Hama学习总结

Hama学习笔记

1.       Hama定义

Hama是基于HDFS上的BSP模型实现，其执行不须要MapReduce。

例证例如以下: 在单点调试的Hama系统上，仅仅执行NameNode、DataNode、BSPMasterRunner、GroomServerRunner和 ZooKeeperRunner进程。就可以执行PageRank程序。

2.      MapReduce与BSP差别

运行机制：MapReduce是一个数据流模型，每一个任务仅仅是对输入数据进行处理，产生的输出数据作为还有一个任务的输入数据。并行任务之间独立地进行，串行任务之间以磁盘和数据复制作为交换介质和接口。

BSP是一个状态模型，各个子任务在本地的子图数据上进行计算、通信、改动图的状态等操作。并行任务之间通过消息通信交流中间计算结果，不须要像MapReduce那样对全体数据进行复制。

迭代处理：MapReduce模型理论上须要连续启动若干作业才干够完毕图的迭代处理，相邻作业之间通过分布式文件系统交换所有数据。BSP模型仅启动一个作业。利用多个超步就能够完毕迭代处理。两次迭代之间通过消息传递中间计算结果。

因为降低了作业启动、调度开销和磁盘存取开销，BSP模型的迭代运行效率较高。

数据切割：基于BSP的图处理模型，须要对载入后的图数据进行一次再分布的过程，以确定消息通信时的路由地址。比如，各任务并行载入数据过程中。依据一定的映射策略。将读入的数据又一次分发到相应的计算任务上（一般是放在内存中），既有磁盘I/O又有网络通信，开销非常大。可是一个BSP作业仅需一次数据切割，在之后的迭代计算过程中除了消息通信之外。不再须要进行数据的迁移。而基于MapReduce的图处理模型。普通情况下，不须要专门的数据切割处理。可是Map阶段和Reduce阶段次年在中间结果的Shuffle过程。添加了磁盘I/O和网络通信开销。

总结：MapReduce发送数据+消息。而Hama仅仅发送消息。在Hama的超步迭代过程中，当某个BSPPeer收到其它BSPPeer发送过来的某顶点的消息。进行消息处理，而后要把处理结果发送到该节点的邻接节点，因此该节点的数据信息也必须存在该BSPPeer中，故必须在对数据载入到内存时进行一次Hash再分布。

以下分析Hama中数据再分布的机制，源代码位于GraphJobRunner.loadVertices()方法中。首先获取每一个BSPPeer的数据分片大小splitSize。举比例如以下表1所看到的：

表1  BSPPeer数据量信息

Peer序号	BSPPeer1	BSPPeer2	BSPPeer3
数据量	62M	64M	54M

在GraphJobRunner.partitionMultiSteps(BSPPeer,splitSize)方法中，每一个BSPPeer把自己的splitSize发送给MasterPeer。

进行同步后，在MasterPeer上找到最大全部BSPPeer上最大的splitSize赋值给maxSplitSize，即maxSplitSize等于BSPPeer2上的64M。

然后依照例如以下公式计算计算数据载入后Hash再分布的同步次数steps：

maxSplitSize/conf.getLong("hama.graph.multi.step.partitioning.interval",20000000) +1

由此公式可知。用户可配置hama.graph.multi.step.partitioning.interval的大小。但在hama-default.xml未找到此项。

hama.graph.multi.step.partitioning.interval含义：表示Hash再分布时进行同步的最大块单元，默认是20M。

steps = 64M / 20M + 1 = 4        (进行4次同步)

然后MasterPeer把该steps值发送给全部的BSPPeer。并在每一个BSPPeer中赋值给GraphJobRunner. partitioningSteps变量（值为4）。

在每一个BSPPeer计算各自的Hash再分布时的块同步单元：interval = splitSize / partitioningSteps。计算结果例如以下表 2所看到的：

表2  每一个BSPPeer进行Hash再分布的块信息

Peer序号	BSPPeer1	BSPPeer2	BSPPeer3
数据量	62M	64M	54M
partitioningSteps值	4	4	4
Interval值	15M	16M	13M
每次同步块大小(M)	15、15、15、	16、16、16、	13、13、13、

每一个BSPPeer依次从HDFS上读取数据，并依据Hash进行发送（每读入一个顶点就发送一次），当发送量达到自己的块同步单元后（BSPPeer1：15M，BSPPeer2：16M，BSPPeer3：13M）。进行一次同步。各BSPPeer把接受到的数据载入的内存中，即存储于GraphJobRunner.Vertices变量中。按此进行3（partitioningSteps-1）次。

最后一次中，BSPPeer1发送17M数据，BSPPeer2发送16M数据。BSPPeer3发送15M数据，再进行同步，而后载入到GraphJobRunner.Vertices中。

数据Hash重分布之后，每一个BSPPeer上的顶点vertices大小分布可能例如以下表3所看到的，当中如果每一个顶点的大小40byte（实际每一个顶点大小会不同，如PageRank。

此处仅仅是为了举例说明算法）。再补充GraphJobRunner中vertices的定义：

List<Vertex<V, E, M>> vertices =new ArrayList<Vertex<V, E, M>>()

表3  BSPPeer进行Hash重分布后Vertices.size信息

Peer序号	BSPPeer1	BSPPeer2	BSPPeer3
数据量	80.2 M	40.16 M	59.64 M
Vertices.size	2005 K	1004 K	1491 K

以下阐述Hama的数据修复（Repair）机制。源代码位于GraphJobRunner. repair()方法中，此方法在loadVertices()方法的最后调用。

先用单个BSPPeer上的样例介绍数据修复的概念。

如对于PageRank，眼下实际有四个顶点。例如以下图1所看到的。而用户输入的数据例如以下：

1        2       3

2        3

3        1       4

图1  PageRank图

但用户没有写4顶点的信息。应该写为： 4      邻接顶点，当其邻接边为空的时候，也应该写为：4      空(实际不写“空”，为了文档描写叙述方便)。数据修复的目的就是添加：“4       边空”这条信息。事实上是把4顶点作为悬挂顶点来处理。

在超步（S-1）中3顶点会把其PR值的1/2发送给顶点4应该所在的BSPPeer（实际没有4顶点的信息）。在超步S中，若数据载入时没有进行过数据修复，则BSPPeer没有4顶点的信息，不如直接把其临边作为空处理即可。这和数据修复效果一样。这样做不是更加简单吗？为什么要花那么大的代价进行数据修复呢？

解释：上述在计算过程中直接把其邻接边作为空的方案是不对的。由于在计算顶点总数（等于每一个BSPPeer上的Vertices.size之和）时就会出错，导致给每一个顶点的初始值就会出错。然后再导致aggregator出错。

每一个BSPPeer获取其上Vertices的大小，都发送给MasterPeer。

在MasterPeer上找到最小的minVerticesSize，再计算数据修复时的同步次数multiSteps。公式例如以下：

multiSteps = min { minVerticesSize , ( partitioningSteps * 2 ) }

分析：一般minVerticesSize都大于( partitioningSteps* 2 )。如对上例minVerticesSize的大小为1000k，而( partitioningSteps *2 ) = 4*2 = 8，故multiSteps的值为8。

然后MasterPeer把此值发送给全部的BSPPeer，每一个BSPPeer存储于自己的变量multiSteps中。在每一个BSPPeer计算各自数据修复时的块同步单元：vertices.size/
multiSteps。注意：此时进行同步的单元不是数据量大小，而是顶点的数目。计算结果例如以下所看到的。

表 4  每一个BSPPeer进行数据修复时的同步信息

Peer序号	BSPPeer1	BSPPeer2	BSPPeer3
数据量	80.2 M	40.16 M	59.64 M
Vertices.size	2005 K	1004 K	1491 K
顶点同步单元	250 K	125 K	186 K
multiSteps次同步后剩余	5 k	4 k	3 k

每一个BSPPeer依次从内存(vertices变量)上读取每一个顶点，获取其邻接顶点后，再依据其Hash值把邻接顶点的id发送到对应的BSPPeer上。当发送顶点的数目达到各自的同步单元后（BSPPeer1：250 K，BSPPeer2：125 K。BSPPeer3：186 K），进行一次同步。各BSPPeer把接收到的数据存储于暂时变量tmp（其定义为：new HashMap<V, Vertex<V, E, M>>()。V用来存储邻接顶点的id，Vertex是以邻接顶点id为VertexID且Edges为空的顶点）中。

按此进行multiSteps次（8）。注意：与数据载入后Hash再分布时的（partitioningSteps-1）次不同。

进行multiSteps后，三个BSPPeer节点依旧剩余5 K、4 K 、3 K。再进行最后一次同步。各BSPPeer依旧后收到的数据载入到tmp变量中。

然后每一个BSPPeer扫描自己的vertices。把VertexID属于tmp的从tmp中删除。

最后把tmp中剩余的顶点相应的Vertex（以邻接顶点id为VertexID且Edges为空）增加到GraphJobRunner.Vertices中，至此数据修复完毕。