策划编辑 | Natalie

编译 | 无明

编辑 | Emily

AI 前线导读：近日，eBay 宣布正式开源 Accelerator，一款久经考验的数据处理框架，提供快速的数据访问，并行执行以及自动组织源码、输入数据和结果。它可以用于日常数据分析，也可以用在包含数十万大型数据文件的实时推荐系统上。

Accelerator 可运行在笔记本电脑或机架式服务器上，轻松处理数十亿行数据，井然有序地处理成千上万的输入文件、计算和结果。

Accelerator 的数据吞吐量通常在每秒数百万行。如果运行在高速计算机上，每秒最多可处理几十亿行数据。

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Accelerator 最初由瑞典人工智能公司 Expertmaker 开发，于 2012 年正式发布，从那以后，它一直是众多研究项目和实时推荐系统的核心工具。 2016 年，Expertmaker 被 eBay 收购，而 eBay 目前正在基于 Apache 许可协议第 2 版开源 Expertmaker Accelerator。

设计目标

Accelerator 的主要设计目标如下：

简化在多个 CPU 上并行处理数据。
数据吞吐量应尽可能快，即使一台小型笔记本电脑也能轻松处理数百万行数据。
如果可能，尽量重用计算结果，而不是重新计算。同样，在多个用户之间共享结果应该是毫不费力的。
数据科学项目可能会有很多（数十万）输入文件和大量的源码和中间结果。
Accelerator 应该避免手动管理和记录数据文件、计算、结果以及它们之间的关系。

主要功能

Accelerator 主要的原子操作是创建作业。创建作业是用输入数据和参数执行一些程序并将结果（即输出）以及计算所需的所有信息存储到磁盘上的过程。作业目录将包含计算结果和计算结果所需的所有信息。

作业可以是简单或复杂的计算，也可以是大型数据集的容器。作业之间可以彼此链接，新作业可以依赖于一个或多个旧作业。

关键特性

Accelerator 提供了两个关键功能，结果重用和数据流。

结果重用

在创建新作业之前，Accelerator 会检查之前是否已经跑过相同的作业。如果已经存在，Accelerator 不会创建这个作业，而是将现有作业的链接返回。这样不仅节省了执行时间，而且有助于在用户之间共享结果。更重要的是，它提供了可见性和确定性。

Accelerator 提供了一种机制，将会话中的作业信息保存到数据库中，这样有助于管理作业和它们相互之间的关系。

数据流

将连续的数据流从磁盘传输到 CPU 比在数据库中执行随机查询效率更高。流式传输是实现从磁盘到 CPU 高带宽的最佳途径。它不需要缓存，可以很好地利用操作系统的基于 RAM 的磁盘缓冲区。

整体架构

现在让我们来看看 Accelerator 的整体架构。

是一个基于客户端 / 服务器的应用程序。在左侧有一个 runner 客户端，在右边有两台服务器，称为 daemon 和 urd，其中 urd 是可选的。runner 通过执行脚本（构建脚本）在 daemon 服务器上启动作业。此服务器将加载和存储使用基于 workdirs 文件系统的数据库执行的所有作业的信息和结果。同时，构建脚本中所有有关作业的信息将由 urd 服务器存储到作业日志文件系统的数据库中。 urd 负责管理作业，包括存储和检索之前执行过的相关作业的会话或清单。

作业

作业是通过执行称为 method 的小程序来创建的。method 用 Python 2 或 Python 3 编写，有时也用 C 语言。

最简单的作业：“Hello, World”

我们通过一个简单的“Hello World”程序来说明如何创建一个作业（method）：

def synthesis():
  return "hello world"

这个程序不需要任何输入参数，只是返回一个字符串并退出。要执行它，我们还需要创建一个构建脚本，如下所示：

def main(urd):
  jid = urd.build('hello_world')

当执行完这个方法之后，用户会得到一个叫作 jobid 的链接。jobid 指向存储执行结果的目录，以及运行作业所需的所有信息。

如果我们尝试再次执行这个作业，它将不会被执行，而是返回指向上一次执行作业的 jobid，因为 Accelerator 记得之前已经执行过与此类似的作业。要再次执行作业，我们必须更改源代码或输入参数。

链接作业

我们假设刚刚创建的 hello_world 作业非常耗费计算资源，并已经返回了我们想要的结果。为了简单起见，我们通过创建一个名为 print_result 的方法来演示其中的原理，该方法只读取前一个作业的结果并将结果打印到 stdout。

import blob

jobids = ('hello_world_job',)

def synthesis(): 
  x = blob.load(jobid=jobids.hello_world_job)
  print(x)

要创建这个作业，我们需要扩展构建脚本：

def main(urd):
  jid = urd.build('hello_world') 
  urd.build('print_result', jobids=dict(hello_world_job=jid))

在执行构建脚本时，只会创建 print_result 作业，因为 hello_world 作业之前已经创建过了。

作业执行流程和结果传递

到目前为止，我们已经知道如何创建、链接和执行简单的作业。现在我们将重点转向 method。在执行 method 时，Accelerator 会调用三个函数，它们分别是 prepare()、analysis() 和 synthesis()。一个 method 可以同时调用这三个函数，或者至少调用一个。

三个函数的返回值都可以存储在作业的目录中，并被用在其他作业上。

数据集

数据集是 Accelerator 默认的存储类型，专为并行处理和高性能而设计。数据集建立在作业之上，因此数据集通过 method 来创建，并存储在作业目录中。单个作业可以包含任意数量的数据集。

在内部，数据集中的数据以行列格式存储。所有列都可以被独立访问，避免读取到不必要的数据。数据也被分成固定数量的片段，提供并行访问能力。数据集可能会被散列，散列函数将具有相同散列值的数据行组合到同一个片段中。

导入数据

让我们来看看导入文件（创建数据集）的常见操作。csvimport 方法可用于导入许多不同的文件类型，它可以解析大量的 CSV 格式的文件，并将数据存储为数据集。创建的数据集存储在结果作业中，数据集的名称默认为 jobid 加上字符串 default，也可以使用自定义字符串。

链接数据集

就像作业一样，数据集也可以相互链接。由于数据集是建立在作业之上的，所以链接数据集就很简单。例如，假设我们刚刚将 file0.txt 导入 imp-0，并且 file1.txt 中存储了更多数据。我们可以导入后一个文件并提供一个指向前一个数据集的链接。由于数据集已链接，现在可以使用 imp-1（或 imp-1/default）数据集引用来访问从这两个数据集导入的所有数据文件。

在处理随时间增长的数据（如日志数据）时，使用链接十分方便。我们可以通过链接扩展具有更多行的数据集，这是一个非常轻量级的操作。

将新列添加到数据集

添加列是很常用操作，Accelerator 通过链接来处理新列。

原理很简单，假设我们有一个“源”数据集，我们要添加一个新列，只需要创建一个只包含新列的新数据集，并在创建它时让 Accelerator 将所有源数据集的列链接到新数据集。

并行执行

Accelerator 专为并行处理而设计，主要通过分片数据集和并行 analysis() 调用组合来实现并行处理。

迭代器在 analysis() 函数内部运行，该函数为每个数据集片段 fork 一次。analysis() 函数的返回值将作为 synthesis() 函数的输入。我们可以显式地合并结果，不过 analysis_res 带有一个相当神奇的方法 merge_auto()，它根据数据类型将所有片段的结果合并为一个。

urd

我们已经看到 Accelerator 如何跟踪已经创建好的作业，并在必要时重用作业。这样节省了时间并将相关的计算链接在一起，不过，在这之上还有另一个层可以进一步提高可视性和作业重用性，它就是 urd 服务器。

urd 将作业清单及其依赖关系存储在基于日志文件的数据库中。在构建脚本中发生的所有事情都可以记录到 urd 中。为了做到这一点，我们需要一个名单来存储信息，还需要一个密钥，而在大多数情况下还需要一个日期，方便日后查找。

性能测试

新作业的启动时间只有几分之一秒。以下是一些不同作业类型的处理时间。

准备数据：导入、类型转换和散列

示例数据文件大小为 1.1TB（压缩后 280GB），包含 63 亿行和 14 列。Accelerator 运行在具有 72 核心和快速磁盘的大型机上。

上述数值是基于全部数据得出的。导入作业（A）：导入 gz 压缩文件。有趣的是，导入比普通的 zcat file.gz> /dev/null 要快 30％。在 FreeBSD 上，zcat 速度更快。类型转换作业（B）：5 个 json-list、5 个数字、2 个日期和 2 个 unicode 列，每行平均有 172 个字节。该作业的读取速度超过每秒半千兆字节，同时保存几乎相同数量的数据到磁盘上，因此磁盘带宽高于每秒 1 千兆字节。由于散列速度取决于被散列的列，因此显示的值（C）是四个散列作业的平均值。

处理数据

为了计算Σ(a×b×c)，我们通过一个 method 读取三个列、将它们的值相乘并将结果写入新列。第二个作业为新列添加值。

可以看到，将三个 float64 相乘并写回到磁盘实际上是很快的——每秒 7 千 7 百万行。将这些值汇总在一起甚至更快——每秒超过十亿个值。而在 Python 中，执行同样操作需要 6 秒。

结论

Accelerator 是一款用于快速数据处理的工具。在单机上，每秒可以处理数百万行数据，如果任务简单，可以每秒处理 10 亿行。除了速度快之外，Accelerator 还可以减少手动管理源文件、数据文件、计算以及相关结果的工作。它已被成功用在多个项目中，eBay 现在正式将其开源。

相关链接：

ExpertMaker Accelerator 代码仓库 (https://github.com/eBay/accelerator)

Installer 仓库 (https://github.com/eBay/accelerator-project_skeleton)

Accelerator 用户参考手册 (https://berkeman.github.io/pdf/acc_manual.pdf)

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