h2o.ai源码解析(3)—CPU管理

本文详细解析h2o.ai的CPU管理,重点介绍了扩展自jsr166y的ForkJoin框架,包括优先级线程(FJWThr)、线程池(PrioritizedForkJoinPool)以及MRTask的优先级调度。通过ForkJoinTask的fork和join操作实现并行计算,并通过H2OCountedCompleter确保高优先级任务的抢占执行。此外,还讨论了分布式任务的拆分执行机制。

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1. 前言

本系列中的第一篇中给出了h2o.ai的整体介绍。其整体架构如下:
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在上图中核心基础设施(Core infrastructure)主要包含内存管理(基础数据结构)和CPU管理(任务调度)两部分。本篇先介绍任务调度部分

2. CPU管理

h2o/h2o-3项目的cpu管理的源码主要集中在h2o-core模块中,其中完全引入了jsr166y的源码(java7之后引入的支持Fork/Join框架多核并行计算库)。
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以便在此基础上修改并扩展了MRTask和Job,从而支持带优先级的并行计算。关于原生jsr166y的Fork/Join框架此处不详细介绍,可以参考《Fork/Join框架介绍》《JDK 7 中的 Fork/Join 模式》。h2o对jsr166y的扩展整体关系如下:
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2.1线程(FJWThr)和线程池(PrioritizedForkJoinPool)

FJWThr扩展了jsr166y中的ForkJoinWorkerThread是一个带有优先级的线程:
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PrioritizedForkJoinPool扩展了jsr166y中的ForkJoinPool,是一个带有优先级的线程池。
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h2o中实例化了128个不同优先级的线程池
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注:其中AckAck线程池具有最高优先级,该线程池用于处理远程RPC的响应,且在处理过程中不会被阻塞。
后面可以看到h2o中的作业(MRTask及其继承类)也是有优先级,因此作业提交的时候,就会被提交到对应优先级的线程池中等待调度。如此设计主要是为了实现以下两点:
(1) FJWThr不会执行比自己优先级低的任务
(2) 在Fork/Join框架的工作窃取(work-stealing)算法的基础上扩展支持优先窃取高优先级的作业
注:ForkJoinPool中维护了双向队列来支持work-stealing
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2.2 作业(MRTask)

MRTask抽象类和jsr166y中的fork/join框架的继承关系如下图:
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在Fork/Join框架中有一个ForkJoinTask抽象类。ForkJoinTask需要提交到ForkJoinPool中来调度执行,ForkJoinPool() 默认建立具有与 CPU 可使用线程数相等线程个数的线程池。ForkJoinTask通过fork和join两个操作,将一个任务拆分成多个“小任务”,把多个”小任务”放到多个处理器核心上并行执行。当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可
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在h2o中作业按照优先级被提交到不同优先级的线程池中
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ForkJoinPool最终会启动ForkJoinWorkerThread去执行ForkJoinTask的compute方法。h2o中的H2OCountedCompleter抽象类继承自ForkJoinTask并重写了compute方法,从而实现上面提到的优先抢占执行具有高优先级的作业:
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可以看出这里的compute()方法主要是做了作业优先调度的功能,真正作业的执行内容是封装在H2OCountedCompleter实例的compute1()或compute2()方法中的。

此外:MRTask还实现了ManagedBlocked接口提供了block()和isReleasable()两个方法用于阻塞线程和判断阻塞是否可释放。h2o中利用这个接口实现了,当需要阻塞当前线程的时候,在当前线程池中判断是否需要新增一个线程,保证系统的并发性。(例如在MRTask的getResult()方法需要阻塞获取运行结果时使用)
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2.3 分布式任务拆分执行

前面已经看到h2o内部通过封装jsr166y实现了支持cpu多核并发的带有优先级的任务调度。在此基础上h2o支持集群部署,因此实现了基于RPC的分布式任务拆分执行,这里先给出完整的调用示意图
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<think>我们正在讨论H2O.ai的核心技术。根据引用[1]和[3],H2O.ai以开源软件为核心,提供覆盖数据处理、模型训练到部署的全流程解决方案。其开源框架H2O可以与现有的大数据基础设施(如Hadoop、Spark和Kubernetes集群)配合使用,并支持从多种数据源(如HDFS、Spark、S3、Azure Data Lake)摄取数据。 H2O.ai的核心技术包括: 1. **分布式内存计算引擎**:H2O的核心是一个基于内存的分布式键值存储系统,能够高效处理大规模数据集。 2. **机器学习算法库**:H2O提供了丰富的机器学习算法,包括广义线性模型(GLM)、梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)、深度学习(Deep Learning)等。 3. **自动机器学习(AutoML)**:H2O的AutoML功能可以自动训练和调整多个模型,并选择最佳模型。 4. **可扩展性**:H2O可以运行在单机、集群(包括Hadoop、Spark、Kubernetes)上,支持水平扩展。 5. **与大数据生态集成**:H2O可以与Hadoop、Spark等大数据技术无缝集成,支持从多种数据源读取数据。 此外,引用[2]提到H2O.ai需要不断创新技术以保持竞争力,因此他们也在持续研发新技术,如增强对深度学习的支持、改进模型解释性等。 下面我将详细解释这些核心技术,并提供一些代码示例(使用H2O的Python接口)来展示其用法。 ### 1. 分布式内存计算引擎 H2O的核心是一个分布式内存计算引擎,它将数据分布到集群的多个节点上,并在内存中进行计算,从而加速数据处理和模型训练。这种架构使得H2O能够处理比单机内存更大的数据集。 ### 2. 机器学习算法库 H2O提供了多种机器学习算法的实现。以下是一个使用H2O训练广义线性模型(GLM)的示例: ```python import h2o from h2o.estimators.glm import H2OGeneralizedLinearEstimator # 初始化H2O集群 h2o.init() # 导入数据集 data = h2o.import_file("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/iris/iris_wheader.csv") # 划分数据集 train, test = data.split_frame(ratios=[0.8], seed=42) # 定义特征和响应变量 features = data.columns[:-1] # 前四列是特征 response = data.columns[-1] # 最后一列是响应变量(类别) # 创建GLM模型 glm_model = H2OGeneralizedLinearEstimator(family="multinomial", lambda_=0, compute_p_values=True) glm_model.train(x=features, y=response, training_frame=train) # 评估模型 performance = glm_model.model_performance(test) print(performance) ``` ### 3. 自动机器学习(AutoML) H2O的AutoML可以自动进行模型训练和调优。以下是一个使用AutoML的示例: ```python import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() # 导入数据集 data = h2o.import_file("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/iris/iris_wheader.csv") # 划分数据集 train, test = data.split_frame(ratios=[0.8], seed=42) features = data.columns[:-1] response = data.columns[-1] # 初始化AutoML aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1, max_runtime_secs=300) aml.train(x=features, y=response, training_frame=train) # 查看AutoML的排名 lb = aml.leaderboard print(lb.head()) # 使用最佳模型进行预测 preds = aml.leader.predict(test) print(preds) ``` ### 4. 可扩展性 H2O可以运行在多种集群环境中。例如,在Spark集群上运行H2O(通过Sparkling Water): ```python from pysparkling import * import h2o # 初始化SparkContext sc = H2OContext.getOrCreate(spark) # 然后就可以使用H2O的API ``` ### 5. 与大数据生态集成 H2O支持从多种数据源读取数据,例如: ```python # 从HDFS读取数据 data = h2o.import_file("hdfs://path/to/data.csv") # 从S3读取数据 data = h2o.import_file("s3://bucket-name/data.csv") ``` 总结:H2O.ai的核心技术包括分布式内存计算引擎、丰富的机器学习算法库、AutoML、可扩展性以及与大数据生态的集成。这些技术使得H2O.ai能够高效地处理大规模数据并构建机器学习模型。 §§相关问题§§ 1. H2O.ai的分布式内存计算引擎是如何工作的? 2. H2O.ai支持哪些机器学习算法? 3. H2O的AutoML功能有哪些特点? 4. 如何在Spark集群上使用H2O(Sparkling Water)? 5. H2O.ai在模型部署方面有哪些解决方案?</think>### H2O.ai 核心技术解析 H2O.ai 的核心技术架构围绕开源机器学习平台构建,主要包括以下核心技术组件: #### 1. **分布式内存计算引擎** - **核心机制**:采用分布式键值存储系统,数据以列式压缩格式存储在集群内存中,支持$O(1)$时间复杂度的数据访问 - **并行计算**:通过`MapReduce`范式实现并行化,算法自动分割数据到集群节点,例如梯度计算公式: $$\nabla J(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})x^{(i)}$$ 在分布式环境中被分解为局部梯度求和[^3] #### 2. **算法库实现** | 算法类别 | 代表算法 | 技术特点 | |----------------|-----------------------------|----------------------------------| | 树模型 | GBM, XGBoost, Random Forest | 基于直方图优化的分裂点查找算法 | | 线性模型 | GLM, GAM | 分布式坐标下降优化 | | 深度学习 | Deep Water | GPU加速的自动微分架构 | | 自动机器学习 | H2O AutoML | 多模型堆叠集成技术 | #### 3. **自动机器学习 (AutoML)** ```python # H2O AutoML 示例代码 import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() data = h2o.import_file("dataset.csv") aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1) aml.train(y="target", training_frame=data) lb = aml.leaderboard # 自动生成模型排行榜 ``` - 自动完成特征工程、超参优化和模型选择 - 支持`Stacked Ensembles`集成技术提升预测精度[^1] #### 4. **可扩展架构** - **跨平台集成**: - 大数据平台:Hadoop/YARN, Spark, Kubernetes - 云平台:AWS S3, Azure Data Lake, GCP - **部署方案**: $$ \text{模型} \xrightarrow{\text{POJO/MOJO}} \text{REST API} \xrightarrow{\text{实时预测}} $$ 通过生成`MOJO`(Model Optimized Java Object)实现亚毫秒级预测延迟[^3] #### 5. **模型解释技术** - 使用`SHAP`(SHapley Additive exPlanations)值: $$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}[f(S \cup \{i\}) - f(S)]$$ - 提供特征重要性、部分依赖图等可视化工具 #### 6. **流式数据处理** - 基于`Apache Kafka`集成 - 增量学习算法支持: $$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t; x_{t})$$ 实现模型参数的在线更新[^1] ### 技术优势对比 | 特性 | H2O.ai | 传统框架 | |---------------------|--------------------|--------------------| | 数据规模 | PB级 | TB级 | | 预测延迟 | <1ms (MOJO) | 100ms+ | | 自动特征工程 | 内置 | 需手动实现 | | 模型部署 | 单文件MOJO | 复杂环境依赖 | 这些核心技术使H2O.ai能在金融风控、医疗诊断等场景实现高精度实时预测,同时保持开源灵活性[^1][^3]。
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