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    大數(shù)據(jù)信息處理的MinMapReduce算法

    2016-10-21 09:03:07楊茂保九江學(xué)院江西九江
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2016年20期
    關(guān)鍵詞:滑動(dòng)排序機(jī)器

    □文/楊茂保(九江學(xué)院江西·九江)

    大數(shù)據(jù)信息處理的MinMapReduce算法

    □文/楊茂保
    (九江學(xué)院江西·九江)

    [提要]M apReduce對(duì)于大數(shù)據(jù)來說是主要的并行計(jì)算模型,理想情況下,M apReduce系統(tǒng)要在機(jī)器之間實(shí)現(xiàn)高度的負(fù)載均衡,并且最小化空間使用、CPU和I/O時(shí)間和每個(gè)機(jī)器上的網(wǎng)絡(luò)傳輸。本文提出最小算法的概念,也就是算法能保證同一時(shí)間在多個(gè)方面的最好并行化,對(duì)于一組基本數(shù)據(jù)庫問題來說,我們說明了最小算法的存在,通過實(shí)驗(yàn)我們證明了良好的性能。

    M apReduce;M i nM apReduce;負(fù)載均衡

    原標(biāo)題:大數(shù)據(jù)信息處理的M i nM apReduce算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    收錄日期:2016年9月13日

    一、引言

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)以空前的速度在積累,對(duì)大數(shù)據(jù)信息處理提出了迫切的需求,級(jí)別達(dá)到T字節(jié)或者更高規(guī)模的巨大數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)具有規(guī)模巨大、分布廣泛、動(dòng)態(tài)演變、模態(tài)多樣、關(guān)聯(lián)復(fù)雜、真?zhèn)坞y辨等特性。對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的直觀理解為挖掘出可靠而更有價(jià)值的信息,當(dāng)前處理有限規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算體系已然失效。近年來,數(shù)據(jù)庫研究人員對(duì)這一挑戰(zhàn)做出來回應(yīng):構(gòu)建巨大的并行計(jì)算平臺(tái),其使用數(shù)百甚至數(shù)千臺(tái)商用機(jī)器,吸引了大量研究人員注意的著名的平臺(tái)是MapReduce。MinMapReduce算法是一種新興的有極大發(fā)展?jié)摿Φ乃惴?,MinMapReduce算法與許多傳統(tǒng)數(shù)學(xué)分支相比具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性,將其應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理具備一定的理論和實(shí)踐意義。

    在一個(gè)高的級(jí)別,一個(gè)MapReduce系統(tǒng)包含很多無共享的機(jī)器,它們只通過在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)送消息來進(jìn)行通信,一個(gè)MapReduce算法命令這些機(jī)器協(xié)作地來執(zhí)行一個(gè)計(jì)算任務(wù)。最初,輸入數(shù)據(jù)集被分布在這些機(jī)器上,主要是以非復(fù)制的方式,也就是,每個(gè)對(duì)象在一個(gè)機(jī)器上,算法以循環(huán)(有時(shí)在一些文獻(xiàn)中稱為jobs)的方式執(zhí)行,每一個(gè)都有三個(gè)階段:map,shuffle,和refuce,前兩個(gè)使機(jī)器來交換數(shù)據(jù):在map階段,每個(gè)機(jī)器準(zhǔn)備把消息傳遞給其他機(jī)器,在shuffle階段,進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)傳輸,在reduce階段沒有網(wǎng)絡(luò)通信發(fā)生,在此階段每個(gè)機(jī)器執(zhí)行來自本地存儲(chǔ)的計(jì)算,在reduce階段完成后,當(dāng)前循環(huán)結(jié)束,如果計(jì)算任務(wù)沒有結(jié)束,另一個(gè)循環(huán)開始。

    MapReduce的目標(biāo)是高的負(fù)載均衡,最小化空間、CPU、I/O和每個(gè)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)開銷,以前的做法相對(duì)少地關(guān)注在不同的性能指標(biāo)上執(zhí)行嚴(yán)格的限制,本文旨在研究算法,在多方面同時(shí)來突出效率。

    二、M i nM apReduce算法的定義

    最小MapReduce算法(MinMapReduce算法),S表示相關(guān)問題的輸入對(duì)象的集合,n表示問題基數(shù),即S中的對(duì)象個(gè)數(shù),t表示系統(tǒng)中使用的機(jī)器數(shù),定義m=n/t,即m表示每個(gè)機(jī)器上的對(duì)象個(gè)數(shù)(S均勻地分布在機(jī)器上),考慮解決S上的一個(gè)問題的算法,如果一個(gè)算法具有如下特性我們就說這個(gè)算法是最小的。

    (1)最小占有空間:每個(gè)機(jī)器始終使用O(m)的存儲(chǔ)空間。

    (2)有限的網(wǎng)絡(luò)通信:在每一個(gè)循環(huán)中,每個(gè)機(jī)器通過網(wǎng)絡(luò)最多發(fā)送或者接收O(m)個(gè)字。

    (3)常數(shù)個(gè)循環(huán):算法必須在常數(shù)個(gè)循環(huán)之后終止。

    (4)優(yōu)化計(jì)算:每個(gè)機(jī)器總共只執(zhí)行O(Tseq/t)數(shù)量的計(jì)算(也就是所有的循環(huán)求和),其中Tseq是在一個(gè)序列機(jī)上解決相同問題的時(shí)間。首先,每個(gè)機(jī)器總是占有數(shù)據(jù)集S的O(1/t),這可以有效地防止分區(qū)傾斜,分區(qū)傾斜會(huì)使一些機(jī)器被迫處理超過m個(gè)對(duì)象,這是在MapReduce中低效率的一個(gè)主要原因;其次,有限網(wǎng)絡(luò)通信時(shí)間保證,每個(gè)循環(huán)的shuffle階段轉(zhuǎn)移至多O(mt)=O(n)個(gè)字,這個(gè)階段的持續(xù)時(shí)間大致等于一個(gè)機(jī)器發(fā)送或者接收O(m)個(gè)字的時(shí)間,因?yàn)闄C(jī)器間的數(shù)據(jù)傳送是并行的;第三,常數(shù)循環(huán),這個(gè)不是新的性質(zhì),因?yàn)檫@也是先前的MapReduce算法的目標(biāo),優(yōu)化技術(shù)重復(fù)了最初的MapReduce動(dòng)機(jī),t時(shí)間完成一個(gè)計(jì)算任務(wù),比使用單個(gè)機(jī)器要快。

    本文的核心包括最小算法的兩個(gè)問題:

    排序:輸入是取自一個(gè)有序域的n個(gè)對(duì)象的一個(gè)集合S,當(dāng)這個(gè)算法結(jié)束,所有的對(duì)象必須按排序的方式分布在t個(gè)機(jī)器上,也就是,我們可以從1到t來命令機(jī)器,以使機(jī)器i上的對(duì)象領(lǐng)先于機(jī)器j上的對(duì)象,其中,1≤i≤j≤t。

    滑動(dòng)聚合,輸入包含:

    ——來自一個(gè)有序域的n個(gè)對(duì)象的一個(gè)集合S,其中每個(gè)對(duì)象o∈S與一個(gè)數(shù)值權(quán)重有關(guān)

    ——一個(gè)整數(shù)ι≤n

    ——一個(gè)分布聚合函數(shù)AGG(比如,sum,max,min)

    用window(o)表示S中ι個(gè)不超過o的最大對(duì)象的集合,o的window聚合是將AGG應(yīng)用于window(o)中的對(duì)象權(quán)值,滑動(dòng)聚合是用來報(bào)告S中的每一個(gè)對(duì)象的window聚合。

    在圖1中,ι=5,黑點(diǎn)表示S中的對(duì)象,黑點(diǎn)上面的數(shù)值表示與對(duì)象相關(guān)的權(quán)值,圖中的window(o),對(duì)于AGG=sum和max,window聚合分別為55和20。(圖1)

    圖1 Sl i di ng aggregat es

    排序的重要性是很明顯的:這個(gè)問題的一個(gè)最小算法可以導(dǎo)致幾個(gè)基本數(shù)據(jù)庫問題(包括排名、分組、半連接和分類屬性)的最小算法。

    第二個(gè)問題的重要性需要一點(diǎn)解釋,滑動(dòng)聚合在時(shí)間序列的研究中很重要,例如,考慮記錄納斯達(dá)克股市的歷史指標(biāo)中,需要每分鐘一個(gè)數(shù)值,用來檢驗(yàn)動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)很有意義,也就是,匯總來自于一個(gè)滑動(dòng)窗口的統(tǒng)計(jì)。例如,關(guān)于某一天的一個(gè)6個(gè)月的平均/最大值等于正好在那一天結(jié)束的6個(gè)月期間的平均/最大納斯達(dá)克指標(biāo),6個(gè)月的所有天的平均/最大值可以通過解決一個(gè)滑動(dòng)聚合來獲得(注意,一個(gè)平均值可以通過使用周期長(zhǎng)度ι來除以window sum來得到)。

    作為排序,在MapReduce的發(fā)展中已經(jīng)取得了一些進(jìn)展,目前最先進(jìn)的是TeraSort,當(dāng)一個(gè)重要的參數(shù)設(shè)置適當(dāng),Tera-Sort接近于最小,這個(gè)算法需要人工調(diào)節(jié)這個(gè)參數(shù),一個(gè)不當(dāng)?shù)倪x擇可能導(dǎo)致嚴(yán)重的性能代價(jià),Beyer等人在MapReduce中已經(jīng)研究過滑動(dòng)聚合,然而這個(gè)算法遠(yuǎn)沒有達(dá)到最優(yōu),只有當(dāng)window的長(zhǎng)度ι很短時(shí),這個(gè)算法才是有效的,有作者評(píng)論到,這個(gè)問題“非常困難”。

    三、技術(shù)概括

    首先,本文從理論上證明TeraSort為什么使用2個(gè)循環(huán)能實(shí)現(xiàn)優(yōu)良的排序時(shí)間,在第一個(gè)循環(huán)中,算法從S中取一個(gè)隨機(jī)樣本集Ssamp,然后選擇t-1個(gè)抽樣對(duì)象作為邊界對(duì)象,概念上,這些邊界對(duì)象把S分成t段。在第二個(gè)循環(huán)中,t個(gè)機(jī)器中的每一個(gè)取得一個(gè)不同分段中的每一個(gè)對(duì)象,然后對(duì)它們進(jìn)行排序,Ssamp的大小是效率的關(guān)鍵,如果Ssamp太小,邊界對(duì)象可能不夠分散,這可能會(huì)在第二個(gè)循環(huán)中引起分區(qū)傾斜,相反,如果Ssamp過大,會(huì)導(dǎo)致昂貴的抽樣開銷,在TeraSort的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)中,樣本大小被留作一個(gè)參數(shù),雖然它似乎總是承認(rèn)一個(gè)不錯(cuò)的選擇,提供了優(yōu)異的性能。

    本文中,我們對(duì)上面的現(xiàn)象給出了嚴(yán)格的說明,我們的理論分析闡明了如何設(shè)置Ssamp的大小來保證TeraSort的最小化,同時(shí)我們還彌補(bǔ)了TeraSort的一個(gè)概念上的缺陷,嚴(yán)格地說,這個(gè)算法在MapReduce中不很適合,因?yàn)樗?,(除了網(wǎng)絡(luò)消息之外)機(jī)器應(yīng)當(dāng)能夠通過讀/寫一個(gè)普通(分布)文件來進(jìn)行通信,一旦一個(gè)循環(huán)失效,算法需要另一個(gè)循環(huán)。我們給出了一個(gè)解決辦法,以使這個(gè)算法仍然能在2個(gè)循環(huán)內(nèi)解決,即使是最嚴(yán)格的MapReduce??紤]到在MapReduce程序中排序的重要作用,我們的TeraSort調(diào)查結(jié)果有直接的實(shí)踐意義。

    關(guān)于滑動(dòng)聚合,困難在于,ι不是一個(gè)常數(shù),但是可以是任何值,直到n,直觀地,當(dāng)ι?m,window(o)非常大,以至于window(o)中的對(duì)象不能在最小占有空間限制下在一個(gè)機(jī)器上發(fā)現(xiàn),反而window(o)可能跨越很多機(jī)器,這必須要明斷地進(jìn)行機(jī)器搜索,以避免災(zāi)難性的開銷放大,實(shí)際上,這個(gè)缺陷已經(jīng)引出了的現(xiàn)有算法,它的主要思想是確保,每一個(gè)滑動(dòng)窗口被發(fā)送到一個(gè)機(jī)器來進(jìn)行聚合(不同的窗口可能到達(dá)不同的機(jī)器),當(dāng)window的長(zhǎng)度很長(zhǎng)的時(shí)候,這會(huì)遭受到高昂的通信和處理成本,但是,我們的算法使用新的想法(在機(jī)器之間完美地均衡輸入對(duì)象,同時(shí)保持它們的順序)實(shí)現(xiàn)了最小化。

    四、相關(guān)工作

    Map階段產(chǎn)生一系列的key-value對(duì)(k,v);Shuffle階段把key-value對(duì)分布在各個(gè)機(jī)器上;Reduce階段合并得到的所有key-value對(duì)。

    算法的簡(jiǎn)化。我們把Map和Shuffle合并,這個(gè)簡(jiǎn)化只是邏輯層面的,物理上我們的算法還是按標(biāo)準(zhǔn)的MapReduce模式。

    無狀態(tài)容錯(cuò)。一些MapReduce實(shí)現(xiàn)(比如,Hadoop)要求,循環(huán)結(jié)束后,每個(gè)機(jī)器應(yīng)當(dāng)把它的存儲(chǔ)中的所有數(shù)據(jù)傳送給分布式文件系統(tǒng)(DFS),在我們這里可以理解為“磁盤在云中”,保證一致性存儲(chǔ)(也就是,從來都這樣),目標(biāo)是,在算法執(zhí)行中一個(gè)機(jī)器崩潰的情況下,來提高系統(tǒng)的魯棒性,在這種情況下,系統(tǒng)會(huì)用另一個(gè)機(jī)器來代替這個(gè)機(jī)器,在前一個(gè)循環(huán)結(jié)束的時(shí)候,會(huì)要求這個(gè)新機(jī)器來下載舊機(jī)器上的所有存儲(chǔ),重新做當(dāng)前的循環(huán)(發(fā)生故障的那個(gè)機(jī)器的),這樣的一個(gè)系統(tǒng)被稱為無狀態(tài),因?yàn)橹庇^上沒有機(jī)器負(fù)責(zé)記住算法的任何狀態(tài)。

    在定義的四個(gè)最小化條件保證無狀態(tài)的高效執(zhí)行,特別是最小化占用空間保障了,在每一個(gè)循環(huán),每一個(gè)機(jī)器發(fā)送O(m)個(gè)單詞給DFS,這與有限的通信是一致的,MapReduce的研究分為兩類,提高框架的內(nèi)部工作,和應(yīng)用MapReduce來解決具體問題,S是來自一個(gè)有序域的n個(gè)對(duì)象的一個(gè)集合,S分布在t個(gè)機(jī)器上,每個(gè)機(jī)器排序O(m)個(gè)對(duì)象,其中m=n/t,排序結(jié)束后,機(jī)器i上的對(duì)象領(lǐng)先于機(jī)器j上的對(duì)象,其中,1≤i≤j≤t。

    五、結(jié)論

    雖然有很多的MapReduce的算法提出,但是很少能夠?qū)崿F(xiàn)理想的并行化的目標(biāo):機(jī)器間的負(fù)載均衡、線性于機(jī)器數(shù)量的一個(gè)順序算法上的加速比,特別是,當(dāng)且在概念層級(jí)上,關(guān)于什么是一個(gè)“好的”MapReduce算法,還是一個(gè)空白。

    我們用一個(gè)新的概念“MinMapReduce算法”填充了上述的空白,最小化的條件似乎相對(duì)嚴(yán)格,然而,我們證明了簡(jiǎn)單而高超算法的存在性,它最低程度地解決了一些重要的數(shù)據(jù)庫問題,我們的實(shí)驗(yàn)說明了通過最小化帶來了直接效果。

    主要參考文獻(xiàn):

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    九江學(xué)院校級(jí)科研課題(2014K JY B030);江西省高校省級(jí)教改項(xiàng)目(JX JG-14-17-10);江西省高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計(jì)劃項(xiàng)目(8891209)

    F49

    A

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