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1 DPark MapReduce (Davies) 2011/12/07 Velocity China 2011

2

3 Douban

4 Douban 5500

5 Douban G,

6 Douban G, 60+

7 Douban G,

8 Douban G, >

9

10 MooseFS 260 T, 44

11 MooseFS 260 T, 44 InfoBright ICE weblog 60+ B

12 MooseFS 260 T, 44 InfoBright ICE weblog 60+ B Python R MPI (C++)

13 Hadoop

14 Hadoop 08

15 Hadoop 08

16 Hadoop 08 09

17 Hadoop HDFS, MapR, ZooKeeper, Hive

18 Hadoop HDFS, MapR, ZooKeeper, Hive Dumbo

19

20

21 Hadoop, MPI

22 Hadoop, MPI

23 Hadoop, MPI Hadoop

24 Hadoop, MPI Hadoop MPI

25 Apache Mesos* Linux Container MPI Hadoop DRun DPark Mesos Node Node Node Node

26 DRun

27 DRun Mesos

28 DRun Mesos MPICH2

29 DRun Mesos MPICH2 ad-hoc RANK, SIZE

30 DRun Mesos MPICH2 ad-hoc RANK, SIZE $ drun -n 10 -c 1 -m 10m -r 2 hostname [3@alg221] alg221 [2@alg224] alg224...

31 DRun

32 DRun 70 AAC

33 DRun 70 AAC

34 DRun + Mesos

35 Spark* Lightning-Fast Cluster Computing val file = spark.textfile("hdfs://...") file.flatmap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) Word Count in Spark *

36 Spark

37 Spark Logistic regression in Spark vs Hadoop

38 Spark

39 Spark Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. USENIX HotCloud June Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica.Technical Report UCB/EECS July 2011.

40 Spark

41 Spark

42 Spark Scala, locs

43 Spark Scala, locs

44 Spark Scala, locs

45 Spark Scala, locs Scala

46 Spark Scala, locs Scala Python / C

47 DPark

48 DPark Spark Python

49 DPark Spark Python Python

50 DPark Spark Python Python 7

51 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-)

52 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-),

53 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-), Hadoop

54 DPark

55 DPark RDD (Resilient Distributed Dataset)

56 DPark RDD (Resilient Distributed Dataset) RDD Split Split Split Split Split

57 RDD

58 RDD

59 RDD dpark.parallelize(range(100), 10)

60 RDD dpark.parallelize(range(100), 10)

61 RDD dpark.parallelize(range(100), 10) dpark.textfile( /mfs/weblog/ )

62 RDD

63 RDD RDD RDD

64 RDD RDD RDD

65 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split

66 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map()

67 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split

68 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce()

69 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split

70 RDD count(), collect(),save() DAG Stage Shuffle, Result

71 RDD FileRDD count(), collect(),save() DAG Stage map() MappedRDD reduce() ShuffledRDD Shuffle, Result

72 RDD FileRDD count(), collect(),save() DAG Stage Shuffle, Result map() MappedRDD reduce() ShuffledRDD collect() Result

73 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD DAG reduce()... Stage Shuffle, Result collect() ShuffledRDD Result

74 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD Shuffle DAG reduce()... Stage Shuffle, Result collect() ShuffledRDD Result

75 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD Shuffle DAG reduce()... Stage Shuffle, Result ShuffledRDD Result collect() Result

76 RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split collect() Result Result

77 RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split Task collect() Result Result

78 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2...

79 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark App

80 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark App

81 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark Executor DPark App

82 DPark on Mesos Mesos Mesos Master DPark App Slave 1 Mesos Slave 2... DPark Executor Worker Worker Worker

83 DPark on Mesos Mesos Mesos Master DPark App Slave 1 Mesos Slave 2 DPark Executor... Cache, Broadcast Worker Worker Worker

84 Word Count

85 Word Count files = dpark.textfile( word.txt')

86 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1))

87 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap()

88 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap() $ python wordcount.py

89 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap() $ python wordcount.py $ python wordcount.py -m mesos

90 >>> dpark = DparkContext('mesos') >>> d = dpark.parallelize(range(1000), 10) >>> print d.reduce(add) [dpark] :10:47,670 Got a job with 10 tasks [dpark] :11:04,926 Finished 5 (progress: 1/10) in 6.64s

91 K-Means

92 K-Means

93 K-Means

94 K-Means

95 K-Means

96 K-Means

97 K-Means

98 K-Means

99 K-Means

100 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache()

101 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)]

102 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n):

103 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1)))

104 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1))) ncenters = ps.reducebykey(mergepoints).collectasmap()

105 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1))) ncenters = ps.reducebykey(mergepoints).collectasmap() centers = ncenters.values()

106 def cos((a, b)): return cos_sim(a, b) ratings = spark.csvfile( r.csv ).map(parse).groupbykey() blocks = ratings.glom().cache() sims = blocks.cartesion(blocks).flatmap(cos) final = sims.reducebykey(lambda x,y:x+y)

107 def cos((a, b)): return cos_sim(a, b) ratings = spark.csvfile( r.csv ).map(parse).groupbykey() blocks = ratings.glom().cache() sims = blocks.cartesion(blocks).flatmap(cos) final = sims.reducebykey(lambda x,y:x+y) C

108 DPark

109 DPark Hadoop

110 DPark Hadoop

111 DPark Hadoop

112 DPark Hadoop C

113 DPark Hadoop C PyPy

114

115 Hadoop

116 DPark

117 DPark

118 DPark

119 DPark

120 Thank you Question???

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