Effiziente Fehlertoleranz für Pipeline-Abfrage-Engines durch Write-ahead-Lineage

핵심 개념

Eine neuartige Fehlertoleranzstrategie namens "Write-ahead Lineage" kombiniert Sparks Lineage-basierte Wiedergabe und Write-ahead-Logging, um eine effiziente Fehlertoleranz für Pipeline-Abfrage-Engines mit dynamischen Aufgabenabhängigkeiten zu ermöglichen.

초록

Der Artikel beschreibt eine neue Fehlertoleranzstrategie namens "Write-ahead Lineage" für Pipeline-Abfrage-Engines mit dynamischen Aufgabenabhängigkeiten. Im Gegensatz zu Spark, wo die Lineage vor der Abfrageausführung bestimmt wird, zeichnet Write-ahead Lineage die Lineage zur Laufzeit persistent auf, um dynamische Aufgabenabhängigkeiten zu unterstützen.

Nur KB-große Lineages werden persistent gespeichert anstelle von MB-großen Zwischenergebnissen, was den normalen Ausführungsoverhead im Vergleich zu Spooling oder Checkpointing-basierten Ansätzen minimiert. Um schnelle Fehlerwiederherstellungszeiten zu gewährleisten, verbrauchen Aufgaben nur Zwischenergebnisse mit persistenter Lineage, was globale Rollbacks bei Ausfällen verhindert. Darüber hinaus können verlorene Aufgaben aus verschiedenen Stufen in einer Pipeline-parallelen Art und Weise wiederhergestellt werden.

Die Autoren implementieren Write-ahead Lineage in einer verteilten Pipeline-Abfrage-Engine namens Quokka. Sie zeigen, dass Quokka auf dem TPC-H-Benchmark etwa 2-mal schneller als SparkSQL ist, bei ähnlicher Fehlerwiederherstellungsleistung.

통계

Quokka ist etwa 2-mal schneller als SparkSQL auf dem TPC-H-Benchmark.
Der Overhead von Write-ahead Lineage in Quokka beträgt nur 15% auf einem 4-Knoten-Cluster und 6% auf einem 16-Knoten-Cluster, im Vergleich zu 1,5-facher bzw. 2,7-facher Overhead durch Spooling in Trino.
Die Fehlerwiederherstellungsleistung von Quokka ist ähnlich wie die von Spark.

인용구

"Write-ahead lineage persistently logs lineage at runtime to support dynamic task dependencies in pipelined query engines."
"Since only KB-sized lineages are persisted instead of MB-sized intermediate outputs, the normal execution overhead is minimal compared to spooling or checkpointing based approaches."
"To ensure fast fault recovery times, tasks only consume intermediate outputs with persisted lineage, preventing global rollbacks upon failure."

핵심 통찰 요약

Efficient Fault Tolerance for Pipelined Query Engines via Write-ahead Lineage

by Ziheng Wang,... 게시일 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08062.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte Write-ahead Lineage in anderen Pipeline-Abfrage-Engines wie Trino oder Amazon Redshift implementiert werden?

Um Write-ahead Lineage in anderen Pipeline-Abfrage-Engines wie Trino oder Amazon Redshift zu implementieren, müssten einige Anpassungen vorgenommen werden. Zunächst müsste das Konzept der dynamischen Task-Abhängigkeiten eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die Lineage während der Ausführung der Abfrage protokolliert wird. Dies erfordert eine kontinuierliche Aufzeichnung der Abhängigkeiten zwischen den Datenpartitionen, um eine effiziente Wiederherstellung im Falle eines Fehlers zu ermöglichen. Darüber hinaus müsste ein zentraler Kontrollspeicher implementiert werden, der die Aufgabenverteilung und den Zustand des gesamten Systems verwaltet. Dieser Kontrollspeicher könnte ähnlich wie in Quokka mit einem Datenbankdienst wie Redis realisiert werden. Die Implementierung von Pipeline-Parallel-Recovery-Mechanismen wäre ebenfalls entscheidend, um eine schnelle und effiziente Wiederherstellung nach einem Ausfall zu gewährleisten. Durch die Anpassung der bestehenden Architektur und die Integration von Write-ahead Lineage-Prinzipien könnten Trino und Amazon Redshift von den Vorteilen dieser innovativen Fault-Tolerance-Technik profitieren.

Welche Herausforderungen müssen bei der Erweiterung von Write-ahead Lineage auf komplexere Abfragen mit mehreren Pipelines überwunden werden?

Bei der Erweiterung von Write-ahead Lineage auf komplexere Abfragen mit mehreren Pipelines treten einige Herausforderungen auf, die überwunden werden müssen. Eine der Hauptprobleme besteht darin, die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Pipelines und Stufen korrekt zu verwalten. Da komplexe Abfragen mehrere Datenströme und Operationen umfassen, ist es entscheidend, die richtige Reihenfolge der Ausführung sicherzustellen, um konsistente Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus müssen Mechanismen implementiert werden, um die parallele Wiederherstellung von fehlgeschlagenen Pipelines zu ermöglichen, ohne die Integrität der gesamten Abfrage zu beeinträchtigen. Die Skalierbarkeit des Systems bei komplexen Abfragen mit vielen Pipelines ist eine weitere Herausforderung, da die Effizienz der Wiederherstellung und die Verwaltung der Lineage-Daten entscheidend sind. Durch eine sorgfältige Planung und Implementierung von Write-ahead Lineage können diese Herausforderungen bewältigt und die Leistungsfähigkeit des Systems verbessert werden.

Wie könnte Write-ahead Lineage von Quokka von modernen Hardware-Entwicklungen wie persistentem Arbeitsspeicher profitieren, um den Overhead weiter zu reduzieren?

Die Integration von modernen Hardware-Entwicklungen wie persistentem Arbeitsspeicher könnte die Leistung von Write-ahead Lineage in Quokka weiter verbessern und den Overhead reduzieren. Durch die Nutzung von persistentem Arbeitsspeicher können Daten effizienter zwischengespeichert und abgerufen werden, was zu einer beschleunigten Ausführung von Abfragen führt. Darüber hinaus ermöglicht der persistente Arbeitsspeicher eine schnellere Wiederherstellung im Falle eines Ausfalls, da die Lineage-Daten schnell wiederhergestellt werden können. Durch die Kombination von Write-ahead Lineage mit modernen Hardware-Entwicklungen wie persistentem Arbeitsspeicher kann Quokka eine noch bessere Leistung und Effizienz erzielen, was zu einer insgesamt optimierten Fault-Tolerance-Strategie führt.