TOCS 2021 Paper 论文阅读笔记整理
问题
针对资源和数据特性优化分布式数据处理的调度和通信，对于实现高性能至关重要。在最近的研究中广泛讨论的例子是：地理分布的资源[14，30，47，48]、廉价的瞬时资源[34，35，39，52，54]、基于磁盘的大数据混洗[32，33，57]和偏斜数据[17，20，21，31]。现有的调度和通信方法在没有意识到这些特征的情况下，往往会导致性能大幅下降。
现有方法局限性
现有的优化方法主要分为两类。
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分布式运行时提供了低级别的策略接口来应用优化，但不能确保维护正确的应用程序语义，通常需要花费大量精力才能使用。
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扩展高级应用程序编程模型的策略接口确保了正确性，但不能提供足够的精细控制。
本文方法
本文提出了Apache Nemo，用于分布式数据流处理的优化框架，为高性能提供了精细的控制，并确保了正确性以便于使用。
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中间表示（IR）有向无环图（DAG）。IR DAG表示数据处理应用，顶点表示逻辑运算，边表示表示数据依赖性。为了确保转换后的IR DAG与原始IR DAG产生相同的输出，本文提供了两种类型转换方法：重塑和注释。重塑方法可以插入一组Nemo所知的语义，例如对数据进行采样的顶点。注释方法设置每个顶点和边的执行属性，以配置细粒度的调度和通信，例如推测性克隆和数据持久性策略。Nemo使用关于边的通信模式（例如，混洗）的信息以及关于配置的效用顶点和执行属性的信息来确保正确性。
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编译器优化过程。将IR DAG作为输入并调用其转换方法，可以组合并应用于不同的应用程序。
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运行时扩展。与底层运行时集成以应用IR DAG转换。当通过运行时DAG调度IR DAG的IR顶点时，调度器扩展应用了各种调度策略。还在作业执行期间重写运行时DAG，以应用运行时优化。
开源代码：Nemo | A Data Processing System for Flexible Employment With Different Deployment Characteristics.
评估结果表明，Nemo实现了可组合和可重复使用的优化，与为特定部署场景量身定制的现有专用运行时相比，这些优化带来了性能改进。
总结
分布式数据处理的调度和通信优化问题，如何利用资源和数据特性，进行细粒度优化并保证正确性。本文提出了 Nemo，用于分布式数据流处理的优化框架，包括三个关键技术：（1）将应用转变为中间表示（IR）的有向无环图（DAG），其中顶点表示逻辑运算，边表示表示数据依赖性。提供了两种类型转换方法：重塑方法可以插入一组Nemo所知的语义；注释方法设置每个顶点和边的执行属性，以配置细粒度的调度和通信。（2）编译器优化过程，将IR DAG作为输入并调用其转换方法，可以组合并应用于不同的应用程序。（3）运行时扩展，与底层运行时集成以应用IR DAG转换。当通过运行时DAG调度IR DAG的IR顶点时，调度器扩展应用了各种调度策略。在作业执行期间重写运行时DAG，以应用运行时优化。
