曹云鵬,王海峰

(1.臨沂大學 信息科學與工程學院,山東 臨沂 276002;2.山東省網(wǎng)絡環(huán)境智能計算技術重點實驗室 臨沂大學研究所,山東 臨沂 276002)(*通信作者電子郵箱gadfly7@126.com)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的迅猛發(fā)展,信息空間中各類應用層出不窮,這些應用在改變人類生活方式的同時產(chǎn)生了巨大數(shù)據(jù)資源。全球數(shù)據(jù)量以指數(shù)增長,并呈現(xiàn)出爆炸式的發(fā)展趨勢,根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(International Data Corporation, IDC)的報告，預計到2020年全球數(shù)據(jù)總量達到45 ZB。一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應用數(shù)據(jù)的時代已經(jīng)來臨,在電子政務、智能交通、智能制造、精準醫(yī)學、海洋監(jiān)測、現(xiàn)代農業(yè)、電子商務和物流管理等應用領域中都需要對海量數(shù)據(jù)進行處理和深入分析,海量數(shù)據(jù)的分析與查詢成為一個重要研究應用領域。MapReduce是谷歌公司提出的一種分布式大數(shù)據(jù)處理的計算模型,基于MapReduce的應用程序能運行在大規(guī)模異構集群中,采用典型的主從模式分割大數(shù)據(jù)處理作業(yè),映射到各個從屬節(jié)點中并行計算,最后匯聚和合并計算結果。因此普通用戶在MapReduce處理海量數(shù)據(jù)時根據(jù)具體算法邏輯編寫Map和Reduce函數(shù),并行化、容錯、數(shù)據(jù)分發(fā)和負載均衡等復雜的管理工作由底層框架自動完成?，F(xiàn)有的Hadoop、Spark都是基于MapReduce計算模式的開源框架,用戶提交的作業(yè)被劃分成若干數(shù)據(jù)塊,每個數(shù)據(jù)塊分配到集群節(jié)點的一個Mapper執(zhí)行。當Map計算階段完成后會產(chǎn)生大量中間結果,再把中間數(shù)據(jù)作為Reducer的輸入來匯總計算結果,整個計算作業(yè)的性能由Reducer運行最慢的來決定。MapReduce計算模式是大數(shù)據(jù)并行處理應用最廣泛的模型,因此具有較大研究價值。

現(xiàn)有研究和工程實踐中發(fā)現(xiàn)MapReduce計算模型的中間數(shù)據(jù)處理階段(Shuffle過程)會產(chǎn)生海量通信數(shù)據(jù)。在Facebook的數(shù)據(jù)中心內Shuffle匯聚階段產(chǎn)生的網(wǎng)絡流量占到數(shù)據(jù)中心總流量的46%。MapReduce計算模型的性能主要影響因素是Map階段的計算性能和Shuffle過程中的網(wǎng)絡通信性能[1]。在Shuffle階段集群中大量計算節(jié)點利用網(wǎng)絡來交換并重新定位中間數(shù)據(jù),為Reduce階段的匯總計算提供輸入數(shù)據(jù)。例如在Facebook數(shù)據(jù)中心的MapReduce計算集群中,所有MapReduce作業(yè)Shuffle網(wǎng)絡傳輸占總運行時間的33%,其中26%的作業(yè)Shuffle傳輸占到50%以上,有16%的作業(yè)網(wǎng)絡傳輸占據(jù)70%以上的運行時間[1]，因此中間數(shù)據(jù)的通信成為性能優(yōu)化的瓶頸。

本文針對多租戶的異構集群計算環(huán)境,研究Map密集型的大數(shù)據(jù)處理作業(yè)的中間數(shù)據(jù)通信局部性,利用機器學習的方法來挖掘MapReduce作業(yè)的通信局部性,嘗試探索中間數(shù)據(jù)通信活躍度與作業(yè)特征之間的相關性，通過作業(yè)分類來實施通信優(yōu)化策略,降低集群中跨機架交換機數(shù)據(jù)通信量。實驗結果表明，本文提出的通信優(yōu)化方案對Shuffle密集型作業(yè)的計算性能優(yōu)化效果達到4%～5%,而且數(shù)據(jù)量越大的優(yōu)化效果越明顯。此外,隨著異構集群規(guī)模的增加,通信優(yōu)化效果比較穩(wěn)定,表明該方法對集群擴展性具有很好的適應性。

1 相關工作

MapReduce是一個典型的大數(shù)據(jù)并行處理計算模型。從開源框架Hadoop推出以來,學術界開展了大量性能參數(shù)調優(yōu)的研究。在MapReduce計算模型中Shuffle過程需要從各個節(jié)點匯聚大量Map任務的輸出數(shù)據(jù),再傳送到Reduce任務作為輸出,這個過程會產(chǎn)生大量磁盤I/O讀寫和網(wǎng)絡讀寫,因此Shuffle階段是典型的I/O密集型任務。本文關注Shuffle階段中間數(shù)據(jù)的通信優(yōu)化問題,現(xiàn)有研究主要從以下三個角度來優(yōu)化Shuffle中間數(shù)據(jù)的讀寫性能：1)從軟件整體架構和流程優(yōu)化角度來研究。Yu等[2]提出優(yōu)化的Hadoop框架來實現(xiàn)Shuffle、Merge和Reduce階段的交替,減少數(shù)據(jù)復制和網(wǎng)絡傳輸,提高數(shù)據(jù)移動性能;Rahman等[3]針對Shuffle密集型的MapReduce計算作業(yè)設計了一個利用Lustre文件存儲系統(tǒng)來保存中間計算數(shù)據(jù)的體系優(yōu)化方案,并利用RDMA(Remote Direct Memory Access)機制的權限目錄選擇來實時處理中間數(shù)據(jù)。2)從任務調度角度來優(yōu)化中間數(shù)據(jù)通信。Shi等[4]提出智能Shuffle任務調度策略,用來解決中間數(shù)據(jù)重新定位產(chǎn)生的網(wǎng)絡擁塞和Reduce任務不均衡問題,該調度方法適合多種網(wǎng)絡拓撲結構;Arslan等[5]考慮數(shù)據(jù)局部性和網(wǎng)絡拓撲擁塞兩個因素,設計了一個Reduce任務的調度策略,把Reduce任務盡量調度到離Map產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)近的節(jié)點中,以此提高通信性能和能效;Zheng等[6]根據(jù)Map和Shuffle階段對計算資源的需求不同,對CPU密集和輸入/輸出(I/O)密集的任務采用聯(lián)合調度方式來提高資源復用率。3)從MapReduce計算模式中考慮細粒度的數(shù)據(jù)劃分、放置策略等。Ke等[7]針對Shuffle中間數(shù)據(jù)通信問題,設計了一種新的數(shù)據(jù)分區(qū)和聚合方式來減少中間數(shù)據(jù)通信;此后該研究團隊在Hadoop基礎上增加了一個中間數(shù)據(jù)聚合測試體系設計,以減少Shuffle階段的網(wǎng)絡通信量[8];對Shuffle再進行更細粒度的分析,分成排序、分組和數(shù)據(jù)傳輸?shù)入A段,通過優(yōu)化Shuffle中操作序列的方式來提高中間數(shù)據(jù)通信性能[9];Yu等[10]引入虛擬Shuffle的思想,通過虛擬Shuffle來解決磁盤讀寫競爭和中間數(shù)據(jù)移動性能瓶頸的問題；從MapReduce框架中數(shù)據(jù)放置策略優(yōu)化的角度來減少跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)傳輸和跨機架的數(shù)據(jù)通信[11];Lee等[12]挖掘MapReduce計算模式中數(shù)據(jù)塊的深度局部性,通過分析數(shù)據(jù)局部性來調整數(shù)據(jù)塊放置策略,解決Shuffle階段的數(shù)據(jù)重定位引起的通信瓶頸問題。

本文方案從MapReduce任務調度的角度來優(yōu)化Shuffle階段的數(shù)據(jù)傳輸性能,采用統(tǒng)計分類的方法來挖掘作業(yè)中間數(shù)據(jù)網(wǎng)絡通信的局部性,比Arslan方案[5]有更好的準確性,最后通過重新部署Map任務的分配將通信活躍的作業(yè)都集中到同一個機架內,減少跨機架數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ帕?。本文方案去除考慮數(shù)據(jù)局部性和網(wǎng)絡擁塞的復雜性,具有較好的應用價值。

2 中間數(shù)據(jù)通信優(yōu)化方法

2.1 優(yōu)化方法

本節(jié)中的優(yōu)化方法不考慮網(wǎng)絡擁塞和數(shù)據(jù)傳輸?shù)募毠?jié),將MapReduce作業(yè)中通信活躍的作業(yè)調度到同一個集群機架中,這樣節(jié)點之間大量的Shuffle數(shù)據(jù)傳輸被控制在機架之內,通過減少跨機架數(shù)據(jù)傳輸來提高中間數(shù)據(jù)傳輸性能。

先提取MapReduce作業(yè)的特征,然后建立貝葉斯分類模型。利用分類模型把作業(yè)分成通信活躍和通信不活躍的兩大類,重新調度通信活躍作業(yè),將其各任務部署到集群同一機架內,以此減少中間數(shù)據(jù)跨機架的傳輸延遲。另外為了實現(xiàn)負載均衡，將通信不活躍的作業(yè)依據(jù)比例向性能排序的計算節(jié)點上調度。

該方案需要解決以下四個問題:1)Map密集型作業(yè)特征提取。提取出大數(shù)據(jù)實時處理作業(yè)的運行前靜態(tài)特征,建立作業(yè)特征向量為下一步的分類做好準備。2)異構集群中通信活躍度的度量方式。為了研究作業(yè)特征與集群內跨機架通信局部性的非線性關系,建立通信活躍度模型以及設計可行的測量方法。3)采用機器學習方法構造一個作業(yè)分類預測模型,通過預測模型實現(xiàn)大數(shù)據(jù)作業(yè)的通信局部性的預判。4)在作業(yè)分類預測模型基礎上提出優(yōu)化的大數(shù)據(jù)布局方案來解決中間數(shù)據(jù)的通信性能瓶頸問題。

2.2 大數(shù)據(jù)作業(yè)特征

在MapReduce模型中計算作業(yè)初始化后,根據(jù)集群中資源配置情況形成若干個Map任務和Reduce任務,這些計算任務要分布到集群中不同節(jié)點并發(fā)執(zhí)行。對于Map密集型作業(yè)有大量的Map任務處理原始輸入數(shù)據(jù),并且在各節(jié)點中形成中間計算結果;Reduce任務則以中間結果為輸入，計算得出最終處理結果。目前MapReduce系統(tǒng)中Map任務分發(fā)是靜態(tài)的,其分配結果是固定的分布。然而Reduce任務的分配是動態(tài)的,具有不確定性。現(xiàn)有研究中使用較多的作業(yè)特征是MapReduce作業(yè)的運行時性能參數(shù),例如Map、Reduce階段的執(zhí)行時間,Reduce階段的數(shù)據(jù)復制、排序的時間,運行時刻集群資源的利用率(CPU、內存、磁盤和網(wǎng)卡的利用率)。然而運行時刻特征很難應用到作業(yè)分類預測中,因此必須使用作業(yè)運行前的Map任務分配信息作為特征。提取靜態(tài)作業(yè)特征的思路如下:一個MapReduce作業(yè)被劃分成多個任務,然后被分配到集群的各個計算節(jié)點中；將集群計算節(jié)點視為一個矩陣,矩陣中各元素的值為分配到該節(jié)點的Map任務數(shù)；最后以Map任務矩陣作為作業(yè)的特征向量。

下面舉例說明作業(yè)特征提取的具體方案。

假設異構集群G是一個由計算節(jié)點組成的集合,其中包括機架G={R1,R2,…,Rp},每個機架中包括若干節(jié)點Ri={n1,n2,…,nq}。MapReduce作業(yè)J根據(jù)Map任務處理的數(shù)據(jù)塊來實現(xiàn)Map任務劃分和映射,比如Map任務Mij表示運行在集群G中第i個機架上第j個節(jié)點nij中的Map任務。任何實現(xiàn)MapReduce計算模型的系統(tǒng),或許使用多種任務分發(fā)和調度算法,但是最終每個作業(yè)調度后都會形成一個Map任務矩陣J=[Mij]p×q,該矩陣表示作業(yè)在集群運行之前的分發(fā)狀態(tài),矩陣中的元素Mij表示映射到該節(jié)點nij中的Map任務數(shù)量;若集群中的某節(jié)點失效或者不存在,則設置Mij為空(Null)。在此以一個5個機架每個機架有6節(jié)點的集群為例,假設一個作業(yè)Ji的Map任務矩陣如式(1)所示:

(1)

在任務矩陣中非零元素表示分配到到該節(jié)點的Map任務數(shù)量,比如M02=7為集群中R0機架中第三個節(jié)點n02中分配了7個Map計算任務;所有零元素表示該節(jié)點未分配到任務,比如M00=0;Null節(jié)點表示該節(jié)點不存在或者處于故障狀態(tài)。以該任務矩陣為基礎提取作業(yè)的運行前特征。由于Null節(jié)點是一種隨機狀態(tài)并且在樣本訓練時完全可以確定,因此將Null節(jié)點簡化為零元素節(jié)點,即為處于工作狀態(tài)的節(jié)點視為未分配到任務階段。然后再用一個較大的Map任務數(shù)來規(guī)范化矩陣(Max=100),把矩陣中的非零元素規(guī)范到區(qū)間[0,1]內,應用上述轉化規(guī)則后任務矩陣由式(1)變?yōu)槭?2)：

(2)

總之,Map任務矩陣是任務節(jié)點之間并行特征的表現(xiàn)形式,在此提取節(jié)點并行特征并轉化成特征向量,比如式(2)矩陣轉化為特征向量組如下：

Ti=(t0,t1,t2,t3,t4)

(3)

向量組的每個向量是式(2)矩陣中的一行，例如:

t0=(0,0.04,0.07,0,0,0)

另外,該特征向量提取方法不失一般性,可以適應各種MapReduce生態(tài)系統(tǒng)的調度算法。由于在相同的作業(yè)調度算法前提下研究作業(yè)的分類以及通信優(yōu)化,MapReduce作業(yè)的靜態(tài)特征只受作業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模大小影響,因此該提取特征方法通用性較好。此外,MapReduce作業(yè)特征是一種由調度算法生成的預先調度方案,這種預調度方案用于作業(yè)的分類判斷中,根據(jù)分類判斷再重新生成能夠提高中間數(shù)據(jù)通信局部性的調度方案,最后實施的是優(yōu)化后的調度方案。

2.3 集群通信活躍度

接下來需要對MapReduce作業(yè)分類。為了有效控制中間數(shù)據(jù)的通信局部性,本文將作業(yè)分成通信活躍和不活躍兩大類,因此要解決對中間數(shù)據(jù)通信活躍度的量化問題。在此引入集群通信活躍度,然后根據(jù)通信活躍度進行作業(yè)分類預測。設一個大數(shù)據(jù)作業(yè)Ji的計算節(jié)點集合Ri={n1,n2,…,np},然而這個計算節(jié)點集合Ri也是一個通信集合。若該通信集合中一對跨機架節(jié)點ni與nj的數(shù)據(jù)通信量為dj：

dj(〈ni,nj〉,ni∈Ri,nj∈Rj,i≠j)

(4)

則作業(yè)Ji的中間數(shù)據(jù)通信量為Di:

(5)

其中：k是作業(yè)Ji通信集合中跨機架通信的節(jié)點對數(shù)目。因此一個作業(yè)Ji的集群通信活躍度CAi定義如下:

(6)

其中:取一個作業(yè)跨機架通信量的平均值作為其集群通信活躍度的量化指標,并且使用單個跨機架通信的最大值dmax把CA歸一化到區(qū)間[0,1]。接著要確定通信活躍度的閾值參數(shù)。為了減少閾值確定的主觀性,使用樣本數(shù)據(jù)分布分析的方式。首先從Hadoop基準程序集合和修改現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析作業(yè)選擇50個樣本作業(yè),然后采用Hadoop的作業(yè)并行分布方法運算,再具體測量作業(yè)中間數(shù)據(jù)通信量。具體方法如下:Hadoop中通過事件來確定Map階段開始和結束,并且反饋到Web監(jiān)控頁面中。在此監(jiān)聽Map結束事件來統(tǒng)計Map結束到整個作業(yè)結束期間的數(shù)據(jù)通信(暫時忽略Shuffle階段結束到作業(yè)結束階段的傳輸數(shù)據(jù),這個階段的網(wǎng)絡通信量非常小)。再監(jiān)聽每個物理節(jié)點Shuffle handler進程的端口,統(tǒng)計該端口以超文本傳輸協(xié)議(HyperText Transfer Protocol, HTTP)傳輸?shù)闹虚g數(shù)據(jù)量。最后統(tǒng)計出機架內和跨機架的通信量。最后通過式(6)計算出每個作業(yè)的通信活躍度,統(tǒng)計結果如圖1所示。

圖1 樣本作業(yè)通信活躍度分布

通過觀察樣本作業(yè)通信活躍度的分布可看出,在0.3～0.4存在一個明顯的分界線。利用樣本通信活躍度置信區(qū)間分析,接受30%的作業(yè)作為通信活躍作業(yè)時閾值可設定為0.38。

2.4 分類預測模型

本節(jié)建立MapReduce作業(yè)分類器,通過樣本作業(yè)的分類結果來訓練分類器,然后使用分類器預測未來出現(xiàn)MapReduce作業(yè)。該分類器的輸入是作業(yè)的預調度Map任務分配矩陣信息,輸出為通信活躍類型的判斷結果。分類是機器學習中一個有監(jiān)督學習的方法。通過分析歷史數(shù)據(jù)的分類情況來構造一個分類函數(shù)或者分類模型,再利用該模型把待預測數(shù)據(jù)映射到某一特定類別中。構造分類器模型需要一個樣本數(shù)據(jù)作為訓練學習的輸入,每個樣本數(shù)據(jù)包含若干屬性,由屬性組成特征向量。另外訓練數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)除特征向量之外還有與之對應的類標簽。在此大數(shù)據(jù)作業(yè)Ti=((t0,t1,t2,t3,t4),C),其中:(t0,t1,t2,t3,t4)表示作業(yè)的特征向量;C為類標簽(C1為通信活躍作業(yè),C0為通信惰性作業(yè))。

樸素貝葉斯分類是當前公認的一種簡單而有效的概率分類方法,在一般貝葉斯算法的基礎上通過假定各種因素之間不存在關系,即各個因素完全獨立而得到的一種簡化貝葉斯分類法。本文工作選用樸素貝葉斯模型主要有兩個原因:1)從訓練學習角度而言，樸素貝葉斯分類模型非常適合小樣本訓練集合，而本文工作樣本數(shù)據(jù)采集難度較大,很難形成較大的訓練數(shù)據(jù)集。2)樸素貝葉斯算法簡單而且性能好，而計算的高效性和高精度能夠滿足本研究MapReduce作業(yè)分類的性能需求。

樸素貝葉斯分類的思想是利用貝葉斯定理來預測一個未知類別數(shù)據(jù)屬于各個類別的可能性,并且選擇可能性最大的一個類別作為該樣本的預測結果。假設有k個類的集合{C1,C2,…,Ck}和一個未知類別的樣本X={x1,x2,…,xk},則貝葉斯定理為:

(7)

由于P(X)對所有類別都是常數(shù),因此通過式(8)可以計算出X屬于每一個類的概率,并取最大概率值的類為預測值。

(8)

為了簡化研究異構集群采用固定布局,比如4機架8節(jié)點，每個作業(yè)特征向量則為Ti=(t0,t1,t2,t3),類別C1表示通信活躍作業(yè)，C0表示通信惰性作業(yè)。貝葉斯分類器利用未知作業(yè)的預調度信息,即由特定調度算法生成的Map任務分配矩陣。再將該任務分配矩陣轉化成分類器的輸入向量,由分類器判斷作業(yè)的類別,為下一節(jié)的調度策略作準備。

2.5 作業(yè)優(yōu)化調度策略

本節(jié)的調度算法利用作業(yè)分類預測結果,對MapReduce作業(yè)的子任務重新實施分配部署,減少集群中跨機架通信傳輸量。先由作業(yè)分類預測模型來判斷作業(yè)的通信類型,結果為通信活躍和通信不活躍兩類;再根據(jù)通信作業(yè)類型實行調度,對通信活躍的作業(yè)盡量部署到同一機架,以減少跨機架通信的性能損失;對于通信惰性大的作業(yè)則維持原來的分配方案。總之,作業(yè)優(yōu)化調度的內涵與反饋控制模型相似,利用作業(yè)的預調度信息實現(xiàn)作業(yè)類型判斷,然后重新調整最終的調度方案,這是利用預調度信息反饋優(yōu)化最終調度策略的思想。具體作業(yè)優(yōu)化調度算法如算法1所示。

在算法1中算法輸出是每個作業(yè)最終的Map部署方案,該部署方案是一個作業(yè)在集群中各節(jié)點上部署的Map任務數(shù)量。首先取出作業(yè)隊列的一個作業(yè)J,根據(jù)常規(guī)方法進行預先調度(行3)),然后提取作業(yè)特征并送入分類預測函數(shù)處理(行4))。若作業(yè)預測類型是通信活躍型C1(行5)),則從集群中隨機選擇一個機架R,將作業(yè)的所有任務部署到該機架的節(jié)點中(行6)～10))。在部署的過程中,先對該中各節(jié)點根據(jù)性能排序(行7)),然后依據(jù)比例對機架Rj中的m個節(jié)點分配Map任務(比例公式如行9)所示),最后更新該任務的分配矩陣(行11))。另一個方面,對于通信惰性大的作業(yè)(作業(yè)類型為C0),則維持原有的調度方案(行13)～15))。算法1的創(chuàng)新之處在于充分利用Map密集型作業(yè)的通信局部性原理,根據(jù)作業(yè)類型預測來控制跨機架通信量。該算法復雜性為O(n),其中n為集群機架內節(jié)點數(shù)目。由于物理集群擴展性限制,機架內節(jié)點數(shù)在一個固定范圍內,而且數(shù)目較少，因此作業(yè)調度算法引起的性能損失非常小,與大數(shù)據(jù)作業(yè)的運行時間比較而言可忽略。

算法1 Map密集型作業(yè)優(yōu)化部署算法。

輸入 大數(shù)據(jù)作業(yè)隊列Q(J1,J2,…,Jn)。

輸出 作業(yè)Ji的任務矩陣。

1) While(Queue(J) is not Null)

2)Ji=Deque(J)

3)Si=Scheduling(Ji)

4)Ji.type=Prediction(Si)

5) IFJi.type=C1Then

6)Rj=Random(R)

7) Sort(Rj)

8) For(i=0 tominRj) Do

9)

10) EndFor

11) update(Ji.S)

12) EndIF

13) IFJi.type=C0Then

14)Ji.S=S

15) EndWhile

3 實驗及分析

3.1 實驗環(huán)境

本文使用32個節(jié)點的集群,通過三層交換機建立仿真數(shù)據(jù)中心的仿真實驗環(huán)境,4個機架,每個機架交換機下8個節(jié)點。每個計算節(jié)點配置兩個Intel Xeon E5620 2.4 GHz的CPU,每個CPU擁有獨立的一兩級片內緩存,共享三級緩存;每個節(jié)點配有16 GB DDR RAM和至少500 GB的SATA硬盤空間。軟件操作系統(tǒng)使用Ubuntu15.0, JDK1.8, Hadoop1.2.1等。

在MapReduce作業(yè)中，Map密集型作業(yè)占比例非常高,因此本文關注Map密集型作業(yè),實驗選擇的基準作業(yè)程序都是Map密集型的,分別是Hibench基準程序集中的Sort、WordCount、TeraSort、Bayesian Classification和K-means Cluster。實驗選擇4個機架,每個機架連接4個節(jié)點的集群規(guī)模。

表1中列出每個實驗作業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模以及運行后的數(shù)據(jù)特點。為了方便表述,實驗中本文通信優(yōu)化方案記為IO(Intermediate Optimization),基準方案為Hadoop中的默認計算方式簡記為MR(MapReduce)。

3.2 性能對比及分析

MapReduce作業(yè)計算性能主要由計算時間和中間數(shù)據(jù)傳輸時間來決定的,而本文關注優(yōu)化中間數(shù)據(jù)傳輸時間,在保證計算時間不變的情況下作業(yè)的運行時間能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸時間的優(yōu)化效果。首先對比兩種方法的作業(yè)運行時間。如圖2所示,基準作業(yè)st、ts、bc都出現(xiàn)大約有4%～5%性能提升,然而wc和kc兩個作業(yè)并未有明顯的性能改善。

圖2 通信優(yōu)化方案與基準方法運行時間比較

作業(yè)名簡稱數(shù)據(jù)量/GBMap輸入中間數(shù)據(jù)Reduce輸出Sortst120120.000120.0000WordCountwc20011.2304.1000TeraSortts1000140.0001000.0000Bayesian Classificationbc7849.00043.0000K-means Clusterkc660.3300.0046

從表1可知,在5個MapReduce基準作業(yè)中，st、ts、bc三個作業(yè)會產(chǎn)生大量中間數(shù)據(jù),屬于Shuffle密集型作業(yè)，本文的通信優(yōu)化方案針對中間數(shù)據(jù)通信進行優(yōu)化,因此對這三個基準作業(yè)能帶來一定的性能提升;wc和kc兩個作業(yè)不是Shuffle密集型的作業(yè),計算過程中產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)量非常小,因此性能提升效果并不明顯。由于本文是優(yōu)化作業(yè)網(wǎng)絡傳輸延遲,因此為了提高實驗的針對性，對Shuffle密集型的作業(yè)TeraSort作進一步分析以展示性能優(yōu)化效果。如圖3所示,數(shù)據(jù)集合的規(guī)模分別為32 GB、64 GB、128 GB、512 GB和1 TB,縱坐標表示Shuffle階段占整個作業(yè)計算時間的比例,比例相對減小則說明通信過程得到優(yōu)化。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加,所提優(yōu)化方案的Shuffle比例相對減小,說明隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加通信優(yōu)化對整個計算性能起了明顯的優(yōu)化作用。數(shù)據(jù)量越大中間傳輸優(yōu)化效果越明顯,體現(xiàn)了本文調度方案對大數(shù)據(jù)密集計算的性能提升具有較好的應用價值。

圖3 通信優(yōu)化方案與基準方案TeraSort作業(yè)性能對比

3.3 集群擴展性分析

本節(jié)中驗證作業(yè)優(yōu)化調度方案對集群擴展的適應性,分析集群擴展性對調度算法的影響。實驗中一直使用4個機架,每個機架的交換機分別連接2、4和8個節(jié)點,分別構造成8、16和32個節(jié)點的實驗床。在每種集群規(guī)模情況下執(zhí)行Shuffle密集型的作業(yè)TeraSort來觀察Shuffle所占比例的變化,如圖3所示。隨著節(jié)點數(shù)量的增加,Shuffle所占比例有了下降趨勢,表明隨著節(jié)點增加通信優(yōu)化的效果才能表現(xiàn)出來。當每個機架只有2個節(jié)點時,Shuffle所占比例最大;然而每個機架有8個節(jié)點時,作業(yè)處理的數(shù)據(jù)規(guī)模較小時(32 GB)，Shuffle所占比例較大,通信優(yōu)化的效果也不明顯,但是隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加通信優(yōu)化效果開始明顯；當集群規(guī)模增加,但是計算作業(yè)數(shù)據(jù)量小時,集群管理的復雜性提高而中間數(shù)據(jù)通信量小,因此網(wǎng)絡背景流量掩蓋了網(wǎng)絡通信的優(yōu)化效果。

圖4 集群擴展性對通信優(yōu)化方案影響

3.4 多用戶環(huán)境性能分析

在計算集群或者數(shù)據(jù)中心中，多租戶提交MapReduce作業(yè)是一種常見的應用場景,為了驗證中間數(shù)據(jù)調度優(yōu)化算法的應用效果,在本節(jié)實驗中模擬集群生產(chǎn)環(huán)境的多租戶多作業(yè)的應用場景,并且觀察性能表現(xiàn)。先選用表1中的基準作業(yè)5類Map密集的作業(yè),然后每個作業(yè)選擇不同的10個數(shù)據(jù)集來模擬50個用戶作業(yè)。采用隨機算法來模擬多個用戶提交給32節(jié)點集群來計算。從作業(yè)響應時間和作業(yè)計算時間兩個角度來觀察性能優(yōu)化效果,以進入作業(yè)隊列到開始執(zhí)行的間隔作為響應時間,作業(yè)開始執(zhí)行到執(zhí)行完畢為作業(yè)計算時間。分別統(tǒng)計5類作業(yè)的平均響應時間和作業(yè)計算時間,如表2～3所示。

表2 作業(yè)平均響應時間對比

從表2可看出，在多作業(yè)環(huán)境中本文優(yōu)化方案對降低平均響應時間有一定的效果,平均響應時間降低了2%～4%;對于中間數(shù)據(jù)通信量小的作業(yè),平均響應時間優(yōu)化效果不明顯。但是通過平均響應時間的方差數(shù)據(jù)可看出,通信優(yōu)化方案的計算過程更加穩(wěn)定。

表3 作業(yè)執(zhí)行時間對比

表3顯示本文方案對作業(yè)的平均計算時間也有一定程度的優(yōu)化效果,而且計算過程更加穩(wěn)定，對于Shuffle密集的作業(yè)計算性能優(yōu)化效果明顯。由于本文重點考慮中間數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅軆?yōu)化,對中間數(shù)據(jù)量小的作業(yè)性能效果不顯著。

4 結語

MapReduce計算模式的大數(shù)據(jù)處理作業(yè)中以Map密集型作業(yè)為主,Map密集型作業(yè)又能分成Shuffle密集和Shuffle稀疏兩種類型。其中Shuffle密集類型作業(yè)中間計算數(shù)據(jù)量大,有本文提出的通信優(yōu)化方法對該類型作業(yè)優(yōu)化效果明顯。首先以MapReduce作業(yè)的預調度信息為依據(jù),提取作業(yè)運行前的靜態(tài)特征；然后采用貝葉斯分類器建立集群機架通信局部性與作業(yè)特征之間的非線性關系；再根據(jù)未知作業(yè)特征信息來預測作業(yè)分類,根據(jù)作業(yè)類別重新優(yōu)化調度方案并且執(zhí)行優(yōu)化后的調度方案。實驗結果表明，本文通信優(yōu)化方案不僅減少了作業(yè)的整體計算時間,并且減小了Shuffle階段的比例,體現(xiàn)出對中間數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳輸延遲的優(yōu)化效果；而且該優(yōu)化方案隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加優(yōu)化效果更好,適合大數(shù)據(jù)密集型的應用場景。另外,該方案對集群擴展具有良好的適應性。在仿真的多租戶多作業(yè)場景中,通信優(yōu)化方案減少了作業(yè)響應時間和執(zhí)行時間,因此在工程實際中有較好的應用價值。目前通信優(yōu)化方案對網(wǎng)絡拓撲結構依賴性較大,并且對各種網(wǎng)絡拓撲結構的適應性并未得到驗證,這也是下一步研究方向。

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This work is partially supported by the Natural Science Foundation of Shandong Province (ZR2017MF050, ZR2015FL014), the Higher Educational Science and Technology Program of Shandong Province (J17KA049), the Independent Innovation and Achievements Transformation Special Project of Shandong Province (2014ZZCX02702), the Primary Research and Development Project of Shandong Province (2016GGX109001).