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高效细粒度更新的RDD Spark IndexedRDD

                     

1. 问题由来

由于RDD是只读不可更改的，即Spark RDD的Immutable特性，如果想要更新或删除RDD里面的数据，就要遍历整个RDD进行操作，并生成一个新的RDD。

有的同学会有疑问，为什么不把RDD设计成可读写，这样就不会有这些问题。我刚开始研究Spark时也有这个困惑，后来查了相关资料，RDD设计为只读不可更改是有原因的。

这样设计是为了保证数据一致性，简化不必要的锁机制。当执行update或者delete时不能直接在原先数据上操作，修改原先的数据内容，以前的做法是从原数据中拷贝一份出来进行修改或删除。

并且对于Streaming Aggregation（聚合）以及Incremental（增量） Algorithm之类的算法，每次迭代都会更新少量数据，但是需要迭代非常多的次数，所以每一次对RDD的更新代价都很大。

针对这个问题AMPLab的Ankur Dave提出了IndexedRDD，它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store，扩展自RDD[(K, V)]，可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。

该问题的地址点击这里，详细设计文档参考这里。

2. 设计思路

  1. 按照Key的Hash值把数据保持到不同的Partition中。

  2. 在每个Partition中根据Key建立索引，通过新建节点复用老节点的方式来实现数据的更新。

    高效细粒度更新的RDD Spark IndexedRDD-LMLPHP

    高效细粒度更新的RDD Spark IndexedRDD-LMLPHP

3. IndexedRDD API

IndexedRDD主要提供了三个接口：

  • multiget: 获取一组Key的Value

  • multiput: 更新一组Key的Value

  • delete: 删除一组Key的Value

    class IndexedRDD[K: ClassTag, V: ClassTag] extends RDD[(K, V)] {        /** Gets the values corresponding to the specified keys, if any. */        def multiget(ks: Array[K]): Map[K, V]        /**           * Updates the keys in `kvs` to their corresponding values, running `merge` on old and new values           * if necessary. Returns a new IndexedRDD that reflects the modification.           */        def multiput[U: ClassTag](kvs: Map[K, U], z: (K, U) => V, f: (K, V, U) => V): IndexedRDD[K, V]        /**          * Deletes the specified keys. Returns a new IndexedRDD that reflects the deletions.          */        def delete(ks: Array[K]): IndexedRDD[K, V]    }
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此外IndexedRDD还提供了基于RDD 构建IndexedRDD的函数：

    object IndexedRDD {      /**       * Constructs an updatable IndexedRDD from an RDD of pairs, merging duplicate keys arbitrarily.       */      def apply[K: ClassTag : KeySerializer, V: ClassTag] (elems: RDD[(K, V)]): IndexedRDD[K, V]    }
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4. IndexedRDD使用

下面这个例子来自IndexedRDD的Github页面，展示IndexedRDD的使用例子。

    import edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD    // Create an RDD of key-value pairs with Long keys.    val rdd = sc.parallelize((1 to 1000000).map(x => (x.toLong, 0)))    // Construct an IndexedRDD from the pairs, hash-partitioning and indexing    // the entries.    val indexed = IndexedRDD(rdd).cache()    // Perform a point update.    val indexed2 = indexed.put(1234L, 10873).cache()    // Perform a point lookup. Note that the original IndexedRDD remains    // unmodified.    indexed2.get(1234L) // => Some(10873)    indexed.get(1234L) // => Some(0)    // Efficiently join derived IndexedRDD with original.    val indexed3 = indexed.innerJoin(indexed2) { (id, a, b) => b }.filter(_._2 != 0)    indexed3.collect // => Array((1234L, 10873))    // Perform insertions and deletions.    val indexed4 = indexed2.put(-100L, 111).delete(Array(998L, 999L)).cache()    indexed2.get(-100L) // => None    indexed4.get(-100L) // => Some(111)    indexed2.get(999L) // => Some(0)    indexed4.get(999L) // => None
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目前IndexedRDD还没有merge到spark源码中，所以使用IndexedRDD需要添加以下依赖：

    resolvers += "Spark Packages Repo" at "http://dl.bintray.com/spark-packages/maven"    libraryDependencies += "amplab" % "spark-indexedrdd" % "0.3"
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5. Persistent Adaptive Radix Trees（PART）

IndexedRDD的每个Partition的存储用的是Persisten Adaptive Radix Trees，翻译出来应该是“持久化自适应基数树”。在Linux中也是有“基数树”，主要作用是做内存管理。IndexedRDD的PART 主要特点有：

  • 基于索引的内存存储结构   

  • 针对CPU Cache进行优化(相对B-Tree)

  • 支持多个Key同时查询 (Hash Table每次只能查一个Key)

  • 支持快速插入和删除

  • 数据保持有序，支持Range Scan和Prefix Lookup

更多细节请看PART论文以及Github: ART Java实现。

6. PART的主要函数

    public class ArtTree extends ChildPtr implements Serializable {      //拷贝一份镜像，其实就是增加一个root节点的引用      public ArtTree snapshot();      //寻找Key对应的Value        public Object search(final byte[] key);      //插入        public void insert(final byte[] key, Object value) throws UnsupportedOperationException;      //删除      public void delete(final byte[] key);      //返回迭代器      public Iterator<Tuple2<byte[], Object>> iterator();      //元素个数      public long size();      //析构      public int destroy();      ...    }  //删除      public void delete(final byte[] key);      //返回迭代器      public Iterator<Tuple2<byte[], Object>> iterator();      //元素个数      public long size();      //析构      public int destroy();      ...      //元素个数      public long size();      //析构      public int destroy();      ...
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7. 实现分析

IndexedRDD的实现相当简洁，只有800LOC(Line Of Code)。

KeySerializer.scala：定义了如何把Key序列化成Byte Array，以及反序列化的方法

    trait KeySerializer[K] extends Serializable {      def toBytes(k: K): Array[Byte]      def fromBytes(b: Array[Byte]): K    }    //默认实现了Long和String类型的KeySerializer    class LongSerializer extends KeySerializer[Long]    class StringSerializer extends KeySerializer[String]
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IndexedRDDPartition.scala：定义了Partition的接口

    private[indexedrdd] abstract class IndexedRDDPartition[K, V] extends Serializable {      def multiget(ks: Iterator[K]): Iterator[(K, V)]      def multiput[U](          kvs: Iterator[(K, U)], z: (K, U) => V, f: (K, V, U) => V): IndexedRDDPartition[K, V] =        throw new UnsupportedOperationException("modifications not supported")      def delete(ks: Iterator[K]): IndexedRDDPartition[K, V] =        throw new UnsupportedOperationException("modifications not supported")        ...    }
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PARTPartition.scala： Partion的PART实现，其中使用到了最重要的数据结构，即map: ArtTree。

    private[indexedrdd] class PARTPartition[K, V]        (protected val map: ArtTree)        (override implicit val kTag: ClassTag[K],         override implicit val vTag: ClassTag[V],         implicit val kSer: KeySerializer[K])      extends IndexedRDDPartition[K, V] with Logging {      override def apply(k: K): V = map.search(kSer.toBytes(k)).asInstanceOf[V]      override def multiget(ks: Iterator[K]): Iterator[(K, V)] =        ks.flatMap { k => Option(this(k)).map(v => (k, v)) }      override def multiput[U](            kvs: Iterator[(K, U)], z: (K, U) => V, f: (K, V, U) => V): IndexedRDDPartition[K, V] = {          val newMap = map.snapshot()          for (ku <- kvs) {            val kBytes = kSer.toBytes(ku._1)            val oldV = newMap.search(kBytes).asInstanceOf[V]            val newV = if (oldV == null) z(ku._1, ku._2) else f(ku._1, oldV, ku._2)            newMap.insert(kBytes, newV)          }          this.withMap[V](newMap)        }      override def delete(ks: Iterator[K]): IndexedRDDPartition[K, V] = {        val newMap = map.snapshot()        for (k <- ks) {          newMap.delete(kSer.toBytes(k))        }        this.withMap[V](newMap)      }      ...    }
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IndexedRDD.scala：基于PARTPartition，IndexedRDD的实现就非常简单：

    class IndexedRDD[K: ClassTag, V: ClassTag](        private val partitionsRDD: RDD[IndexedRDDPartition[K, V]])      extends RDD[(K, V)](partitionsRDD.context, List(new OneToOneDependency(partitionsRDD))) {      def multiget(ks: Array[K]): Map[K, V] = {        val ksByPartition = ks.groupBy(k => partitioner.get.getPartition(k))        val partitions = ksByPartition.keys.toSeq        // TODO: avoid sending all keys to all partitions by creating and zipping an RDD of keys        val results: Array[Array[(K, V)]] = context.runJob(partitionsRDD,          (context: TaskContext, partIter: Iterator[IndexedRDDPartition[K, V]]) => {            if (partIter.hasNext && ksByPartition.contains(context.partitionId)) {              val part = partIter.next()              val ksForPartition = ksByPartition.get(context.partitionId).get              part.multiget(ksForPartition.iterator).toArray            } else {              Array.empty            }          }, partitions, allowLocal = true)        results.flatten.toMap      }      def multiput[U: ClassTag](kvs: Map[K, U], z: (K, U) => V, f: (K, V, U) => V): IndexedRDD[K, V] = {        val updates = context.parallelize(kvs.toSeq).partitionBy(partitioner.get)        zipPartitionsWithOther(updates)(new MultiputZipper(z, f))      }      private class MultiputZipper[U](z: (K, U) => V, f: (K, V, U) => V)        extends OtherZipPartitionsFunction[U, V] with Serializable {      def apply(thisIter: Iterator[IndexedRDDPartition[K, V]], otherIter: Iterator[(K, U)])        : Iterator[IndexedRDDPartition[K, V]] = {        val thisPart = thisIter.next()        Iterator(thisPart.multiput(otherIter, z, f))      }    }      def delete(ks: Array[K]): IndexedRDD[K, V] = {        val deletions = context.parallelize(ks.map(k => (k, ()))).partitionBy(partitioner.get)        zipPartitionsWithOther(deletions)(new DeleteZipper)      }      private class DeleteZipper extends OtherZipPartitionsFunction[Unit, V] with Serializable {       def apply(thisIter: Iterator[IndexedRDDPartition[K, V]], otherIter: Iterator[(K, Unit)])         : Iterator[IndexedRDDPartition[K, V]] = {         val thisPart = thisIter.next()         Iterator(thisPart.delete(otherIter.map(_._1)))       }     }      ...    }
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8. 性能

  • 插入的吞吐率，在Batch Size比较大的情况下，比较有优势。
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  • 查询的速度是最快的，扫描和内存占用处于中间水平。
    高效细粒度更新的RDD Spark IndexedRDD-LMLPHP

【完】

           

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