AI 年度盘点与2025发展趋势展望,50+案例解析亮相AICon 了解详情
写点什么

Percolator:大数据集增量更新系统

  • 2010-10-24
  • 本文字数:1728 字

    阅读完需:约 6 分钟

随着需要收集和处理的数据规模以惊人的速率增长,曾经只有 Google 级别的系统才会遇到的可伸缩性需求变得更普遍,并常常需要专门的解决方案。Daniel Peng 和 Frank Dabek最近发表了一篇论文,介绍 Google 索引系统 Percolator 的技术细节。Percolator 目前运行在数千台服务器上,存储了数十 PB 的数据,并且每天要处理数十亿次的更新。

在抓取网页的同时进行索引更新,意味着在新文档不断加入时,需要对已有的总文档库进行持续地更新。这是通过小规模、独立的变换实现海量数据转换任务的一个典型范例。现有的技术基础平台恰恰不能胜任这样的任务:传统 DBMS 无法满足存储量和吞吐率的需求,而 MapReduce 和其它批处理系统无法逐个处理小规模更新,因为它们必须依赖于创建大量的批处理任务才能获得高效率。

Daniel 和 Frank 解释说,尽管索引的过程是一项批处理任务,可以通过一系列的 MapReduce 操作来表现。但每次重新爬完一些页面后要更新索引的时候,由于新增文档和已有文档之间存在链接引用的关系,只对增量部分运行 MapReduce 操作是远远不够的,实际上必须基于整个文档库进行 MacReduce 操作。事实上在 Percolator 出现之前,索引就是以上述的方式更新的。这样带来的主要问题就是由于要对整个文档库重新处理而产生的延迟。

解决此问题的关键是优化增量数据的处理方式。Percolator 的一个关键设计理念是:提供对库中文档的随机访问,以实现对单个文档的处理,从而避免了像 MapReduce 那样对文档全集进行处理。Percolator 通过“快照隔离”实现了遵从 ACID 的跨行及跨表事务,从而满足多线程在多台服务器上对文档库进行转换操作的需求。Percolator 还提供了“观察者(observer)”机制,在用户指定的列发生更新之后,这些观察者会被系统触发,以帮助开发者追踪计算过程所处的状态。

论文作者补充到:

Percolator 是专门针对处理增量更新而设计,但不是用于取代大多现有的数据处理解决方案。那些不能被拆分为单个微小更新的计算任务(比如对一个文件排序)仍然最好由 MapReduce 承担。

Percolator 更适合于在高一致性及在数据量和 CPU 等方面有很高需求的计算任务。对于 Google 来说,它的主要用途是将网页实时地添加到 Web 索引中。运用 Percolator,Google 可以在抓取网页文档的同时来对文档进行处理,从而将平均延迟降低为原来的百分之一,平均文档寿命(document age)降低 50%。

Percolator 建立于分布式存储系统 BigTable 之上。集群里的每台服务器上运行着三个可执行文件:worker, BigTable tablet 服务器 Google File System chunkserver 服务器

所有观察者都被关联到 Percolator worker 上,后者会对 BigTable 进行扫描,一旦发现更新过的列就会在 worker 进程中以函数调用的方式触发(“notification”)相应的观察者。观察者通过向 BigTable tablet 服务器发送读、写 RPC 请求来运行事务,继而触发后者向 GFS chunkserver 服务器发送读、写 RPC 请求。

Percolator 没有提供用于事务管理的中心服务器,也没有全局锁侦测器。因为 Percolator 不需要像运行 OLTP 任务的传统 DBMS 一样,对低延迟有很高要求,所以它采取了一种延迟的方式来清理锁,也因此在事务提交时造成了数十秒的延迟。

这种方法增加了事务冲突时的延迟,但保证了系统可以扩展到几千台服务器的规模……尽管增量数据处理在没有强事务的情况下也能进行,但事务使得开发者更容易地去分析系统的状态,并避免将错误引入到长时间运行的文档库中。

Percolator 的架构可以在普通廉价服务器集群上线性扩展多个数量级。在性能方面,Percolator 处于 MapReduce 和 DBMS 之间。和 DBMS 相比,在处理同样数量的数据情况下,Percolator 由于其分布式架构,资源消耗远大于 DBMS,同时它还引入了约 30 倍的额外性能开支。和 MapReduce 相比,Percolator 可以以低很多的延迟来处理数据,同时需要额外的资源来支持随机查找。Percolator 自 2010 年 4 月开始为 Google web 搜索提供索引,它利用合理的额外资源消耗,获得了更低的延迟。

不知道读者们是否看见或者预见了对处理海量数据集的快速增长的需求了没有?前不久 Phil Wehlan 问了同样的问题,希望大家给他提供反馈。

查看英文原文: Percolator: a System for Incrementally Processing Updates to a Large Data Set

2010-10-24 20:009397

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

你说写代码,最常用的3个设计模式是啥?

小傅哥

设计模式 小傅哥 架构设计 代码优化 设计原则

站在全新的业务视角,重新认识 Bonree Zeus

博睿数据

APM 博睿数据 zeus

[Day40]-[回溯]-子集

方勇(gopher)

LeetCode 数据结构算法

druid源码学习七

Nick

【C 语言】指针 Three 之 [赋值语句的方法、指针变量的大小、上述总结、 * 和 & 认识、对解引用(*)认识]

謓泽

5月月更

Wallys-AR9582 /2x2 MIMO /Industrial-grade/ 902-928Mhz

wallys-wifi6

从SVN完美迁移到Git,我只用了5分钟

阿里云云效

git svn 阿里云 版本控制 代码

直播预告丨OpenHarmony标准系统多媒体子系统之视频解读

OpenHarmony开发者

OpenHarmony 多媒体

WorkPlus IM即时通讯:快速集成、私有化部署、安全加密

WorkPlus

HarmonyOS崩溃服务能力全新上线,帮你高效解决崩溃问题!

HarmonyOS开发者

HarmonyOS 崩溃服务能力

实用教程 | 云原生安全平台 NeuVector 部署

Rancher

Kubernetes k8s rancher NeuVector

MAE自监督算法介绍和基于EasyCV的复现

阿里云大数据AI技术

深度学习 算法 自监督学习

浅谈 Fiori Fundamentals 和 SAP UI5 Web Components 的关系

汪子熙

前端开发 UI SAP Fiori 5月月更

《数字经济全景白皮书》银行数字化篇 重磅发布!

易观分析

银行数字化

技术分享| 快对讲如何降噪

anyRTC开发者

人工智能 音视频 语音通话 视频通话 降噪

洞见科技中标渤海银行「联邦学习平台建设+营销场景建模服务」两大项目

洞见科技

金融科技 隐私计算

探索开源工作流引擎Azkaban在MRS中的实践

华为云开发者联盟

开源 MRS Azkaban 开源工作流引擎

软件完整性保护方案之Sigstore

墨菲安全

网络安全 java 编程 墨菲安全 软件完整性 sigstore

区块链有什么价值?

CECBC

揭秘华为云GaussDB(for Influx):数据直方图

华为云开发者联盟

数据库 华为云 GaussDB(for Influx) 数据直方图 直方图

听说你在写Python爬虫,你对浏览器的开发者工具了解多少?【多图预警】

梦想橡皮擦

5月月更

苹果 AppStore 财年和账单那些趣事

37手游iOS技术运营团队

apple appstore App生态

springboot启动失败的问题('hibernate.dialect' not set)

程序员欣宸

Java 5月月更

架构训练营第一次作业

地下地上

网站开发进阶(七十一):css伪元素::before和::after用法详解

No Silver Bullet

css3 5月月更 伪元素 伪类

7件大事回顾加密史上最疯狂一周

CECBC

Apache Kafka 分层存储(Tiered Storage)技术解析

移动云大数据

kafka

C语言打印程序行号、日期方便调试程序

DS小龙哥

5月月更

比特币跌破27000美元!币圈大佬损失惨重,最高身价缩水近9成

CECBC

有了这10个GitHub仓库,开发者如同buff加持

华为云开发者联盟

GitHub 开源 Web 软件开发

极狐GitLab yum/apt repo正式开放,更顺畅的极狐GitLab安装升级体验

极狐GitLab

极狐GitLab 安装源

Percolator:大数据集增量更新系统_Google_Jean-Jacques Dubray_InfoQ精选文章