当前位置:技术分享 > 技术参考 > 正文

Python+大数据计算平台,PyODPS架构手把手教你搭建2016-11-16 16:28:59 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的,其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析,但是这往往对应一些小数据的问题,或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值?

数据分析和机器学习

 

\

 

大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的,其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析,但是这往往对应一些小数据的问题,或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值?Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。

MaxCompute

MaxCompute是面向离线计算的大数据平台,提供TB/PB级的数据处理,多租户、开箱即用、隔离机制确保安全。MaxCompute上主要分析的工具就是SQL,SQL非常简单、容易上手,属于描述型。Tunnel提供数据上传下载通道,不需要经过SQL引擎的调度。

Pandas

Pandas是基于numpy的数据分析的工具,里面最重要的结构是DataFrame,提供一系列绘图的API,背后是matplotlib的操作,非常容易和Python第三方库交互。

PyODPS架构

 

\

 

PyODPS即利用Python进行大数据分析,其架构如上图所示。底层是基础API,可以利用其操作MaxCompute上的表、函数或者资源。再上面是DataFrame框架,DataFrame包括两部分,一部分是前端,定义了一套表达式的操作,用户写的代码会转化成表达式树,这与普通的语言是一样的。用户可以自定义函数,也可以进行可视化,与第三方库进行交互。后端最下面是Optimizer,其作用是对表达式树进行优化。ODPS和pandas都是通过compiler和analyzer提交到Engine来执行。

背景

为什么要做DataFrame框架?

 

\

 

对于任何一个大数据分析工具,都会面临三个维度上的问题:表达力,API、语法、编程语言是否简单、符合直觉?数据,存储、元数据是否能压缩、有效?引擎,计算的性能是否足够?所以就会面临pandas和SQL两个选择。

 

\

 

如上图所示,pandas的表达力非常好,但是其数据只能放在内存中,引擎是单机的,受限于本机的性能。SQL的表达力有限,但是可以用于大量的数据,数据量小的时候没有引擎的优势,数据量大的时候引擎会变得很有优势。ODPS的目标是综合这两者的优点。

PyODPS DataFrame

PyODPS DataFrame是使用Python语言写的,可以使用Python的变量、条件判断、循环。可以使用pandas类似的语法,定义了自己的一套前端,有了更好的表达力。后端可以根据数据来源来决定具体执行的引擎,是visitor的设计模式,可扩展。整个执行是延迟执行,除非用户调用立即执行的方法,否则是不会直接执行的。

 

\

 

从上图中可以看出,语法非常类似于pandas。

表达式和抽象语法树

 

\

 

从上图可以看出,用户从一个原始的Collection来进行GroupBy操作,再进行列选择的操作,最下面是Source的Collection。取了两个字段species,这两个字段是做By操作的,pental_length是进行聚合的操作取聚合值。Species字段是直接取出来,shortest字段是进行加一的操作。

Optimizer(操作合并)

 

\

 

后端首先会使用Optimizer对表达式树进行优化,先做GroupBy,然后在上面做列选择,通过操作合并可以去除petal_length做聚合操作,再加一,最终形成了GroupBy的Collection。

Optimizer(列剪枝)

 

\

 

用户join了两个data frame,再取来自data frame 的两个列的时候,如果提交到一个大数据的环境,这样一个过程是非常低下的,因为不是每个列都用到了。所以要对joined下的列进行剪枝操作。比如,data frame1我们只用到了其中的一个字段,我们只需要将字段截取出来做一个projection来形成新的Collection,data frame2也类似。这样,对这两部分进行校验操作的时候就能极大的减少数据的输出量。

Optimizer(谓词下推)

 

\

 

如果对两个data frame进行joined然后再分别进行过滤的话,这个过滤操作是应该下推到下面来执行的,这样就能减少joined 的输入的量。

可视化

 

\

 

提供了visualize()来方便用户进行可视化。在右边的例子中可以看到,ODSP SQL后端会compile成一条SQL执行。

后端

 

\

 

从上图中可以看出,计算后端是非常灵活的。用户甚至可以joined一个pandas的data frame和maxcompute上一个表的数据。

Analyzer

Analyzer的作用是针对具体的后端,将一些操作进行转化。比如:

有些操作比如value_counts,pandas本身支持,因此对于pandas后端,无需处理;对于ODPS SQL后端,没有一个直接的操作来执行,所以在analyzer执行的时候,会被改写成groupby + sort的操作;

还有一些算子,在compile到ODPS SQL时,没有内建函数能完成,会被改写成自定义函数。

ODPS SQL后端

 

\

 

ODPS SQL后端怎么进行SQL编译再执行的操作?编译器可以从上到下遍历表达式树,找到Join或者Union。对于子过程,进行递归compile。再到Engine来具体执行时,会使用Analyzer对表达式树进行改写,compile自上而下的子过程,自底向上compile成SQL子句,最终得到完整的SQL语句,提交SQL并返回任务。

pandas后端

首先访问这个表达式树,然后对每个表达式树节点对应到pandas操作,整个表达式树遍历完之后就会形成DAG。Engine执行按DAG拓扑顺序执行,不断地把它应用到pandas操作,最终得到一个结果。对于大数据环境来说,pandas后端的作用是做本地DEBUG;当数据量很小时,我们可以使用pandas进行计算。

难点+坑

后端编译出错容易丢失上下文,多次optimize和analyze,导致难以查出是之前哪处visit node导致。解决:保证每个模块独⽴立性、测试完备;
bytecode兼容问题,maxcompute只支持Python2.7的自定义函数的执行;
SQL的执行顺序。

ML机器学习

 

\

 

机器学习是输入输出一个data frame。比如,有一个iris的data frame,先用name字段来做一个分类字段,调用split方法将其分成60%的训练数据和40%的测试数据。然后初始化一个RandomForests,其里面有一棵决策树,调用train方法训练训练数据,调用predict方法形成一个预测数据,调用segments[0]就可以看到可视化结果。

未来计划

分布式numpy,DataFrame基于分布式numpy的后端;
内存计算,提升交互式体验;
Tensorflow。

上一篇:HBase最佳实践-读性能优化策略 大数据时代的 9 大Key-Value存储数据库下一篇:

公众平台

搜索"raincent"或扫描下面的二维码