Google Dremel 原理 - 如何能3秒分析1PB

简介

Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统。可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据。MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间。作为MapReduce的发起人,Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充。Dremel作为Google BigQuery的report引擎,获得了很大的成功。最近Apache计划推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖上。

Google Dremel设计

根据Google公开的论文《Dremel: Interactive Analysis of WebScaleDatasets》可以看到Dremel的设计原理。还有一些测试报告。论文写于2006年,公开于2010年,Google在处理大数据方面,果真有得天独厚的优势。下面的内容,很大部分来自这篇论文。

随着Hadoop的流行,大规模的数据分析系统已经越来越普及。数据分析师需要一个能将数据“玩转”的交互式系统。如此,就可以非常方便快捷的浏览数据,建立分析模型。Dremel系统有下面几个主要的特点:

1, Dremel是一个大规模系统。在一个PB级别的数据集上面,将任务缩短到秒级,无疑需要大量的并发。磁盘的顺序读速度在100MB/S上下,那么在1S内处理1TB数据,意味着至少需要有1万个磁盘的并发读! Google一向是用廉价机器办大事的好手。但是机器越多,出问题概率越大,如此大的集群规模,需要有足够的容错考虑,保证整个分析的速度不被集群中的个别慢(坏)节点影响。

2, Dremel是MR交互式查询能力不足的补充。和MapReduce一样,Dremel也需要和数据运行在一起,将计算移动到数据上面。所以它需要GFS这样的文件系统作为存储层。在设计之初,Dremel并非是MapReduce的替代品,它只是可以执行非常快的分析,在使用的时候,常常用它来处理MapReduce的结果集或者用来建立分析原型。

3, Dremel的数据模型是嵌套(nested)的。互联网数据常常是非关系型的。Dremel还需要有一个灵活的数据模型,这个数据模型至关重要。Dremel支持一个嵌套(nested)的数据模型,类似于Json。而传统的关系模型,由于不可避免的有大量的Join操作,在处理如此大规模的数据的时候,往往是有心无力的。

4, Dremel中的数据是用列式存储的。使用列式存储,分析的时候,可以只扫描需要的那部分数据的时候,减少CPU和磁盘的访问量。同时列式存储是压缩友好的,使用压缩,可以综合CPU和磁盘,发挥最大的效能。对于关系型数据,如果使用列式存储,我们都很有经验。但是对于嵌套(nested)的结构,Dremel也可以用列存储,非常值得我们学习。

5, Dremel结合了Web搜索 和并行DBMS的技术。首先,他借鉴了Web搜索中的“查询树”的概念,将一个相对巨大复杂的查询,分割成较小较简单的查询。大事化小,小事化了,能并发的在大量节点上跑。其次,和并行DBMS类似,Dremel可以提供了一个SQL-like的接口,就像Hive和Pig那样。

Google Dremel应用场景
设想一个使用场景。我们的美女数据分析师,她有一个新的想法要验证。要验证她的想法,需要在一个上亿条数据上面,跑一个查询,看看结果和她的想法是不是一样,她可不希望等太长时间,最好几秒钟结果就出来。当然她的想法不一定完善,还需要不断调整语句。然后她验证了想法,发现了数据中的价值。最后,她可以将这个语句完善成一个长期运行的任务。

对于Google,数据一开始是放在GFS上的。可以通过MapReduce将数据导入到Dremel中去,在这些MapReduce中还可以做一些处理。然后分析师使用Dremel,轻松愉悦的分析数据,建立模型。最后可以编制成一个长期运行的MapReduce任务。

这种处理方式,让笔者联想到Greenplum的Chorus. Chorus也可以为分析师提供快速的数据查询,不过解决方案是通过预处理,导入部分数据,减少数据集的大小。用的是三十六计,走为上计,避开的瞬时分析大数据的难题。Chorus最近即将开源,可以关注下。

还有一点特别的就是按列存储的嵌套数据格式。如图所示,在按记录存储的模式中,一个记录的多列是连续的写在一起的。在按列存储中,可以将数据按列分开。也就是说,可以仅仅扫描A.B.C而不去读A.E或者A.B.C。难点在于,我们如何能同时高效地扫描若干列,并做一些分析。

Google Dremel数据模型

在Google, 用Protocol Buffer常常作为序列化的方案。其数据模型可以用数学方法严格的表示如下:

 

 

t=dom|<A1:t[∗|?],…,An:t[∗|?]>

 

 

其中t可以是一个基本类型或者组合类型。其中基本类型可以是integer,float和string。组合类型可以是若干个基本类型拼凑。星号(*)指的是任何类型都可以重复,就是数组一样。问号(?)指的是任意类型都是可以是可选的。简单来说,除了没有Map外,和一个Json几乎没有区别。

下图是例子,Schema定义了一个组合类型Document.有一个必选列DocId,可选列Links,还有一个数组列Name。可以用Name.Language.Code来表示Code列。

这种数据格式是语言无关,平台无关的。可以使用Java来写MR程序来生成这个格式,然后用C++来读取。在这种列式存储中,能够快速通用处理也是非常的重要的。

上图,是一个示例数据的抽象的模型;下图是这份数据在Dremel实际的存储的格式。

如果是关系型数据,而不是嵌套的结构。存储的时候,我们可以将每一列的值直接排列下来,不用引入其他的概念,也不会丢失数据。对于嵌套的结构,我们还需要两个变量R (Repetition Level) ,D (Definition Level) 才能存储其完整的信息。

Repetition Level是记录该列的值是在哪一个级别上重复的。举个例子说明:对于Name.Language.Code  我们一共有三条非Null的记录。

1, 第一个是”en-us”,出现在第一个Name的第一个Lanuage的第一个Code里面。在此之前,这三个元素是没有重复过的,都是第一个。所以其R为0。

2, 第二个是”en”,出现在下一个Lanuage里面。也就是说Lanague是重复的元素。Name.Language.Code中Lanague排第二个,所以其R为2.

3,第三个是”en-gb”,出现在下一个Name中,Name是重复元素,排第一个,所以其R为1。

我们可以想象,将所有的没有值的列,设值为NULL。如果是数组列,我们也想象有一个NULL值。有了Repetition Level,我们就可以很好的用列表示嵌套的结构了。但是还有一点不足。就是还需要表示一个数组是不是我们想象出来的。

Definition Level 是定义的深度,用来记录该列是否是”想象”出来的。所以对于非NULL的记录,是没有意义的,其值必然为相同。同样举个例子。例如Name.Language.Country,

· 第一个”us”是在R1里面,其中Name,Language,Country是有定义的。所以D为3。

· 第二个”NULL”也是在R1的里面,其中Name,Language是有定义的,其他是想象的。所以D为2。

· 第三个”NULL”还是在R1的里面,其中Name是有定义的,其他是想象的。所以D为1。

· 第四个”gb”是在R1里面,其中Name,Language,Country是有定义的。所以D为3。

就是这样,如果路径中有required,可以将其减去,因为required必然会define,记录其数量没有意义。

理解了如何存储这种嵌套结构。写没有难度。读的时候,我们只读其中部分字段,来构建部分的数据模型。例如,只读取DocID和Name.Language.Country。我们可以同时扫描两个字段,先扫描DocID。记录下第一个,然后发现下一个DocID的R是0;于是该读Name.Language.Country,如果下一个R是1或者2就继续读,如果是0就开始读下一个DocID。

下图展示了一个更为复杂的读取的状态机示例。在读取过程中使用了Definition Level来快速Jump,提升性能。

到此为止,我们已经知道了Dremel的数据结构。就像其他数据分析系统一样,数据结构确定下来,功能就决定了一大半。对于Dremel的数据查询,必然是“全表扫描”,但由于其巧妙的列存储设计,良好的数据模型设计可以回避掉大部分Join需求和扫描最少的列。

Google Dremel查询方式

Dremel可以使用一种SQL-like的语法查询嵌套数据。由于Dremel的数据是只读的,并且会密集的发起多次类似的请求。所以可以保留上次请求的信息,还优化下次请求的explain过程。那又是如何explain的呢?

这是一个树状架构。当Client发其一个请求,根节点受到请求,根据metadata,将其分解到枝叶,直到到位于数据上面的叶子Server。他们扫描处理数据,又不断汇总到根节点。

举个例子:对于请求:

根节点收到请求,会根据数据的分区请求,将请求变成可以拆分的样子。原来的请求会变为:

R1,…RN是T的分区计算出的结果集。越大的表有越多的分区,越多的分区可以越好的支持并发。

然后再将请求切分,发送到每个分区的叶子Server上面去,对于每个Server

结构集一定会比原始数据小很多,处理起来也更快。根服务器可以很快的将数据汇总。具体的聚合方式,可以使用现有的并行数据库技术。

Dremel是一个多用户的系统。切割分配任务的时候,还需要考虑用户优先级和负载均衡。对于大型系统,还需要考虑容错,如果一个叶子Server出现故障或变慢,不能让整个查询也受到明显影响。

通常情况下,每个计算节点,执行多个任务。例如,技巧中有3000个叶子Server,每个Server使用8个线程,有可以有24000个计算单元。如果一张表可以划分为100000个区,就意味着大约每个计算单元需要计算5个区。这执行的过程中,如果某一个计算单元太忙,就会另外启一个来计算。这个过程是动态分配的。

对于GFS这样的存储,一份数据一般有3份拷贝,计算单元很容易就能分配到数据所在的节点上,典型的情况可以到达95%的命中率。

Dremel还有一个配置,就是在执行查询的时候,可以指定扫描部分分区,比如可以扫描30%的分区,在使用的时候,相当于随机抽样,加快查询。

Google Dremel测试实验

实验的数据源如下表示。大部分数据复制了3次,也有一个两次。每个表会有若干分区,每个分区的大小在100K到800K之间。如果压缩率是25%,并且计入复制3份的事实的话。T1的大小已经达到PB级别。这么小且巨量的分区,对于GFS的要求很高,现在的Hdfs稳定版恐怕受不了。接下来的测试会逐步揭示其是如何超过MR,并对性能作出分析。

表名 记录数 大小(已压缩) 列数 数据中心 复制数量
T1 85 billion 87 TB 270 A
T2 24 billion 13 TB 530 A
T3 4 billion 70 TB 1200 A
T4 1+ trillion 105 TB 50 B
T5 1+ trillion 20 TB 30 B

 

列存测试

首先,我们测试看看列存的效果。对于T1表,1GB的数据大约有300K行,使用列存的话压缩后大约在375MB。这台机器磁盘的吞吐在70MB/s左右。这1GB的数据,就是我们的现在的测试数据源,测试环境是单机。

见上图。

· 曲线A,是用列存读取数据并解压的耗时。

· 曲线B是一条一条记录挨个读的时间。

· 曲线C是在B的基础上,加上了反序列化的时间。

· 曲线d,是按行存读并解压的耗时。

· 曲线e加上了反序列化的时间。因为列很多,反序列化耗时超过了读并解压的50%。

从图上可以看出。如果需要读的列很少的话,列存的优势就会特别的明显。对于列的增加,产生的耗时也几乎是线性的。而一条一条该个读和反序列化的开销是很大的,几乎都在原来基础上增加了一倍。而按行读,列数的增加没有影响,因为一次性读了全部列。

Dremel和MapReduce的对比测试

MR和Dremel最大的区别在于行存和列存。如果不能击败MapReduce,Remel就没有意义了。使用最常见的WordCount测试,计算这个数据中Word的个数。

 

上图是测试的结果。使用了两个MR任务。这两个任务和Dremel一样都运行在3000个节点上面。如果使用列存,Dremel的按列读的MR只需要读0.5TB的数据,而按行存需要读87TB。 MR提供了一个方便有效的途经来讲按行数据转换成按列的数据。Dremel可以方便的导入MapReduce的处理结果。

树状计算Server测试

接下来我们要对比在T2表示使用两个不同的Group BY查询。T2表有24 billion 行的记录。每个记录有一个 item列表,每一item有一个amount 字段。总共有40 billion个item.amount。这两个Query分别是。

Q2需要扫描60GB的压缩数据,Q3需要扫描180GB,同时还要过滤一个条件。

上图是这两个Query在不同的server拓扑下的性能。每个测试都是有2900个叶子Server。在2级拓扑中,根server直接和叶子Server通信。在3级拓扑中,各个级别的比例是1:100:2900,增加了100个中间Server。在4级拓扑中,比例为1:10:100:2900.

Q2可以在3级拓扑下3秒内执行完毕,但是为他提供更高的拓扑级别,对性能提升没有裨益。相比之下,为Q3提供更高的拓扑级别,性能可以有效提升。这个测试体现了树状拓扑对性能提升的作用。

每个分区的执行情况

对于刚刚的两个查询,具体的每个分区的执行情况是这样的。

可以看到99%的分区都在1s内完成了。Dremel会自动调度,使用新的Server计算拖后腿的任务。

记录内聚合

由于Demel支持List的数据类型,有的时候,我们需要计算每个记录里面的各个List的聚合。如

我们需要count所有sum(a.b.c.d)比sum(a.b.p.q.r),执行这条语句实际只需要扫描13GB的数据,耗时15s,而整张表有70TB。如果没有这样的嵌套数据结构,这样的查询会很复杂。

扩展性测试

Dremel有良好的扩展性,可以通过增加机器来缩短查询的时间。并且可以处理数以万亿计的记录。

对于查询:

使用不同的叶子Server数目来进行测试。

可以发现CPU的耗时总数是基本不变的,在30万秒左右。但是随着节点数的增加,执行时间也会相应缩短。几乎呈线性递减。如果我们使用通过CPU时间计费的“云计算”机器,每个租户的查询都可以很快,成本也会非常低廉。

容错测试

一个大团队里面,总有几个拖油瓶。对于有万亿条记录的T5,我们执行下面的语句。

值得注意的是T5的数据只有两份拷贝,所以有更高的概率出现坏节点和拖油瓶。这个查询需要扫描大约1TB的压缩数据,使用2500个节点。

 

可以看到99%的分区都在5S内完成的。不幸的是,有一些分区需要较长的时间来处理。尽管通过动态调度可以加快一些,但在如此大规模的计算上面,很难完全不出问题。如果不在意太精确的结果,完全可以小小减少覆盖的比例,大大提升相应速度。

Google Dremel 的影响

Google Dremel的能在如此短的时间内处理这么大的数据,的确是十分惊艳的。有个伯克利分校的教授Armando Fox说过一句话“如果你曾事先告诉我Dremel声称其将可做些什么,那么我不会相信你能开发出这种工具”。这么给力的技术,必然对业界造成巨大的影响。第一个被波及到的必然是Hadoop。

Dremel与Hadoop

Dremel的公开论文里面已经说的很明白,Dremel不是用来替代MapReduce,而是和其更好的结合。Hadoop的Hive,Pig无法提供及时的查询,而Dremel的快速查询技术可以给Hadoop提供有力的补充。同时Dremel可以用来分析MapReduce的结果集,只需要将MapReduce的OutputFormat修改为Dremel的格式,就可以几乎不引入额外开销,将数据导入Dremel。使用Dremel来开发数据分析模型,MapReduce来执行数据分析模型。

Hadoop的Hive,Pig现在也有了列存的模式,架构上和Dremel也接近。但是无论存储结构还是计算方式都没有Dremel精致。对Hadoop实时性的改进也一直是个热点话题。要想在Hadoop中山寨一个Dremel,并且相对现有解决方案有突破,笔者觉得Hadoop自身需要一些改进。一个是HDFS需要对并发细碎的数据读性能有大的改进,HDFS需要更加的低延迟。再者是Hadoop需要不仅仅支持MapReduce这一种计算框架。其他部分,Hadoop都有对应的开源组件,万事俱备只欠东风。

Dremel的开源实现

Dremel现在还没有一个可以运行的开源实现,不过我们看到很多努力。一个是Apache的Drill,一个是OpenDremel/Dazo。

OpenDremel/Dazo

OpenDremel是一个开源项目,最近改名为Dazo。可以在GoogleCode上找到http://code.google.com/p/dremel/。目前还没有发布。作者声称他已经完成了一个通用执行引擎和OpenStack Swift的集成。笔者感觉其越走越歪,离Dremel越来越远了。

Apache Drill

Drill 是Hadoop的赞助商之一MapR发起的。Drill作为一个Dremel的山寨项目,有和Dremel相似的架构和能力。他们希望Drill最终会想Hive,Pig一样成为Hadoop上的重要组成部分。为Hadoop提供快速查询的能力。和Dremel有一点不同,在数据模型上,开源的项目需要支持更标准的数据结构。比如CSV和JSON。同时Drill还有更大的灵活性,支持多重查询语言,多种接口。

现在Drill的目标是完成初始的需求,架构。完成一个初始的实现。这个实现包括一个执行引擎和DrQL。DrQL是一个基于列的格式,类似于Dremel。目前,Drill已经完成的需求和架构设计。总共分为了四个组件

· Query language:类似Google BigQuery的查询语言,支持嵌套模型,名为DrQL.

· Low-lantency distribute execution engine:执行引擎,可以支持大规模扩展和容错。可以运行在上万台机器上计算数以PB的数据。

· Nested data format:嵌套数据模型,和Dremel类似。也支持CSV,JSON,YAML类似的模型。这样执行引擎就可以支持更多的数据类型。

· Scalable data source: 支持多种数据源,现阶段以Hadoop为数据源。

目前这四个组件在分别积极的推进,Drill也非常希望有社区其他公司来加入。Drill希望加入到Hadoop生态系统中去。

最后的话

本文介绍了Google Dremel的使用场景,设计实现,测试实验,和对开源世界的影响。相信不久的将来,Dremel的技术会得到广泛的应用。

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