MindSpore Pandas执行模式介绍及配置说明

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本文主要介绍MindSpore Pandas分布式并行模式的原理和使用方法。

MindSpore Pandas实现原理

MindSpore Pandas通过并行化的计算实现了对Pandas数据处理的加速。原理是首先对原始数据进行分片，再将API转化为通用计算范式（map、reduce、injective_map等），之后由后端并行化计算。当前MindSpore Pandas后端有两种执行模式，分别是多线程模式和多进程模式。

数据分片原理

将原始数据进行分片是并行计算的基础。下图展示了将pandas.DataFrame转换为mindpandas.DataFrame的过程，根据预设的partition_shape将原始数据分割为指定数量的partition，partition将作为后续并行计算的基本单位。

partition.png

多线程模式原理

多线程模式基于Python多线程实现。每个数据分片和其对应的计算函数在一个线程中执行。

multithread.png

虽然Python的多线程存在全局解释器锁（GIL）限制，导致多线程无法有效利用多核。但数据量较小或处理IO密集型任务时，多线程后端仍能带来显著的性能提升。

多进程模式原理

多进程模式不受Python的全局解释器锁（GIL）限制，可以做到真正的并行计算。多进程模式与多线程模式原理类似，不同的是在对原始数据进行切片后，会将分片存入分布式计算引擎的共享内存中，mindpandas.DataFrame中存放的则是分片所对应的object reference。

当需要进行计算时，会将计算函数也存入分布式计算引擎的共享内存中，之后将计算函数对应的object reference与分片对应的object reference作为一个任务提交到分布式计算引擎，所有任务会由分布式计算引擎统一调度，以多进程的形式异步并行执行。

单机多进程原理

multiprocess1.png

多进程模式可以充分利用多核，从而实现数倍到数十倍不等的性能提升。因此多进程模式能够高效地应对数据量较大的场景。但由于进程创建、调度等开销，在处理的数据量较小时性能可能会受到影响。

多机多进程原理

multiprocess2.png

多机多进程模式下，计算在多台服务器组成的集群上执行，可以充分利用多机的资源完成计算任务，突破单机的资源限制。

MindSpore Pandas执行模式配置

数据分片配置

MindSpore Pandas支持用户根据实际使用情况配置分片的shape，用户可以使用set_partition_shape自定义分片的行数与列数。

import mindpandas as pd
pd.set_partition_shape((16, 2))

df = pd.read_csv('data.csv')
df_mean = df.mean()

多线程模式配置

MindSpore Pandas的多线程模式使用方法如下所示：

import mindpandas as pd
pd.set_concurrency_mode('multithread') # MindSpore Pandas will use multithread as backend

df = pd.read_csv('data.csv')
df_mean = df.mean()

多进程模式配置

安装MindSpore Pandas时，内置的分布式计算引擎也已经同步安装完成，可以在控制台使用指令yrctl访问。

注意：多进程模式下请确保您启动的集群仅由您个人使用，与他人共同使用一个集群可能导致潜在的安全风险。

$ yrctl
Usage: yrctl [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

  The distributed executor of MindSpore Pandas.

Options:
  --help  Show this message and exit.

Commands:
  start    used to start the fleeting cluster
  stop     used to stop the fleeting cluster

单机多进程模式配置

要使用分布式计算引擎，我们需要通过命令行启动服务部署单机集群。部署集群的命令示例如下：

yrctl start --master --address <address> --cpu <cpu> --datamem <datamem> --mem <mem> --tmp-dir <tmp-dir> --tmp-file-size-limit <tmp-file-size-limit>

yrctl start命令常用参数有：

  • --master：标志位，设置当前节点为master节点，集群中有且仅能有一个master节点，部署单机集群时必须设置此标志。

  • --address：master节点的IP地址。可选，默认使用127.0.0.1。

  • --cpu：用户设定使用的CPU核数。可选，默认使用当前节点的所有核。

  • --datamem：共享内存的大小，单位是MB。可选，默认使用当前空闲内存的30%。

  • --mem：MindSpore Pandas使用的总内存（包含共享内存），单位是MB。可选，默认使用当前空闲内存的90%。

  • --tmp-dir：临时文件的存放路径。可选，默认使用’/tmp/mindpandas/’作为临时文件的存放路径。

  • --tmp-file-size-limit：临时文件的大小限制，单位是MB。可选，默认上限为当前空闲磁盘空间的95%。

如需查看yrctl start的参数使用说明，可以通过yrctl start --help查看。
在启动集群前，请检查下列事项：

  • 本机没有其他的redis服务占用6379端口，否则会引起端口冲突。如有redis或其他端口冲突问题，请参考FAQ解决。

若集群部署成功，控制台回显的末尾应显示：

Succeeded to start!

集群部署完成后，在Python脚本中需要设置使用多进程后端运行。方法是调用set_concurrency_mode接口，设置mode为"multiprocess"。

注意：我们建议在import mindpandas之后马上调用set_concurrency_mode进行并行模式的设置。在脚本运行过程中切换并行模式将可能导致程序出错。

import mindpandas as pd
pd.set_concurrency_mode(mode="multiprocess")

要停止分布式计算引擎，请使用yrctl stop命令：

$ yrctl stop --help
Usage: yrctl stop [OPTIONS]

  used to stop the fleeting cluster

Options:
  --help    Show this message and exit.

成功停止分布式计算引擎后，回显中末尾应显示：

Succeeded to stop!

多机多进程模式使用

MindSpore Pandas的多进程后端支持在多机上搭建集群，并进行分布式计算。集群由一个master节点和多个worker节点组成，集群中的每台机器上都需要单独启动服务。启动方式与单机多进程模式相同，但必须先启动master节点，然后再启动其他worker节点。

启动master节点：

yrctl start --master --address <address>

其中address为master节点的IP地址。

启动worker节点：

yrctl start --address=<address>

其中address为master节点的IP地址，若启动过程中遇到部署失败的问题，请参考FAQ。

集群部署完毕后，在Python脚本中，如下列代码所示设置使用"multiprocess"后端，address为集群中master节点的IP地址。

import mindpandas as pd
pd.set_concurrency_mode("multiprocess")

停止集群的命令如下，需要在master节点和每个worker节点上分别执行：

yrctl stop

自适应并发功能

由于在数据量较小时，单进程计算的性能已经足够优秀。多进程计算的并行收益常常小于使用多进程的额外开销，所以MindSpore Pandas加入了自适应并发功能，此功能开启时，MindSpore Pandas会根据数据大小自适应切换并发模式以提升性能。

开启自适应并发功能

自适应并发功能默认设置为关闭，可以在Python脚本中通过set_adaptive_concurrency接口开启该功能：

import mindpandas as pd
pd.set_adaptive_concurrency(True)

触发条件

自适应并发功能开启后，自动切换并行模式的条件如下：

  • 读取小于18MB的csv文件时会采用多线程模式，其它情况使用多进程模式。

  • 使用pandas.DataFrame初始化的mindpandas.DataFrame，内存占用小于1GB的将使用多线程模式，其它情况使用多进程模式。

  • 使用numpy.ndarray初始化的mindpandas.DataFrame，内存占用小于1GB的将使用多线程模式，其它情况使用多进程模式。

注意事项

  • 自适应并发功能被启动后，并行模式和分片的shape均由MindSpore Pandas自主调整，用户无法再使用set_concurrency_mode对并发模式进行修改。

  • set_adaptive_concurrency(True)应在Python脚本开头调用。

  • 在设置set_adaptive_concurrency(True)后，除非Python脚本已运行完成，不建议用户将自适应并发功能切换回False。

使用限制

  • 自适应并发功能目前不支持来自merge、concat或join等操作所创建的DataFrame。

  • 自适应并发功能开启前初始化或读入的DataFrame/Series的并发模式无法被更改。

  • 自适应并发功能目前使用特定的分片形状，即多线程模式采用(2, 2)的分片，多进程模式采用(16, 16)的分片。

  • 除read_csv之外的其他I/O操作，例如read_feather，目前不支持自适应并发功能。