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基于Spark的大规模推荐系统特征工程

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分享嘉宾:陈迪豪 第四范式 架构师

 

编辑整理:刘璐

 

出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk

 

导读: 特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用,大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商,面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL,针对AI场景支持SQL接口,兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化,主要内容包括:

 

大规模推荐系统

 

Spark SQL应用与FESQL

 

基于LLVM的Spark优化

 

总结

 

01

 

大规模推荐系统

 

1. 业界推荐系统的应用

 

 

众所周知,推荐系统在业界有着许多成功的应用,据统计,亚马逊40%的销售在推荐系统的作用下产生;Netflix 75%的用户使用推荐系统寻找他们喜爱的视频;30%的用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要的商品。目前,几乎所有的新闻、搜索、广告、短视频应用都是基于推荐系统建立的。

 

2. 推荐系统的架构

 

 

业界成熟的推荐系统架构一般分为三层:离线层 ( offline layer ),近实时的流式层 ( stream layer ) 和在线层 ( online layer ) 三部分。

 

离线层: 一般用于大规模的数据预处理、特征抽取与模型训练,通常用Hadoop HDFS进行数据存储,使用Spark,MapReduce等分布式计算引擎进行特征抽取与计算以及数据管理,再使用离线模型训练框架TensorFlow、Pytorch、MXNet等进行离线的模型训练,模型结果可用于线上预测。

 

近实时的流式层: 主要是为了提升推荐系统的时效性,对于一些时序特征,可以使用消息队列收集近实时的数据,结合流式计算服务如Flink对数据进行补全,把结果存入NoSQL、MySQL等存储服务中,存储结果供线上服务使用。

 

在线层: 用户产生的数据可以通过Flink生成流式特征,也可以使用HDFS进行数据归档。在线预估时从NoSQL或MySQL中提取流式特征,通过离线训练的模型即可进行线上预估。

 

3. 大规模推荐系统的特征抽取

 

 

大规模推荐系统的数据处理通常分为两类:

 

ETL ( Extract, Transform, Load ):进行数据数据补全、格式转换等;

 

特征抽取:对原始数据特征进行处理,得到模型易于学习的样本特征,如离散化,embedding化等方法。

 

常用工具包括:

 

SQL/Python:针对一般规模的数据,通常可以通过使用SQL/Python进行处理;

 

Hadoop/Spark/Flink:针对大规模数据,通常要借助Hadoop/Spark/Flink等计算框架。

 

02

 

Spark SQL应用与第四范式自研FESQL技术

 

1. Spark简介

 

 

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,依托强大的分布式计算能力,在Spark上可以开发机器学习、流式学习等应用。Spark提供了SparkSQL,使其能与SQL、Hive兼容,提供PySpark接口可以让开发者使用Python进行分布式应用开发,提供了MLlib包,可以用于机器学习应用的开发。同时Spark也提供诸如Catalyst/Tungsten等方式的优化。

 

 

Spark的优势就在于:计算速度快,能够处理PB级别的数据,分布式计算和自动容错机制,提供便于使用的SQL/Python/R API,同时,Spark提供的机器学习库也可以应用于推荐系统,所以在业界,几乎所有公司都会使用Spark作为离线层数据处理框架。

 

2. 大规模推荐系统中的Spark应用

 

 

以IBM的一个推荐系统开源项目来说明Spark在推荐系统中的应用。首先是数据加载,使用read.csv即可加载本地或HDFS数据。使用select即可进行特征列选择。

 

 

然后是对数据进行预处理以及简单的特征抽取,该项目中使用了Spark UDF对字符串进行处理,抽取出其中的年份信息,将年份信息作为特征进行使用。

 

 

得到全部特征预处理的结果后即可进行模型训练,可以使用Spark内置机器学习API进行模型训练。训练完成后,模型即可上线进行线上预估。

 

 

线上的预估服务需要提供实时计算的预估接口,但是在实践中,Spark并不适合直接用于线上预估。原因有三:

 

Driver-exexutor结构只适合进行批量处理,不适合在线处理

 

Spark的批处理模式不适合提供长时间运行的在线服务,也不能保证低延时的计算效率(Spark 3.0的Hydrogen可以部分支持)

 

RDD接口只适合迭代计算,不适合做实时计算

 

因此,业界的通常做法是使用Java、C++等后端语言实现在线的预估服务,这就带来了另一个线上特征抽取的一致性问题,由于必须要保证线上线下特征的一致性,所以必须同时开发线上使用的特征处理模块,并人工保证计算结果没有差异。

 

3. Spark的优缺点

 

 

Spark支持大规模数据的批处理,提供标准的SQL接口的优点使其成为离线层数据处理的不二之选,但是,Spark不支持线上服务,不能保证线上线下特征一致性,同时在AI场景下的性能没有经过优化,所以在AI场景下,Spark仍有许多不足。针对这些不足,第四范式开发了FESQL执行引擎。

 

4. FESQL线上线下一致性执行引擎

 

 

FESQL——保证离线在线特征一致性的SQL执行引擎。上图表示传统的上线过程,生成离线模型文件后,由应用开发者开发线上预估服务,将Spark、SQL中的特征处理逻辑翻译成后端语言代码,实现线上服务,每新增一个特征,都要开发对应的特征抽取模块,同时需要用户和业务开发者保证特征数据的一致性。下图是使用FESQL的上线过程,由于线上线下使用统一的SQL服务进行特征抽取,因而保证了特征在线上和线下的一致性。

 

 

图中所示为FESQL基本框架,左边离线部分和SparkSQL的用法基本一致,由数据科学家设计SQL语句,基于Spark进行离线批处理。橙色框表示第四范式开发的基于LLVM优化的SQL引擎,性能大大优于原生Spark,同时能够更好的支持线上服务,尤其对于SQL语句进行了拓展,使之能够更好的支持机器学习场景下的线上特征处理。其中FEDB是有第四范式开发的全内存数据库,相比于Spark读取HDFS这种高延时的数据载入方式,FEDB可以提前载入模型预估所需数据,效果接近开发的线上特征抽取模块,同时支持时序特征。线上线下的数据一致性由同一套的SQL执行引擎保证。

 

5. 性能对比

 

 

与兼容SQL的全内存数据库memsql的方式进行性能对比可以发现,LLVM优化后的SQL之心引擎在读和写的性能上都要更高。

 

 

对于机器学习场景下的列聚合 ( 生成时序特征 ) 场景,LLVM优化后的SQL引擎也比memsql快很多,耗时基本小于memsql的50%。

 

03

 

基于LLVM的Spark优化

 

1. Spark Catalyst和Tungsten优化

 

 

Spark2.0之后提供了Catalyst和Tungsten优化。图为Catalyst从SQL解析到生成物理计划的流程图,由SQL语句或DataFrame接口通过编译器技术 ( 语法解析等 ) 生成Unresolved Logical Plan,Catalyst通过解析Catalog对Unresolved Logical Plan处理得到Logical Plan,在经过SQL常用优化方案,得到Optimized Logical Plan,优化之Catalyst后可以生成多个基于Spark运行的Physical Plan,最终选择其中最高效的进行运行。该方式适合于计算节点优化,对于SQL的优化也同样效果显着。

 

Tungsten是另外一种优化方案。主要的优化点在于:

 

内存管理与堆外存储避免了多余的内存使用,同时减少了GC;

 

引入code generation技术,通过JIT编译运行,Spark动态生成Java字节码来计算这些表达式,而不是为逐行解析执行,减少了原始数据类型的装箱操作,更重要的是避免了Overhead较大的虚函数调用。

 

 

以一个经典实例来介绍Tungsten的原理。左侧的SQL命令可以翻译成在Spark上运行的Logical Plan,由下往上分为4个计算节点,传统的SQL执行引擎中,四个节点分别由四个迭代器实现 ( 可以理解为四个循环 ),循环没有合并优化以及节点的虚函数调用对于CPU Cache非常不优化,导致传统的SQL引擎计算性能比较差。右侧为Tungsten优化后的结果,使用了whole staged code generation,对多节点的循环进行了合并,性能有着明显的提升。

 

2. Catalyst/Tungsten的不足

 

 

Catalyst/Tungsten给Spark带来了明显的性能能提升,但Catalyst/Tungsten的优化仍然是基于Java进行的,如果能使用更底层的指令集,如汇编、二进制码效果会更好;JVM难以支持循环展开等优化方式;而且并非所有的节点都支持code generation,例如图中的WindowExec节点就不支持code generation。

 

3. FESQL

 

 

鉴于以原因,Catalyst/Tungsten的优化仍有不足,第四范式基于LLVM技术进一步优化得到FESQL。SparkSQL架构如黄色部分所示,FESQL架构如蓝色框所示,根据SparkSQL语句生成FESQL Logical Plan,再由LLVM JIT生成平台二进制码直接执行,相比于Spark少了JVM一层,性能也会有明显提升。

 

4. LLVM简介

 

 

LLVM项目是一个模块化的、可重用的编译器和工具链集合,可以方便的实现编译器和代码生成的工作。提供了许多有用的工具,如Clang、LLDB、MLIR、TVM等,能够实现多种编程语言的编译器。

 

 

JIT ( Just-In-Time Compiler ) 编译,可以一边运行程序一边编译二进制代码,右图为使用JIT编译的Add函数,这部分代码可以在运行时被翻译成底层代码,与直接使用C++来实现效率接近,同时JIT能够适应不同的CPU生成优化的二进制码。

 

5. FESQL的优化点

 

 

目前已经能使用循环展开、常数折叠、向量化和一些基于CPU本身的优化;未来,基于PTX后端还可以尝试生成CUDA代码,利用GPU进行计算的加速。

 

6. 性能比较

 

 

FESQL与Databrick内部的Photon非常相似 ( Photon内部由C++实现 ),因而进行对两者进行比较。Photon是Databrick的企业产品,仅能在Databrick的平台上使用,且不支持PTX/CUDA。对比由C++和由JVM实现的处理引擎的性能,发现C++实现的处理引擎性能非常优越。

 

7. FESQL的节点优化

 

 

FESQL使用了节点优化,使用SimpleProject对Project节点进行合并优化,对窗口节点使用code generate进行优化。下图说明了对于节点的优化可以明显减少执行的流程。

 

8. FESQL的表达式优化

 

 

FESQL也实现了非常多表达式优化,保证在不同SQL场景都比传统数据库有着更好的性能表现。

 

9. 性能

 

 

对比Spark 3.0和FESQL on Spark可以发现,FESQL的执行效率明显高于Spark 3.0,多窗口的情况下效果更明显,有着接近6倍的性能提升。

 

 

通过对比两者生成的逻辑计划图,可以发现FESQL的计划图明显更简单,通过对比两者的火焰图,底层RDD计算基本一致,FESQL取样的样本数更少,执行时间更短,因此FESQL的执行效率更高。

 

10. 展望

 

 

未来第四范式计划推出LLVM-enabled Spark Distribution,使开发者可以通过设置SPARK_HOME便利的实现性能加速;为开发者提供Docker、Notebook、Jar、Whl包,便于开发;提供类似Python的保证一致性的DSL语言用于UDF和UDFA实现;还有提供对CUDA和GPU的支持。

 

04

 

总结

 

 

大规模推荐系统中可以使用Spark、Flink、ES、FESQL实现大规模的数据处理,其中Spark更适合离线的批处理,而不适合线上处理,FESQL能同时进行线上线下服务因为能够保证特征一致性,同时LLVM JIT实现的FESQL拥有比Spark 3.0更好的性能。

 

更多SQL原生计算引擎以及Spark性能优化的技术,欢迎关注我们后续的分享。 今天的分享就到这里,谢谢大家。

 

在文末分享、点赞、在看,给个三连击呗~~

 

嘉宾介绍:

 

 

陈迪豪

 

第四范式 | 架构师

 

第四范式先知平台架构师,负责深度学习框架产品化以及下一代特征引擎开发工作。积极参与了开源社区TensorFlow、Kubernetes、TVM等项目开发,对分布式系统和深度学习平台有一定了解,目前专注于离线在线一致性的特征引擎开发。

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