Ray项目中的分布式数据处理技术解析：以Data-Juicer为例

Ray项目中的分布式数据处理技术解析：以Data-Juicer为例

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray

引言

在大模型时代，数据处理已成为AI开发流程中最关键的环节之一。传统单机处理方式在面对TB级甚至PB级数据时显得力不从心，分布式数据处理技术因此成为行业刚需。本文将深入解析基于Ray框架的Data-Juicer分布式数据处理方案，揭示其核心技术原理和优化手段。

核心架构设计

分布式执行引擎

Data-Juicer构建在Ray分布式计算框架之上，其架构设计具有以下特点：

1. 执行器抽象层：通过RayExecutor继承BaseExecutor，实现了对Ray任务和Actor的统一调度
2. 数据集抽象：RayDataset作为DJDataset的子类，封装了底层Ray数据集的分布式特性
3. 算子兼容性：90%以上的数据处理算子无需修改即可在分布式环境下运行

关键技术挑战

在分布式环境下处理大规模数据面临三大核心挑战：

• 数据分片策略
• 内存优化
• 分布式算法设计

深度优化策略

智能数据分片

针对Ray原生分片策略在超大规模集群中的不足，Data-Juicer实现了自适应分片算法：

1. 动态分片计算：根据集群CPU核心数自动计算最优分片数量
2. 大小控制：单文件大小约128MB，确保IO效率
3. 分片数量下限：保证分片数至少是CPU核心总数的2倍

流式JSON处理

突破Ray/Arrow原生限制的创新方案：

1. 内存优化：通过流式加载避免OOM问题
2. 格式扩展：支持JSONL、CSV、Parquet等多种格式
3. 上游贡献：相关优化已贡献至Apache Arrow社区

分布式去重算法

MinHash-LSH算法的分布式实现包含三大创新：

1. 多进程Union-Find：基于Ray Actor实现的并查集结构
2. BTS负载均衡：平衡树分裂算法确保计算均衡
3. 性能优化：相比原生实现获得2-3倍的加速比

性能实测数据

横向扩展能力

| 数据规模 | 节点数 | CPU核心数 | 处理时间 | |---------|--------|-----------|----------| | 70亿样本 | 100 | 6400 | 2小时 | | 7亿样本 | 25 | 3200 | 0.45小时 |

去重性能表现

| 数据规模 | CPU核心数 | 处理时间 | |---------|-----------|----------| | 200GB | 640 | 11.13分钟| | 1TB | 640 | 50.83分钟| | 5TB | 1280 | 168.10分钟|

实践指南

环境准备

# 基础安装
pip install data-juicer

# 分布式支持
pip install data-juicer[dist]

集群启动

# 启动头节点
ray start --head

# 工作节点加入
ray start --address='头节点IP:6379'

配置文件示例

# demo.yaml 基础配置
executor_type: 'ray'
ray_address: 'auto'
dataset_path: '/shared/data/dataset.jsonl'
process:
  - text_cleaning:
      remove_whitespace: true
  - language_id_filter:
      lang: 'en'

作业提交

# 常规处理
dj-process --config demo.yaml

# 分布式去重
dj-process --config dedup.yaml

最佳实践建议

1. 存储选择：多节点环境务必使用网络共享存储
2. 监控调整：通过Ray Dashboard观察资源利用率
3. 参数调优：根据数据特征调整分片大小和算子参数
4. 容错设计：合理设置checkpoint间隔

结语

Data-Juicer基于Ray的分布式实现展示了处理超大规模数据集的强大能力。其设计思想不仅适用于数据预处理领域，也为其他分布式计算场景提供了宝贵参考。随着大模型技术的不断发展，此类高效分布式数据处理框架将发挥越来越重要的作用。

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray