)度系統(tǒng)基于異步消息模型,即可以保證指令的順序執(zhí)行,也可以避免消息處理阻塞數(shù)據(jù)處理過(guò)程,提高的CPU處理效率, 代價(jià)是消息接收方需要對(duì)消息有效性做出鑒別。SASM策略在執(zhí)行中會(huì)同時(shí)收集任
5、務(wù)的計(jì)算速度和網(wǎng)絡(luò)傳輸速度,通過(guò)將其納入調(diào)度方案的計(jì)算使調(diào)度更加公平。本文還討論了其他配套的優(yōu)化措施,包括維持執(zhí)行器池和拉取器分階段處理,一定程度上增加了該策略下的調(diào)度空間,提高了其效用。
最后,本文設(shè)計(jì)并執(zhí)行了大量實(shí)驗(yàn),對(duì) SASM引入的新特性進(jìn)行了認(rèn)真的評(píng)估,包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果的分析、理論推演與論證、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的佐證。SASM策略在數(shù)據(jù)傾斜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于原先的Spark,但是對(duì)于存在多個(gè)拉取器的任務(wù)會(huì)引入一定的阻塞開(kāi)銷(xiāo),這會(huì)
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