简介： 本文从数据迷信概念、背景和现状切入，引出减速数据迷信的新形式Mars，并介绍了Mars具体能解决的一些问题和背地的逻辑、哲学，同时对Mars整体数据处理流程进行了介绍。

本文分为4个局部：

  • Mars的背景和现状
  • Mars解决了什么问题
  • Mars背地的哲学
  • 总结与瞻望

一、Mars的背景和现状

说到减速数据迷信的新形式，就不得不说什么是数据迷信，以下是维基的定义：

数据迷信通过使用各种相干的数据来帮忙非专业人士来了解问题。第一，它的指标是从数据中提取输出价值的局部，第二，它要生产数据产品，第三它联合了十分多重要的技术，包含数学、统计、机器学习、可视化，最初，它须要真正解决问题。

它蕴含三个方面，计算机科学、数学和统计、畛域和商业常识。它们联合起来别离是机器学习、软件开发和传统钻研，两头是数据迷信。

数据科学技术栈蕴含语言、数据分析、数据工程、机器学习、Web开发、运维和商业智能。每个技术栈都蕴含不同的工具，提供不同的数据服务。

传统Python数据迷信栈的三大底座是NumPy、Pandas和SciPy。NumPy是最外围的局部，它用来做数值计算，简直其余所有Python的数据科学技术栈都建设在NumPy上，因为它有最根底的数据结构，也就是多维数组；另外，Pandas也用NumPy实现，它下面有很多API来进行剖析操作；而SciPy次要负责科学计算。在此基础上，是机器学习和可视化，同时还有丰盛的Python函数。

下面是Python数据科学技术栈整体的情况，他们有几大益处，比方宽泛应用，是事实标准；上手成本低，容易为初学者和学生入门；和语言联合严密，能用Python来组织函数调用。然而它们都是单机的库，不能解决很大的数据量，所以须要用到大数据的数据工程技术栈，比方Hadoop、Hive、Spark等。它们尽管反对多语言，没有强绑定，然而学习门槛比拟平缓，也须要对系统自身有足够的理解。做数据迷信须要把精力放在数据自身，而不是工具，然而这几个库让工作围绕着库开展，而非数据。因而，咱们是否能把这两个工作连接起来，利用传统的技术价值而不是关注大数据系统自身，来解决很多问题。

当初大家说摩尔定律曾经生效，咱们能够回顾一下它的历史。晚期它通过简单指令集和精简指令集的形式让速度晋升，然而随着缩放比例定律和阿姆达尔定律的终结，将来是不是要20年能力达到2倍效率的晋升呢？

另外随着深度学习、机器学习和AI的炽热，机器学习模型也会越来越大，它的训练曾经呈指数级增长，然而摩尔定律并没有追上机器学习模型训练倒退的速度。

另外一个现状就是技术栈的问题，NumPy、Pandas等它们更多只能在单核上来利用计算，然而阿姆达尔定律下的核数是会越来越多，所以并没有很好地进行利用。同时，不论是计算量还是数据规模的增长速度，都超过了摩尔定律的速度，所以也不能用单机解决问题。

基于以上，减速数据迷信次要有两种形式。第一是Scale up，利用多核和更好的硬件，比方GPU、FPGA和TPU等，以及现有的库，包含Modin、CuPy、Rapids等来晋升效率。第二是 Scale out，利用分布式的形式来减速，因为单核的性能总归是无限的，能够利用Ray、Dask和Modin等。而联合Scale up和Scale out，就能够构建一个大规模的更好的硬件集成，比方明天介绍的减速数据迷信的新形式Mars。

二、Mars解决了什么问题

Mars就是咱们试图构建的“桥”，能来兼顾小规模和大规模数据处理。大规模数据处理能构建集群，有三种次要形式，第一是在物理机上，第二是kubernetes，第三是Hadoop Yarn的调度器上，拉起Mars的集群。

Mars的外围根底局部对应着传统Python数据技术栈，比方Mars Tensor对应NumPy，DataFrame对应Pandas等。而构建在这个根底之上的，是Mars Learn模块，它能够兼容Scikit-learn API，能简略地进行更大数据规模的分布式解决。此外，Mars还反对深度学习和机器学习的框架，比方能轻松运行TensorFlow、PyTorch等，而且可视化也能够在Mars上发表。除此之外，Mars还反对了丰盛的数据源。

从传统Python技术栈到Mars也非常简单，比方在NumPy和Pandas里要变成Mars，只须要替换import，而后前面变为提早执行即可。

一般的Python函数，在调用的时候变成mr.spawn来提早这个过程，最初通过execute来并发执行，不必放心Mars是运行在单机上还是分布式运行。

而Mars上的TensorFlow大部分也一样，区别在于main函数局部的变动。

三、Mars背地的设计哲学

第一是分而治之，不反复造轮子。比方创立一个Mars的Tensor，对外面所有元素进行求和操作，在触发execute之后，Mars会生成小工作的计算图，它能够将小任务调度到分布式的集群中来运行。此外还做了很多优化，通过算子交融来晋升性能。

第二，在Mars的世界，所有皆可并行。在Mars里实现了并行正则排序算法，比方创立一个cluster，有5个Worker，每个Worker是8核32G，那么相比单机的NumPy函数，它晋升了4倍。

上面看下Mars整体数据的解决流程。咱们通过客户端的代码触发执行，生成一个粗粒度的计算图，而后通过Web服务器提交工作，并将工作转发给Scheduler，而后在这里切分成小工作。随后，Scheduler依据Worker工作负载的状况来把它散发到各个机器上运行，这里会用到调度的策略等等。这个过程中，Mars会主动触发数据传输工作，保障在节点执行的时候它所有输出的数据都在这台机器上。此外Mars还会主动进行Spill操作，当咱们内存不够的时候，它会把不罕用的数据Spill到磁盘上，让Mars能够解决远超过这个内存能放下的数据规模。

四、总结与瞻望

首先Mars是齐全开源的我的项目，齐全遵循开源的标准，而且我的项目的progress都能在GitHub上看到；其次Mars有兼容性，它的API高度兼容NumPy、Pandas和Scikit-learn；同时，它的单机、多核与分布式的解决性能也更高；最初是交互性，Mars Remote能够把以前的代码变成分布式代码，并且外部也能够与第三方库做集成。

Github地址：https://github.com/mars-project/mars

上面是对于Mars将来的瞻望，大家能够拜访专栏。将来咱们的开发计划重心放在晋升Mars learn的接口覆盖率和Mars DataFrame接口覆盖率上，对立单机和分布式执行层等等。

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