自定义Spark Partitioner提升es-hadoop Bulk效率

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自定义Spark Partitioner提升es-hadoop Bulk效率

祝威廉 2016-09-09 18:06:32 浏览1878
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前言

之前写过一篇文章,如何提高ElasticSearch 索引速度。除了对ES本身的优化以外,我现在大体思路是尽量将逻辑外移到Spark上,Spark的分布式计算能力强,cpu密集型的很适合。这篇文章涉及的调整也是对SparkES 多维分析引擎设计 中提及的一个重要概念“shard to partition ,partition to shard ” 的实现。不过目前只涉及到构建索引那块。

问题描述

当你bulk数据到集群,按照ElasticSearch Bulk 源码解析所描述的:
接着通过executeBulk方法进入原来的流程。在该方法中,对bulkRequest.requests 进行了两次for循环。
第一次判定如果是IndexRequest就调用IndexRequest.process方法,主要是为了解析出timestamp,routing,id,parent 等字段。
第二次是为了对数据进行分拣。大致是为了形成这么一种结构:
第二次就是对提交的数据进行分拣,然后根据route/_id 等值找到每个数据所属的Shard,最后将数据发送到对应Shard所在的Node节点上。
然而这导致了两个问题:
  1. ES Node之间会形成N*N个连接,消耗掉过多的bulk线程
  2. 出现了很多并不需要的网络IO
所以我们希望能够避免这种情况。

Spark Partition to ES Shard

我们希望能够将分拣的逻辑放到Spark端,保证Spark 的Partition 和ES的Shard 一一对应,并且实现特定的Partitoner 保证数据到达ES都会被对应的Shard所在的节点直接消费,而不会再被转发到其他节点。经过我的实际测试,做了该调整后,写入QPS有两倍以上的提升

理论基础

这里的理论基础自然是es-hadoop项目。
类的调用路径关系为:
EsSpark -> 
     EsRDDWriter -> 
           RestService -> 
                  RestRepository -> 
                            RestClient ->
                                NetworkClient -> 
                                        CommonsHttpTransport
简单介绍下他们的作用:
  • EsSpark, 读取ES和存储ES的入口。通过隐式转换,会显得更Spark.
  • EsRDDWriter ,调用RestService创建PartitionWriter,对ES进行数据写入
  • RestService,负责创建 RestRepository,PartitionWriter
  • RestRepository,bulk高层抽象,底层利用NetworkClient做真实的http请求,另外也维护Buffer相关的,典型比如积攒了多少条,多少M之后进行flush等。
  • NetworkClient 对 CommonsHttpTransport的封装,主要添加了一些节点校验功能。
  • CommonsHttpTransport 你可以认为是对HttpClient的一个封装

原来我以为需要对es-hadoop项目的源码进行修改才能实现前面提到的逻辑。事实上基于es-hadoop很容易实现上面提到的需求。
我们现在解释下为什么不需要修改源码。
在RestService类里,构建RestRepository的时候,会判定是多索引还是单索引。对应代码如下:
RestRepository repository = (iformat.hasPattern() ?
 initMultiIndices(settings, currentSplit, resource, log) : 
initSingleIndex(settings, currentSplit, resource, log));
这里我们只解析单索引部分代码,在对应的initSingleIndex方法里有如下代码:
int bucket = currentInstance % targetShards.size();
Shard chosenShard = orderedShards.get(bucket);
Node targetNode = targetShards.get(chosenShard);
先简要说明下几个参数变量。
  • targetShards 是索引所有的主分片到对应Node节点的映射。
  • orderedShards 则是根据shardId 顺序排序Shard集合
  • currentInstance 是partitionId
因为我们已经通过partitioner 将partitionId 转化为shardId,,也就是partitionId X 里的数据,都是属于shardId 为X。 也就是说currentInstance == partitionId == shardId。下面是我们推导出来的关系:
  • currentInstance < targetShards.size() 
  • bucket == currentInstance == partitionId == shardId
  • targetNode 持有ShardId=currentInstance 的Primary Shard
所以这段代码实际完成了partitionId 到 targetNode的映射关系。

ESShardPartitioner 实现

涉及到这块的主要有 es-hadoop 的mr以及 spark模块。在mr模块里包含了ES的分片规则实现。 spark 模块则包含ESShardPartitioner类。
代码如下:
package org.elasticsearch.spark
import ....
class ESShardPartitioner(settings:String) extends Partitioner {
      protected val log = LogFactory.getLog(this.getClass())

      protected var _numPartitions = -1 

      override def numPartitions: Int = {   
        val newSettings = new PropertiesSettings().load(settings)
        val repository = new RestRepository(newSettings)
        val targetShards = repository.getWriteTargetPrimaryShards(newSettings.getNodesClientOnly())
        repository.close()
        _numPartitions = targetShards.size()
        _numPartitions
      }

      override def getPartition(key: Any): Int = {
        val shardId = ShardAlg.shard(key.toString(), _numPartitions)
        shardId
      }
}

public class ShardAlg {
    public static int shard(String id, int shardNum) {
        int hash = Murmur3HashFunction.hash(id);
        return mod(hash, shardNum);
    }

    public static int mod(int v, int m) {
        int r = v % m;
        if (r < 0) {
            r += m;
        }
        return r;
    }
}
使用方式如下:
......partitionBy(new ESShardPartitioner(settings)).foreachPartition { iter =>
      try {
        val newSettings = new PropertiesSettings().load(settings)
        //创建EsRDDWriter
        val writer = EsRDDCreator.createWriter(newSettings.save())
        writer.write(TaskContext.get(), iter.map(f => f._2))        
      }
不过这种方式也是有一点问题,经过partition 后,Spark Partition Num==ES Primary Shard Num,这样会使得Spark写入并发性会受到影响。
这个和Spark Streaming 里KafkaRDD 的partition数受限于Kafka Partition Num 非常类似。我之前也对这个做了扩展,是的多个Spark Partition 可以映射到同一个Kafka Partition.
所以这里有第二套方案:
  1. 修改ESShardPartitioner,可以让多个分区对应一个Shard,并且通过一个Map维护这个关系
  2. 每个分区通过EsRDDWriter指定shardId进行写入。
......partitionBy(new ESShardPartitioner(settings)).foreachPartition { iter =>
      try {
        val newSettings = new PropertiesSettings().load(settings)
        //创建EsRDDWriter
        val writer = EsRDDCreator.createWriter(newSettings.save())
        writer.write(TaskContext.get(), iter.map(f => f._2))        
      }
第二点可能需要修改es-hadoop源码了,不过修改也很简单,通过settings传递shardId,然后在
RestService.initSingleIndex添加如下代码:
if(settings.getProperty(ConfigurationOptions.ES_BULK_SHARDID) != null){       
            targetNode = targetShards.get(orderedShards.get(Integer.parseInt(settings.getProperty(ConfigurationOptions.ES_BULK_SHARDID))));
        }
在创建EsRDDWriter时拷贝settings的副本并且加入对应的ConfigurationOptions.ES_BULK_SHARDID.
使用时类似下面这个例子:
//val settings = new SparkSettings(conf).save()
.partitionBy(new ESShardPartitioner(settings)).mapPartitionsWithIndex { (partitionIndex, iter) =>
      try {
      val writer = EsSpark.createEsRDDWriter[Map[String,String]](settings, resource)
       //shardToPartitions个 Spark partition 对应一个ES Shard
        val shardId = ESShardPartitioner.shardIdFromPartitionId(partionId, shardToPartitions)
       //强制该分片写入到特定的Shard里
        val stats = writer.writeToSpecificPrimaryShard(TaskContext.get(), shardId, iter.map(f => f._2))
        List(NewStats(stats.bulkTotalTime, stats.docsSent)).iterator
      } catch {
这样可以把一份数据切成多分,并发写入ES的某个Shard.

总结

将ES的计算外移到Spark在这个场景中还是比较容易的。下次我还会专门写篇文章,剖析es-hadoop的实现,以及一些关键参数,尤其是一些类的使用。方便我们对es-hadoop实现定制化修改。

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