RDD：基于内存的集群计算容错抽象

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1、RDD：基于内存的集群计算容错抽象 摘要本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集（RDD，ResilientDistributedDatasets），它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此，R

2、DD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapReduce和专用的迭代编程模型（如Pregel）等。我们实现的RDD在迭代计算方面比Hadoop快20多倍，同时还可以在5-7秒内交互式地查询1TB数据集。1.引言无论是工业界还是学术界，都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据，如MapReduce和Dryad。这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度、容错以及负载均衡，使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集。大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性

3、操作构成的DAG，然后写回稳定存储。DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。尽管非循环数据流是一种很强大的抽象方法，但仍然有些应用无法使用这种方式描述。我们就是针对这些不太适合非循环模型的应用，它们的特点是在多个并行操作之间重用工作数据集。这类应用包括：（1）机器学习和图应用中常用的迭代算法（每一步对数据执行相似的函数）；（2）交互式数据挖掘工具（用户反复查询一个数据子集）。基于数据流的框架并不明确支持工作集，所以需要将数据输出到磁盘，然后在每次查询时重新加载，这带来较大的开销。我们提出了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（

4、RDD，ResilientDistributedDatasets）。它支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和groupby）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。与分布式共享内存系统需要付出高昂代价的检查点和回滚机制不同，RDD通过Lineage来重建丢失的分区

5、：一个RDD中包含了如何从其他RDD衍生所必需的相关信息，从而不需要检查点操作就可以重构丢失的数据分区。尽管RDD不是一个通用的共享内存抽象，但却具备了良好的描述能力、可伸缩性和可靠性，但却能够广泛适用于数据并行类应用。第一个指出非循环数据流存在不足的并非是我们，例如，Google的Pregel[21]，是一种专门用于迭代式图算法的编程模型；Twister[13]和HaLoop[8]，是两种典型的迭代式MapReduce模型。但是，对于一些特定类型的应用，这些系统提供了一个受限的通信模型。相比之下，RDD则为基于工作集的应用提供了更为通用的抽象，

6、用户可以对中间结果进行显式的命名和物化，控制其分区，还能执行用户选择的特定操作（而不是在运行时去循环执行一系列MapReduce步骤）。RDD可以用来描述Pregel、迭代式MapReduce，以及这两种模型无法描述的其他应用，如交互式数据挖掘工具（用户将数据集装入内存，然后执行ad-hoc查询）。Spark是我们实现的RDD系统，在我们内部能够被用于开发多种并行应用。Spark采用Scala语言[5]实现，提供类似于DryadLINQ的集成语言编程接口[34]，使用户可以非常容易地编写并行任务。此外，随着Scala新版本解释器的完善，Spark

7、还能够用于交互式查询大数据集。我们相信Spark会是第一个能够使用有效、通用编程语言，并在集群上对大数据集进行交互式分析的系统。我们通过微基准和用户应用程序来评估RDD。实验表明，在处理迭代式应用上Spark比Hadoop快高达20多倍，计算数据分析类报表的性能提高了40多倍，同时能够在5-7秒的延时内交互式扫描1TB数据集。此外，我们还在Spark之上实现了Pregel和HaLoop编程模型（包括其位置优化策略），以库的形式实现（分别使用了100和200行Scala代码）。最后，利用RDD内在的确定性特性，我们还创建了一种Spark调试工具rd

8、dbg，允许用户在任务期间利用Lineage重建RDD，然后像传统调试器那样重新执行任务。本文首先在第2部分介绍了RDD的概念，然后第3