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流图计算在蚂蚁数仓加速场景的应用

来源:CTO 日期:2024/3/15 7:21:33 阅读量:(0)

一、流图计算引擎 TuGraph-Analytics

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TuGraph-Analytics 是蚂蚁自研的实时图计算引擎,目前广泛应用于蚂蚁金融风控、知识图谱等业务场景。其形态接近于 Spark 或 Flink 这样的计算引擎,具有分布式流图计算的能力,类似于 Spark GraphX 和 Tiger Graph。但与它们最大的区别是 TuGraph-Analytics 是个流图计算引擎,它具备流批一体的能力,能处理流式图数据,也能做批量的图的分析,另外也具备图的 OLAP 分析的能力。

上图中列出了 TuGraph-Analytics 的发展历程,16 年就已经立项,当时基于内部的流式计算引擎扩展了图的能力,实现了初代的流图计算引擎。18 年进一步完善引擎能力,主要是支持离线图仿真的能力以及图 OLAP 能力,发展成为多计算形态的图计算引擎。22 年朝着云原生的图计算引擎架构发展,支持了存算分离,同时也支持了云原生的 K8s 部署方式,到 23 年 6 月份项目正式对外开源。

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TuGraph-Analytics 的整体架构如上图所示,主要分为 DSL 层、API 层、runtime层、存储层以及云原生的 K8s 层,另外还提供了 GeaFlow Console 开发环境。

这里需要说明一下,对外开源品牌叫 TuGraph-Analytics,项目名字叫 GeaFlow,所以项目代码里面还能看到 GeaFlow 这样的名称。

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整个引擎的核心能力主要分为以下几部分:

  • 图构建能力:图构建是将原始数据转成图数据,比如日志数据,目前支持实时图构建和离线图构建。
  • 图查询服务:图的 OLAP 探索的能力。
  • 实时图计算:增量图计算的能力。
  • 图仿真计算:离线图的特征计算能力。
  • 图表融合查询语言;支持 SQL+GQL 图表融合分析能力。
  • 一体化图研发平台 GeaFlow Console。

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应用场景主要包括以下三个:

  • 离线的图仿真计算:离线的图特征计算,主要将 Hive 或 ODPS 中的历史数据通过构图引擎写到图存储,然后做图的特征计算,主要做算法特征验证,帮助快速上线图特征。
  • 实时图计算:增量实时图计算能力,将实时数据源的数据切成很多个小的窗口,这些窗口数据会形成增量图,叫 △G,△G 会和全量的底图做增量图计算。主要场景是一些对实时性要求比较高的需求,比如实时交易环的查找,去判断一笔交易是不是套现行为。
  • OLAP 分析:将各种数据源的数据进行实时的构图,写到图存储中,然后通过 OLAP 服务来提供分析查询,基于图 OLAP 能力可以做多维度关系查询。

二、TuGraph-Analytics DSL

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接下来介绍 TuGraph-Analytics DSL。目前流行的语言非常多,有 Gremlin、Cypher、GSQL、ISO/GQL 和 PGQL 等,其实还没有真正的图的标准语言。

目前 GeaFlow 里面主要采用了两种语言,Gremlin 和 ISO/GQL。

  • Gremlin 是 Apache 的开源项目,目前在业界使用非常广泛。
  • ISO/GQL 是 ISO 制定中的图查询标准语言,它吸收了主流图查言语的优点,写法上更接近 SQL。

上图中最下面两行分别是这两种写法的例子。

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TuGraphy-Analytics 提供了一套图表一体的融合编程能力,支持 SQL+GQL 和SQL+Gremlin 两种图表融合的编程方式。

  • 左边的例子是通过 With 语句定义触发的起始点表,然后触发下面这个 MATCH 语句的查询,语句结果再经过 SQL 的逻辑做过滤聚合,最后写到结果表中,整个过程就可实现图和表的一体化编程。
  • 右边是 SQL+Gremlin 的例子,它是在 SQL 里面嵌入了 Gremlin 的查询,先在 from 里面定义一个 request 语句,然后触发上面的 Gremlin 查询。

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上图展示了 DSL 的整体架构。

  • 最上面是语言层,包括 SQL,GQL,Gremlin 这些语言。
  • 下面是 Parser 模块,将文本语言转成统一的语法树。
  • 再下面一层是逻辑执行计划层,将语法树转成统一的逻辑执行计划,在转换过程中做类型的推导以及校验。
  • 转换后的逻辑执行计划会交给下面优化层做优化,优化好的逻辑执行计划再转给后面的物理执行计划层。
  • 在物理执行计划层,通过 DAG Builder 转成 DAG 图的方式来运行,在这个 DAG 图里面存在两种类型的算子,一种是 Table Operator,也就是表处理的算子;另外一种是 Graph Operator,也就是图处理的算子。
  • 在外围还有一些 Connector 模块,这些是插件体系,主要是支持对外部数据源的读取,比如 Hive、Kafka 等数据源。
  • 另外,也支持扩展的自定义能力,包括自定义的 UDF 以及 UDGF,UDGF 就是制定图算法的接口。

其特点包括:

  • 具备图表一体化的分析能力:既能处理图的数据,也能处理表的数据。
  • 具备分布式执行能力:整个引擎采用分布式执行框架。
  • 多种图语言的支持和多数据源的接入:目前主流 Hive,HDFS,Kafka 以及 Hudi 这些数据都能支持。
  • 内置丰富的图的算法库。
  • 支持自定义的扩展能力:可以自定义 Connector、UDF 或图的算法。

我们在 19 年支持 SQL+Gremlin 的编程方式,21 年加入了 ISO/GQL,22 年支持了 SQL+ISO/GQL 这种融合编程的方式。

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下面简单介绍一下 DSL 的执行流程:

  • 一段文本过来之后,会通过 Parser 模块转成语法树。
  • 然后 Validator 模块会对语法树进行类型和语义的校验,同时会做语法树上的类型推导,得到带类型的 AST 语法树。
  • 接下来会交给 LogicalPlanConverter 逻辑执行计划转换器,将语法树转成 LogicalPlan。
  • 之后会将 LogicalPlan 交给优化器,优化器里面包含很多优化规则,规则会将执行计划改写,来生成更优的 LogicalPlan。
  • 再交给物理执行计划转换器,转成一个 PhysicPlan。
  • 最后再交由 DAG Builder 转成 DSL 运行时的 DAG。

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上图就是运行时的 DAG 图,整体的运行是以 DAG 图的方式去执行的,与主流的计算引擎 Spark、Flink 等的 DAG 图是类似的,区别在于它既有表的算子,也有图的迭代算子:

  • 表算子,比如 source 读源头的数据,project 做投影的运算,filter 做过滤,sink 写结果表。
  • 图的迭代算子 Iterator Operator,图计算是采用类似 VC 的迭代计算框架,计算会分成很多轮的迭代,上一轮迭代会给下一轮的 Active 点发消息,激活下一轮的迭代计算。比如这里的语句在迭代里面会进一步展开成右侧下面的这个 DAG,每一个节点就是一个计算逻辑,比如 out 就是去取出边,in 取入边,where 做过滤,这样就可以将 Match 语句在这个迭代里做逻辑展开。

另外说明一下实时图计算是如何运行的。Source 定义了一批图查询的起点,比如数据存放在 Kafka 中,数据源的数据会被切成很多个小的窗口,然后 window by window 地触发整个执行流程,从而实现流式图计算。

三、数仓加速场景应用

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接下来介绍用图来做数仓加速场景,数仓场景存在的问题主要包括:

  • 多表 join 的性能问题,数仓会有非常多的多表 join,join 的问题是开销比较大,计算时会进行大量的 shuffle,尤其是当表特别多的时候,另外计算本身开销也非常大。
  • 实效性比较差,想做 Adhoc 其实是比较困难的,另外离线处理的时间也会比较长,尤其是 join 非常多的时候,很难算得动。

对于这些问题,数仓场景通常会使用宽表解决,就是把这些表提前做 join 物化,后面 join 的时候直接查这个宽表,就能起到加速的效果,然而宽表会存在下面这几个问题:

  • 加工成本比较高,需要做一次大规模数据的 join。
  • 宽表本身存储成本就比较高,因为 join 会做笛卡尔积运算,对于那种多对多的 join 展成宽表之后,存储放大是非常严重的。
  • 灵活度不够,比如生成好一张宽表以后,需要再加一张表,那么整个宽表只能重新生成。
  • 实时性难以满足,如果想做多表的实时 join,在流计算里做 join,会存储左右两边的状态,当 join 特别多的时候,状态对性能影响非常大,实时性很难被满足。

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图加速的解决方案为,首先利用图定义实体之间的关系,因为图天然就是一种关系,在图里面用点来代表实体,用边来代表关系。比如商品交易的图中,有用户和商品两种类型的实体,对应图里面就是两个点,另外还有用户和用户的关系以及用户和商品之间的交易这两种行为,这两种行为就是图中的两条边,这样就可以用图定义出实体和实体之间的关系。

有了图的定义之后,就可以利用图来物化这种关系,从而加速查询。物化关系就是把逻辑上的图,通过图构建,转成物理的图。比如将用户、商品、交易、关系等数据通过构图引擎写到图存储中。

之后就可以通过 OLAP 服务或者图计算作业来做图计算。

这样做的好处是可以做实时的物化点边的关系,同时利用图物化结构可以提高整个查询的性能,可以做多表关联实时的查询,另外相比宽表还可以灵活添加点边,且原有的结构不需要做任何改动。

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建立一个图的模型,利用图去定义关系模型,有两种方式:

  • 手动建模,就是人工去分析系统里面哪些是实体哪些是关系,把图定义出来,比如用户交易图里面,就会有用户和商品两种点,有 trade 和 relation 两个边。
  • 自动建模,就是根据语句的关联性,以及根据数仓中现有的一些模型,分析关联关系自动建模,但目前主要采用的还是手动建模的方式。

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有了图模型之后,就可以将数仓表的数据写到图里面去,可以使用实时和离线两种构图方式,同时也支持多种外部数据源的写入,图构建好之后就可以使用图查询语言查询想要的结果,比如计算同一个人群以及商品类目下交易的排序,通过 SQL 可能是三次 join 加上 group by limit 的方式,如果用 GQL 则是 Match 的方式,写法还是比较简洁的。

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这里的一个问题是,在数仓的场景下,使用 SQL 是更普遍的,毕竟 SQL 的发展更早,很多同学其实对 SQL 也更熟悉,数仓场景下也积累了很多历史的 SQL,所以希望能把这些 SQL 无缝迁移到图模型上来。

基于这个场景,我们提供了 SQL 自动转图查询的功能,就是给定 SQL 以及图模型,通过图查询转换器转换成图的 plan,然后交给图查询引擎执行。

这样即可实现 SQL 的无缝迁移,将其迁移到图模型上来,然后利用图的优势做查询加速,当然这里也有一些限制,比如 SQL 的关键关系必须是定义在图模型里面的,不能是任意自由组合的 join。

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SQL 自动转图查询的实现,首先需要有一个图模型,比如有 v1、v2、v3 三个点,e1、e2、e3 三条边,SQL 语句是 v1 join e1 join v2,首先会把它转成关系代数,比如 LogicalJoin 这种方式,然后通过优化器进行优化改写,把 join 转成 Match,也就是图中右下角这种形式,这样就能实现把 SQL 语句转成图查询的能力。

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目前支持的场景包括:

  • 单表查询:对图里单张点表做普通的关系查询,虽然在性能上不一定是最好的,但从语义的完备性上讲是需要有这个能力的。
  • 点边关联关系:多度的关联关系,比如点跟边的关联,再跟点的关联,还有多边的关联。比如一个点有很多个边,边之间互相关联的情况,join 类型目前支持 inner、left 和 right 这 3 种 join 方式。
  • 复杂的关联关系:嵌套的子查询的关联,比如图中 v1 做一个 project,再和 e1 关联,然后再做聚合,再和 v2 关联。
  • 其他不能转换的语句,也能通过表的方式去处理。

四、总结与规划

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图和数仓结合是一个非常新的方向,蚂蚁内部做了很多的尝试和探索,未来希望能够不断完善,并覆盖更多的场景,同时也希望借助开源的力量,推广新的方案,得到业界更多的关注。

图本身就是一种关系,应用场景不应该只局限于传统的典型的图算法领域,其它数仓的关系型代数领域也会有应用场景。

接下来的规划主要包括:

  • 首先,进一步完善 SQL 转图查询的能力,真正做到给一段 SQL,能够使其完全无缝地在图引擎中执行。
  • 另外在智能建模方面,继续进行探索,也是为了降低使用的成本和用户理解的成本。
  • 性能优化方面,第一是图上的向量化执行,目前图的执行普遍还是行式的执行方式,存储还是行存,未来希望在图上做列式存储和向量化计算,这对数仓分析的场景会更有利;第二是图的CBO 优化,图里面 Match 的顺序对整个性能影响非常大,未来也希望借助CBO 优化器来进一步优化组合顺序来提升整体性能。
  • 最后是开源开放,目前很多能力已经对外开源,未来还会不断完善,将更多的功能对外开放。
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