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  • IMPALA的灵感来自于热门的A3C架构,后者使用多个分布式actor来学习agent的参数。在类似这样的模型中,每个actor都使用策略参数的一个副本,在环境中操作。actor会周期性地暂停探索,将它们已经计算得出的梯度信息...

    以下总结来源于https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/79292530

    IMPALA的灵感来自于热门的A3C架构,后者使用多个分布式actor来学习agent的参数。在类似这样的模型中,每个actor都使用策略参数的一个副本,在环境中操作actor会周期性地暂停探索,将它们已经计算得出的梯度信息分享至中央参数服务器,而后者会对此进行更新。

    在这里插入图片描述
    与此不同,IMPALA中的actor不会被用来计算梯度信息。它们只是收集经验,并将这些经验传递至位于中心的learnerlearner计算梯度。因此在这样的模型中,actor 和 learner 是完全独立的。为了利用当代计算系统的规模优势,IMPALA在配置中可支持单个learner机器也可支持多个相互之间同步的learner机器。以这种方式将学习和操作分开也有利于提升整个系统的吞吐量,因为与批量A2C这类架构不同,actor不再需要等待学习步骤。这帮助我们在有趣的环境中训练IMPALA,同时不必面临由于帧渲染时间或任务重启耗时造成的差异。

    在这里插入图片描述
    不过操作和学习的解耦也导致,actor的策略落后于learner。为了弥补这样的差距,我们引入了离策略优势actor-评价者公式V-trace。它弥补了离策略actor获得的轨迹。你可以从我们的论文中了解算法及其分析细节。
    在这里插入图片描述
    凭借优化的模型,与传统agent相比,IMPALA可以处理多出一到两个数量级的经验,使得在挑战性环境中的学习成为可能。我们将IMPALA与多种热门的actor-评价者方法进行了比较,发现前者有明显的速度提升。此外,IMPALA的吞吐量上升与actor、learner的数量增长呈线性关系。这表明,分布式agent模型和V-trace算法都可以胜任超大规模的实验,即使机器数量达到数千台。

    在利用DMLab-30关卡进行测试时,与分布式A3C相比,IMPALA的数据效率达到10倍,而最终得分达到两倍。此外,与单任务环境中的训练相比,IMPALA在多任务环境的训练中表现出正向转换。

    以下总结来源于:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58226117?utm_source=wechat_session

    在这里插入图片描述
    Single Learner

    learner 的主要作用是通过获取 actor 得到的轨迹来做 SGD 来更新各个神经网络的参数,神经网络训练本身可并行的特性,learner 使用的是一块GPU。actor 定期从 learner 获取最新的神经网络参数,并且每个 actor 起一个模拟环境,来使用自己能获得的最新策略去采样,并且把获取到的 { x t , a t , r t , μ ( a t ∣ x t ) } \{ x_t, a_t, r_t, \mu(a_t|x_t)\} {xt,at,rt,μ(atxt)} 传回供 learner 去更新各个神经网络参数。由于模拟环境的运行通常不方便做并行,actor 一般使用 CPU。由于 actor 上的策略 μ \mu μ 可能不是 learner中最新的策略 π \pi π ,因此这里使用了不同的符号来表示。

    下一步,当训练规模扩大的时候,可以考虑使用多个learner(多块GPU)并且每块GPU配套多个 actor (CPU)。每个learner只从自己的 actor 们中获取样本进行更新,learner之间定期交换gradient并且更新网络参数actor也定期从任意learner上获取并更新神经网络参数。(这里有点没搞懂,为啥 actor 会去从别的learner那里拿神经网络参数?参考了[1]还是不明白)

    IMPALA中 actorlearner相互异步工作,极大提高了时间利用率。文章还与与batched A2C做了对比,如下图所示。

    • a图中,正向传播和反向传播都想凑一批来做(可能是给到GPU来算),因此每一步都需要同步,而模拟环境各步所需时间方差很大,这样浪费了大量的等待时间;
    • b图中,只把耗时较长的反向传播凑一批来做,正向传播就给各个 actor 自己做;
    • 而c图中的IMPALA则完全把 actorlearner分开异步进行,这样 actor 不用去等待别的 actor ,可以尽可能多的做采样,相应地,所作出的牺牲就是每次更新得到的样本变为了off-policy样本。接下来本文提出了 V-trace 对于 off-policy 样本做修正。

    在这里插入图片描述

    V-trace

    算法中需要根据采样到的样本来维护一个状态价值函数 V θ ( x ) V_{\theta} (x) Vθ(x),V-trace的目的是根据采样到的 { x t , a t , r t , μ ( a t ∣ x t ) } \{ x_t, a_t, r_t, \mu(a_t|x_t)\} {xt,at,rt,μ(atxt)} 和 当前状态价值函数网络 来给出 当前状态价值函数的一个更好的估计 v s v_s vs s s s 下标表示它是其中的一个样本),这样价值神经网络就可以把它作为一个更新的目标来更新权重。

    我们直接写出 v s v_s vs 的表达形式。
    在这里插入图片描述
    它具有如下性质:

    • 状态价值函数 V θ ( x ) V_{\theta} (x) Vθ(x) 每次往 v s v_s vs 上更新,最后能够收敛;最后面我们会证明如果有 V-trace 算子 R : V ( x s ) → v s R:V(x_s) \to v_s R:V(xs)vs,那么该算子是contraction。

    • 状态价值函数 V θ ( x ) V_{\theta} (x) Vθ(x) 每次往 v s v_s vs 上更新,收敛到的状态价值函数是介于 V π V^{\pi} Vπ V μ V^{\mu} Vμ 之间的某个价值函数,我们记该价值函数为 V π ρ ‾ V^{\pi_{\overline \rho}} Vπρ ,该价值函数对应的策略如下所示;最后面我们通过计算V-trace算子的不动点可以得到这个结论。
      在这里插入图片描述

    • 为了避免importance weight发散,我们需要加上相应的上界来避免;参数 ρ ‾ \overline \rho ρ 决定了收敛到的不动点位置; c ‾ \overline c c ρ ‾ \overline \rho ρ 决定了收敛的速率。

    • 在on-policy的情况下,如果 ρ ‾ ≥ c ‾ ≥ 1 \overline \rho \ge \overline c \ge1 ρc1 ,那么 v s v_s vs 就退化为on-policy n-steps Bellman target。

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  • Impala分布式查询

    千次阅读 2016-06-13 10:06:01
     分布式查询是impala的核心。曾几何时,你需要研究并行计算,才能开始进行深奥而晦涩的操作。现在,有运行在Hadoop上面的Impala,你只需要...一台笔记本电脑。理想情况下,一个IT部门也会有运行着Cloudera ...

    http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51655483

    翻译自《Getting Started with Impala

     

    分布式查询

      

            分布式查询是impala的核心。曾几何时,你需要研究并行计算,才能开始进行深奥而晦涩的操作。现在,有运行在Hadoop上面的Impala,你只需要...一台笔记本电脑。理想情况下,一个IT部门也会有运行着Cloudera Distribution with Hadoop (CDH)的Linux服务器集群。但在紧急情况下,有一个虚拟机的单独的笔记本电脑就能够进行开发和设计的工作。

      当一个Impala查询在一个Hadoop集群上运行时,Impala将工作分解成多个阶段,并且自动的将适当的请求发送给集群中对应的节点。这种自动分工就是为什么Impala能这么好适用于大数据应用案例的原因。当一个工作被4个,10个,100个或者更多的机器划分的时候,这些查询根据单机的容量而应变,形成一个单元来运行。分解工作和制定它在这么多的机器之间通信会产生一些开销。因此,有两个重点:1.为高效的查询处理组织好你的方案 2.帮助Impala估计特定的查询会涉及多少工作。

      每个分布式查询执行步骤如下(极大的简化了):

      1.Node #1,core #1:从你的本地磁盘的相关数据块中读取大数据文件的一部分。

      2.Node #1,core #2:读取相同文件的不同部分。每个请求像这样运行,使得一个节点有着该请求对应的数据块备份。多核意味着每个服务器有并行处理4,8,16甚至更多的数据块的潜力。

      3.Node #2 ,core #1:读取整个小的数据文件。该文件要足够小,以至于能适应单个HDFS块,这样一来你就能处理所有事情了。

      4.重复以上集群中所有数据节点和节点中的核的工作,增加每个节点的可用磁盘数量。保持运行,直到所有的相关HDFS数据块被处理完。

      5.假设:处理一个查询,只需要列X,Y和Z,并且产生一个结果集。那么,每个节点:忽略来自所有其它列的数据。(使用Parquet格式的表的话,这些被忽略的数据将不会被读取)这种操作就是所谓的投影(projection)

      6.每个节点:当你读取数据文件时,忽略所有不符合WHERE条款的行。这就是一个过滤(filtering)操作;在WHERE条款中的条件被称作为断言(predicates)

      7.每个节点:现在可以得到所保存的更加易于管理的数据量,在它上面进行求和,排序,分组,函数调用,或者其它操作。

      8.对表中的所有相关的数据文件运行这些步骤,直到所有需要的数据读取完毕,并且每个节点的每个核得出自己部分所对应的结果集。

      9.如果查询语句有LIMIT条款,那么结果集会更加被压缩。每个节点:假设你是一个寻找到“top N”结果的节点,并且只返回前N行的结果集。

      10.现在如果有一个JOIN或者UNION条框,每个节点传送必要的中间结果给其它节点来进行交叉检查,消除重复等等。对所有的JOIN和UNION条款重复以上步骤。

      11.当查询的所有阶段的中间结果都已经准备好了,就尽量把结果返回给任何首先初始化查询的节点。这个协调节点(coordinator node)进行必要的最终排序,分组和聚合。比如,只有当所有的中间结果可以相互比较的时候,才能最终裁定“top 10 visitors”。

      

      所有的并行处理对结果的特性具有以下的影响:

    • 任何写操作可能产生多个输出文件,每个节点以单独的文件作为返回的运行结果。
    • 哪个数据在哪个节点上处理事先并不确定。因此,在连续查询的时候,会存在一定程度的性能变化。
    • 通过后续查询而形成的特定排序,返回至磁盘上的结果是不可靠的。工作可能被分解到不同的节点上,或者节点会根据完成自己那部分的工作的速度,以不同的顺序返回中间结果。
    • 跨群集分配工作之前,每个查询的规划阶段会尽可能的计算出未知数。Impala会尽可能的把表达式转化为常量,而不是在每个节点上重新计算它们。当你调用时间相关的函数时,比如说 NOW(), 在查询开始的时候,那时候的时间会被捕获,并且所有节点上使用相同的值,而不会重新计算每个节点开始工作的精确时间。
    • 传送最终结果给协调节点所花的时间和结果集的大小成正比。因此,Impala的查询一般会避免大表的select * 操作,并且一般会包含多个WHERE条款,一个LIMIT条款或者聚合函数,来把结果压缩成相对小的体积,并且减少网络开销。


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  • 15、Impala分布式SQL引擎) Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是...

    15、Impala(分布式SQL引擎)

       Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性。相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

    1、Impala架构

    http://attachbak.dataguru.cn/attachments/forum/201305/14/12392221ckorza7acq4jjk.jpg

    Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成。

    Impalad: 与DataNode运行在同一节点上,由Impalad进程表示,它接收客户端的查询请求(接收查询请求的Impalad为Coordinator,Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句,生成查询计划树,再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行),读写数据,并行执行查询,并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator,由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接,用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。

    在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server(连接客户端),hs2_server(借用Hive元数据), be_server(Impalad内部使用)和一个ImpalaServer服务。

    Impala State Store: 跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息,由statestored进程表示,它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接,各Impalad都会缓存一份State Store中的信息,当State Store离线后(Impalad发现State Store处于离线时,会进入recovery模式,反复注册,当State Store重新加入集群后,自动恢复正常,更新缓存数据)因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作,但会因为有些Impalad失效了,而已缓存数据无法更新,导致把执行计划分配给了失效的Impalad,导致查询失败。

    CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具(Impala Shell使用python实现),同时Impala还提供了Hue,JDBC, ODBC使用接口。

    2、Impala与Hive的关系

     Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

    https://images0.cnblogs.com/blog/689699/201502/092058529334429.png

    3、Impala查询处理过程

    Impalad分为Java前端与C++处理后端,接受客户端连接的Impalad即作为这次查询的Coordinator,Coordinator通过JNI调用Java前端对用户的查询SQL进行分析生成执行计划树,不同的操作对应不用的PlanNode, 如:SelectNode, ScanNode, SortNode, AggregationNode, HashJoinNode等等。

      执行计划树的每个原子操作由一个PlanFragment表示,通常一条查询语句由多个Plan Fragment组成, Plan Fragment 0表示执行树的根,汇聚结果返回给用户,执行树的叶子结点一般是Scan操作,分布式并行执行。

          Java前端产生的执行计划树以Thrift数据格式返回给Impala C++后端(Coordinator)(执行计划分为多个阶段,每一个阶段叫做一个PlanFragment,每一个PlanFragment在执行时可以由多个Impalad实例并行执行(有些PlanFragment只能由一个Impalad实例执行,如聚合操作),整个执行计划为一执行计划树),由Coordinator根据执行计划,数据存储信息(Impala通过libhdfs与HDFS进行交互。通过hdfsGetHosts方法获得文件数据块所在节点的位置信息),通过调度器(现在只有simple-scheduler, 使用round-robin算法)Coordinator::Exec对生成的执行计划树分配给相应的后端执行器Impalad执行(查询会使用LLVM进行代码生成,编译,执行。对于使用LLVM如何提高性能这里有说明),通过调用GetNext()方法获取计算结果,如果是insert语句,则将计算结果通过libhdfs写回HDFS当所有输入数据被消耗光,执行结束,之后注销此次查询服务。  

      Impala的查询处理流程大概如图所示:

    https://images0.cnblogs.com/blog/689699/201502/092100494176141.png

    4、Impala相对于Hive所使用的优化技术

    1、没有使用MapReduce进行并行计算,虽然MapReduce是非常好的并行计算框架,但它更多的面向批处理模式,而不是面向交互式的SQL执行。与MapReduce相比:Impala把整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,在分发执行计划后,Impala使用拉式获取数据的方式获取结果,把结果数据组成按执行树流式传递汇集,减少的了把中间结果写入磁盘的步骤,再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销,即相比Hive没了MapReduce启动时间。

    2、使用LLVM产生运行代码,针对特定查询生成特定代码,同时使用Inline的方式减少函数调用的开销,加快执行效率。

    3、充分利用可用的硬件指令(SSE4.2)。

    4、更好的IO调度,Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势,同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。

    5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能(Impala支持多种存储格式)。6、最大使用内存,中间结果不写磁盘,及时通过网络以stream的方式传递。

    5. Impala与Hive的异同

    数据存储:使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。

    元数据:两者使用相同的元数据。

    SQL解释处理:比较相似都是通过词法分析生成执行计划。

    执行计划

    Hive: 依赖于MapReduce执行框架,执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce,则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。

    Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。

    数据流

     Hive: 采用推的方式,每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。

    Impala: 采用拉的方式,后续节点通过getNext主动向前面节点要数据,以此方式数据可以流式的返回给客户端,且只要有1条数据被处理完,就可以立即展现出来,而不用等到全部处理完成,更符合SQL交互式查询使用。

    内存使用:

     Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据,则会使用外存,以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束,中间结果也会写入HDFS中,同样由于MapReduce执行架构的特性,shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。

    Impala: 在遇到内存放不下数据时,当前版本1.0.1是直接返回错误,而不会利用外存,以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制,最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据,在执行过程不会有写磁盘的操作(insert除外)。

    调度:

     Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。

    Impala: 调度由自己完成,目前只有一种调度器simple-schedule,它会尽量满足数据的局部性,扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器目前还比较简单,在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到,现在还没有考虑负载,网络IO状况等因素进行调度。但目前Impala已经有对执行过程的性能统计分析,应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。

    容错:

    Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。

    Impala: 在查询过程中,没有容错逻辑,如果在执行过程中发生故障,则直接返回错误(这与Impala的设计有关,因为Impala定位于实时查询,一次查询失败,再查一次就好了,再查一次的成本很低)。但从整体来看,Impala是能很好的容错,所有的Impalad是对等的结构,用户可以向任何一个Impalad提交查询,如果一个Impalad失效,其上正在运行的所有Query都将失败,但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行,不会影响服务。对于State Store目前只有一个,但当State Store失效,也不会影响服务,每个Impalad都缓存了State Store的信息,只是不能再更新集群状态,有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行,导致本次Query失败。

    适用面:

    • Hive: 复杂的批处理查询任务,数据转换任务。
    • Impala:实时数据分析,因为不支持UDF,能处理的问题域有一定的限制,与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。

    6. Impala的优缺点

    优点:

    • 支持SQL查询,快速查询大数据。
    • 可以对已有数据进行查询,减少数据的加载,转换。
    • 多种存储格式可以选择(Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile)。
    • 可以与Hive配合使用。

    缺点:

    • 不支持用户定义函数UDF。
    • 不支持text域的全文搜索。
    • 不支持Transforms。
    •  不支持查询期的容错。
    • 对内存要求高。

    官方网站:https://impala.apache.org/

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  • 见 githubhttps://github.com/Marc-lu/Building-Hadoop-Hive-Impala-platform
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