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本文由宋超发表于云 + 社区专栏
本文首先介绍了 Hadoop 中的 ResourceManager 中的 estimator service 的框架与运行流程，然后对其中用到的资源估算算法进行了原理剖析。
一. Resource Estimator Service 的出发点与目标
估计作业运行使用资源是大数据处理集群的一个重要且具有挑战性的问题。随着用户使用的集群资源越来越多，这一需求被逐渐放大。当前现有的解决方案一般是依赖于用户的经验来对作业资源需求进行估计，这样即繁琐又低效。根据对集群工作负载的分析，可以发现大部分工作 (超过 60%) 是重复工作，这样我们便有机会根据作业历史资源使用情况来估计作业下一次的资源需求量。同时，在未来，希望能提出一种与框架无关的黑盒解决方案。这样，即使作业来自不同的计算框架，我们也能对重复性作业进行资源需求估算。
二. Resource Estimator Service 的框架结构
Hadoop-resource estimator 主要由三个模块组成：Translator，SkylineStore 和 Estimator。下面分别介绍这三部分。
1.ResourceSkyline 用来表征作业在其生命周期中的资源利用率。它使用 RLESparseResourceAllocation 记录容器分配的信息。RecurrenceId 用于标识重复 pipeline 的特定运行。pipeline 可以包含多个作业，每个作业都有一个 ResourceSkyline 来表征其资源利用率。
2.Translator 用来解析作业日志，提取他们的 ResourceSkylines 并将它们存储到 SkylineStore。SingleLineParser 解析日志流中的一行并提取 ResourceSkyline。
3.SkylineStore 充当 Hadoop-resource estimator 的存储层，由 2 部分组成。HistorySkylineStore 存储由转换程序提取的 ResourceSkylines。它支持四种操作：addHistory，deleteHistory，updateHistory 和 getHistory。addHistory 将新的 ResourceSkylines 附加到定期 pipeline，而 updateHistory 删除特定定期 pipeline 的所有 ResourceSkyline，并重新插入新的 ResourceSkylines。PredictionSkylineStore 存储由 Estimator 生成的预测 RLESparseResourceAllocation。它支持两个操作：addEstimation 和 getEstimation。
4.Estimator 根据历史记录运行预测重复出现的 pipeline 资源需求，将预测存储到 SkylineStore 并在 YARN 上进行资源预留。Solver 读取特定定期 pipeline 的所有历史 ResourceSkylines，并预测其包含在 RLESparseResourceAllocation 中的新资源需求。目前，Hadoop-resource estimator 提供了一个 LPSOLVER 来进行预测（其中用到的算法模型会在后面进行讲解）。
三. 以示例 demo 演示其运行流程
Resource Estimator Service 的 URI 是 http://0.0.0.0，默认服务端口是 9998
(在 $ ResourceEstimatorServiceHome/conf/resourceestimator-config.xml”中配置)。在 $ ResourceEstimatorServiceHome/data 中，有一个示例日志文件 resourceEstimatorService.txt，其中包含 2 次运行的 tpch_q12 查询作业的日志。进行资源预测主要有以下几个步骤：
1. 解析作业日志：
POST http://URI:port/resourceestimator/translator/LOG_FILE_DIRECTORY
发送
POST http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/translator/data/resourceEstimatorService.txt
underlying estimator 将从日志文件中提取 ResourceSkylines 并将它们存储在 jobHistory SkylineStore 中。
2. 查询作业的历史 ResourceSkylines：
GET http://URI:port/resourceestimator/skylinestore/history/{pipelineId}/{runId}
发送
GET http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/skylinestore/history/*/*
underlying estimator 将返回历史 SkylineStore 中的所有记录。在示例文件中能够看到两次运行 tpch_q12 的 ResourceSkylines：tpch_q12_0 和 tpch_q12_1。
3. 预测作业的资源使用情况：
GET http://URI:port/resourceestimator/estimator/{pipelineId}
发送
http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/estimator/tpch_q12
estimator 将根据其历史 ResourceSkylines 预测新运行的作业资源需求，并将预测的资源需求存储到 jobEstimation SkylineStore。
4. 查询作业的预测资源情况：
GET http://URI:port/resourceestimator/skylinestore/estimate/{pipelineId}
发送
http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/skylinestore/estimation/tpch_q12
估算器将返回 tpch_q12 作业资源预测情况。
5. 删除作业的历史资源情况数据：
DELETE http://URI:port/resourceestimator/skylinestore/history/{pipelineId}/{runId}
发送
http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/skylinestore/history/tpch_q12/tpch_q12_0
underlying estimator 将删除 tpch_q12_0 的 ResourceSkyline 记录。重新发送
GET http://0.0.0.0:9998/resourceestimator/skylinestore/history/*/*
underlying estimator 只返回 tpch_q12_1 的 ResourceSkyline。
四. 资源预测算法中用到的数据介绍
Hadoop-resource estimator 的 Translator 组件会解析日志并将其按照一定规范的格式进行拼接，下面给出了示例中的资源历史使用数据和预测资源数据，可以看到作业的历史资源使用数据是同一个 job 的两次 run，分别为 tpch_q12_0 和 tpch_q12_1, 其主要给出了随时间变化的 memory 和 cpu 的使用情况。其中第 0 时间单位表示的是 container 规格，为 memory:1024,vcores:1，第 25 时间单位为作业结束时刻，memory 和 cpu 皆为 0。可以看到预测数据根据历史数据给出了 10~25 时间单位的资源预测数据。
历史资源使用数据:
[[{“pipelineId”:”tpch\_q12″,”runId”:”tpch\_q12\_0″},
[{“jobId”:”tpch\_q12\_0″,”jobInputDataSize”:0.0,”jobSubmissionTime”:0,”jobFinishTime”:25,”containerSpec”:{“memory”:1024,”vcores”:1},
“skylineList”:
{“resourceAllocation”:{
“0”:{“memory”:1024,”vcores”:1},
“10”:{“memory”:1099776,”vcores”:1074},
“15”:{“memory”:2598912,”vcores”:2538},
“20”:{“memory”:2527232,”vcores”:2468},
“25”:{“memory”:0,”vcores”:0}}}}]],
[{“pipelineId”:”tpch\_q12″,”runId”:”tpch\_q12\_1″},
[{“jobId”:”tpch\_q12\_1″,”jobInputDataSize”:0.0,”jobSubmissionTime”:0,”jobFinishTime”:25,”containerSpec”:{“memory”:1024,”vcores”:1},
“skylineList”:
{“resourceAllocation”:{
“0”:{“memory”:1024,”vcores”:1},
“10”:{“memory”:813056,”vcores”:794},
“15”:{“memory”:2577408,”vcores”:2517},
“20”:{“memory”:2543616,”vcores”:2484},
“25”:{“memory”:0,”vcores”:0}}}}]]]
预测数据:
{“resourceAllocation”:
“10”:{“memory”:1083392,”vcores”:1058},
“15”:{“memory”:2598912,”vcores”:2538},
“20”:{“memory”:2543616,”vcores”:2484},
“25”:{“memory”:0,”vcores”:0}}}
五.Resource Estimator Service 算法框架与原理
在本部分将重点介绍一下 estimator 中用到的资源预测算法原理。此算法由微软提出，其链接在文末参考资料中给出。下图是 estimator 的运行框架，可以看到其主要由三部分组成，下面分别介绍这三部分。
image
Automatic interence, 提取出作业的运行时间和历史资源使用情况。(a) Extractor of target, 能提取出作业的运行开始与结束时间。(b) Job resource model, 能提取出作业的资源使用情况, 例如作业资源随时间运行的变化情况和资源使用总量。
Recurring Reservation, 此部分包括有 Job Resource Model，可以根据作业历史运行时间与作业历史资源使用情况给出下一任务的资源使用情况。(a) 通过改变参数 α，可以控制 estimator 在分配资源的时候是侧重过分配还是侧重欠分配。(b) 根据作业资源预测模型给出的预测值为作业在原来分配的资源的基础上添加资源添加 agenda。此 job 下一个 run 就运行在此资源分配的基础上。
Dynamic Reprovisioning，此部分根据前面给出的资源 agenda, 动态调整作业的每个运行阶段的资源分配。
六. 算法原理剖析
微软提出的此资源分配算法本质上是一种最优化算法，其优化的目标函数是由两部分组成的线性组合，下文中 stage 的概念是指每个 job 的运行期间按照一定规则划分成多个时间片，每个时间片称之为一个 stage，下面分步骤阐述其算法原理。
1. 首先定义一个目标函数，也可以称之为损失函数，即我们优化的目标。在此算法中由过分配和欠分配组成的线性组合组成损失函数 costfunction。目标就是 minimize(cost=αA0(s)+(1−α)Au(s))。其中 A0(s)表示在当前 stage 的资源过分配值，其是由当前 stage 的分配值减去此 stage 的历史资源使用均值然后取平均得到，其公式表示为 A0(s)=1N∑Ni=1∑k(sk−si,k)+,sk 即为当前的资源分配值，si,k 即为第 i 次 run 的历史资源使用值;Au(s)表示当前 stage 的欠分配值，其是由上一 stage 的欠分配值加上当前 stage 的欠分配值得到，公式表示如下：Di,k(s1,…,sk)=(Di,k+si,k−sk)+,Au(s)=1N∑Ni=1Di,k(s), 下图比较直观的显示了 estimator 在预测资源时的一种过分配与欠分配的情况。
2. 针对每个 stage, 此算法的策略就是选择可以使得 costfunction 最小的资源分配方式，即选择一个值使得 costfunction 最小，即得到 Sk, 即每一个 stage 上的资源分配值。因为分配值是固定规格的倍数，所以在实现时可以通过简单的 for 循环或者一些最优化算法比如爬山法或者蚁群算法就可以快速得到最小值。
3. 总结：算法中的做法是针对一个 job，根据其历史运行时间拿到其作业开始和结束时间，在这时间段内按照一定规则划分时间片，每一个时间片为一个 stage，根据同一 job 多次 run 的历史资源使用情况来预测下一 run 的资源使用情况。其每次配置的策略是使得 costfunction 最小。costfunction 是过分配与欠分配的一个线性组合。
七. 算法的测试效果
在本次测试中运行 tpch_q12 作业 9 次，并在每次运行中收集作业的资源 skylines。然后，在 Resource Estimator Service 中运行日志解析器，从日志中提取 ResourceSkylines 并将它们存储在 SkylineStore 中。下面绘制了作业的 ResourceSkylines 以进行演示。
在 Resource Estimator Service 中运行估算器来预测新运行的资源需求, 下面绘制了预测的资源需求数据。可以看到预测数据根据历史资源使用情况较好地表征了下一次运行的资源使用数据，有一定的参考意义。另外在实际场景业务上的测试效果还有待考证。
八. 参考
1.Resourcemanager Estimator Service
2. 微软算法文章
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