数据湖 | 数据湖分析算力隔离技术剖析

一、背景介绍

根据MarketsandMarkets市场调研显示，预计数据湖市场规模在2024年将从2019年的79亿美金增长到201亿美金。随着数据湖的规模增长，基于交互式查询引擎Presto的数据湖分析负载也随着增加。在共享的Presto集群里，大查询之间非常容易相互影响，在此背景下对查询进行算力隔离也就迫在眉睫。本文主要介绍数据湖分析引擎Presto如何解决多租户算力隔离的技术。

二、数据湖分析Presto算力隔离遇到的挑战

1、数据湖分析Presto方案架构

Presto是一个定位大数据分析领域的分布式SQL查询引擎，适合GB到PB级别的数据的交互式分析查询。与Hive、Spark等其他查询引擎不同，它是一个全内存计算的MPP引擎，能快速获取查询结果，因此它特别适合进行adhoc查询、数据探索、BI报表、轻量ETL等多种业务场景。下图以阿里云数据湖分析（简称DLA）的Presto架构为例说明。

2、数据湖分析Presto算力隔离遇到的挑战

社区原生的Presto在多租户隔离场景考虑的比较少，主要通过ResourceGroup机制限制每个资源组的资源（包括CPU和内存）上限，它最大的问题是只能限制新的查询，即一个Group的资源用超后，其新提交的查询会被排队，直到其使用的资源降到上限之下；对于正在执行的查询如果超过资源组的资源上限，ResourceGroup不会做限制。因此在一个共享的Presto集群中，一个大查询还是可以把整个集群的资源消耗完，从而影响其他用户的查询。在DLA实际生产过程中，上千用户共享的集群，此问题尤为突出。

与Spark、Hive等其他查询引擎可以简单设置执行资源并发限制资源不同，Presto首先需要预先启动所有Stage，并且所有查询在Worker执行时共享线程和内存，因此无法通过简单地设置执行的并发控制其资源的使用。

业界采用比较多的解决方案是：基于Presto On Yarn实现资源隔离。为每个资源组启动一个独立的Presto On Yarn集群，并通过Yarn的资源管理机制实现Presto集群之间的隔离。其优点是资源隔离比较好；但需要预先为每个租户启动一个专属的集群，即使没有查询在执行也需要维护该集群，在数据湖分析Serverless服务场景，租户较多，且他们的查询很多都是间歇性的，其资源消耗也不稳定，无法预估。因此如果为每个用户都启动一个专属集群，会导致严重的资源浪费。

三、基于实时惩罚机制实现DLA Presto的算力隔离技术解析

1、社区Presto的Query执行与调度原理

下面以一个聚合类型的查询为例简要介绍社区Presto的Query（查询）执行原理。

Select id, sum(money) from employ where id>10000 group by id;

注：*左右滑动阅览

一个查询会被解析为包含多个Stage的物理执行计划，每个Stage包含若干Task，Task会被Coordinator调度到Worker上执行。在Worker上，每个Task会包含多个Driver，每个Driver对应一个Split（数据切片）；每个Driver会包含若干操作算子Operator。

它在Presto上的调度逻辑如下图所示，在主节点Coordinator和从节点Worker都有相应的调度逻辑。

在Coordinator上，主要负责多租户Group之间和Group内的Query调度。若Group使用的资源未达到上限，则Query会被解析并调度。Query解析后，以Task为单位，一次性把所有Stage的Task分配给Worker。

Worker会根据数据切片Split生成Driver，并放到调度队列。Worker执行Split以时间片为单位，一次最多只执行1秒，未完成则继续放入排队队列。

2、基于实时惩罚机制的核心思想

数据切片Split的执行基于CPU时间片可以做进一步的限制：实时统计每个Group消耗的CPU时间，当Group累计每秒消耗的CPU时间超过其配置的资源上限，则开始惩罚该Group，即不再执行其Split，直到其累计CPU消耗小于资源上限。

举例的描述：GroupA的配置可使用的CPU核数上限为N，Coordinator每秒为GroupA生成N秒的CPU时间片，当GroupA的查询执行时，实时统计GroupA的CPU消耗，其每秒的CPU消耗为cpus，累计消耗为Csum，每秒都需要让Csum加上cpus，然后做如下的判断逻辑：

上图以N=3为例举例说明：

3、基于实时惩罚机制实现DLA Presto的算力隔离的实现原理

鉴于DLA的Presto已经实现了Coordinator的高可用，一个集群中包含至少两个Coordinator，因此ResourceManager模块首先需要实时收集所有Coordinator上所有Group的资源消耗信息，并在ResourceManager中汇总，然后计算并判断每个Group是否需要被惩罚，最终把每个Group是否需要被惩罚的信息同步给所有Worker。如下图所示：

与社区Presto的Worker把所有Split放到一个waitingSplit队列不同，DLA Presto首先在Worker上引入Group概念，每个Group都会维护一个自己的队列。Worker在调度选择Split时，首先会考虑Group是否被惩罚，如果被惩罚，则不会调度该Group的Split；只有未被惩罚的Group的Split会被选中执行。之后Worker会统计所有查询的资源消耗并汇总到Coordinator，并进入到下一个判断周期。最终达到控制Group算力的能力。

四、DLA Presto算力隔离上线效果

接下来以TPCH做测试，验证租户算力隔离效果。测试场景：

可以看到社区Presto版本由于租户D提交查询多，相应的Split会更多，因此他能分配更多的资源，这对其他用户是不公平的。而在DLA版本中，由于预先为租户D和其他用户配置了相同的资源上限，因此租户D使用的资源和其他用户也是差不多的。

下图是8条查询的耗时对比：

可以看到在开源Presto版本里面，所有8条查询耗时几乎一样；而在DLA的版本里面租户A、B、C的查询耗时较短，而租户D由于使用过多资源被惩罚，因此它的5条查询耗时较长。

在DLA的实际生产过程中，为每个用户设置指定的资源上限，并进行比较精准的控制，杜绝了一条或多条查询占用大量的资源，影响其他用户的查询。也不再出现少量查询就把Presto集群搞垮的情况。保证了用户查询时间的稳定性。另一方面，对于那些查询量很大的用户，DLA还提供了独享集群模式，能让查询以更优的性能完成。

五、总结

随着越来越多的企业开始做数据湖分析，数据量的持续增加，数据分析需求也会越来越多，在一个共享的数据湖分析引擎，如何防止多租户之间的查询相互影响是一个很通用的问题，本文以阿里云DLA Presto为例，介绍了一种基于实时惩罚机制实现算力隔离的原理，能有效使共享Presto集群解决多租户之间查询相互影响的问题。

关于我们

DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台，比传统Hadoop至少节约50%的成本。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源（OSS、HDFS、DB、DW）的统一视图，引入多租户、元数据发现，追求边际成本为0，免费提供使用。DLA Lakehouse基于Apache Hudi实现，主要目标是提供高效的湖仓，支持CDC及消息的增量写入，目前这块在加紧产品化中。DLA Serverless Presto是基于Apache PrestoDB研发的，主要是做联邦交互式查询与轻量级ETL。DLA支持Spark主要是为在湖上做大规模的ETL，并支持流计算、机器学习；比传统自建Spark有着300%的性价比提升，从ECS自建Spark或者Hive批处理迁移到DLA Spark可以节约50%的成本。基于DLA的一体化数据处理方案，可以支持BI报表、数据大屏、数据挖掘、机器学习、IOT分析、数据科学等多种业务场景。

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