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Spark ALS应用BLAS加速
1. 环境
| 软件 | 说明 | 版本 |
|---|---|---|
| Win10 | 宿主机 | 8G内存，179G SSD |
| VMware Workstation | 虚拟化软件 | V11 |
| Spark | 2.2.2 | |
| Hadoop | 2.6.5 | |
| Maven | windows 上maven用于编译Spark2.2.2 | 3.3.9 |
| Intellij IDEA | Windows上编译测试包 | 2016.3 |
| ubuntu | WMware 虚拟机系统 | Ubuntu 16.04.5 LTS |
| 集群 | 一主三从，node200(主)， node201~node203 |
2. 问题引入
- 在使用Spark1.6集群，进行Spark ALS算法测试时，发现其推荐运行的很慢；
- 同时在推荐或建模时，出现如下的提示：
Feb 25, 2019 10:07:05 PM com.github.fommil.netlib.BLAS <clinit>
WARNING: Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS
Feb 25, 2019 10:07:05 PM com.github.fommil.netlib.BLAS <clinit>
WARNING: Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeRefBLAS
com.github.fommil.netlib.F2jBLAS
3. 参考：
此篇博客参考如下链接：
- Use Native BLAS/LAPACK in Apache Spark
- How to configure high performance BLAS/LAPACK for Breeze on Amazon EMR, EC2
- netlib-java#linux
- building spark
- spark mllib guide
4. 思路：
4.1 简单测试：
参考 2 中的代码，并添加可以打印当前使用的Classpath路径功能的代码，全部代码可以 fansy1990/als_blas 中进行checkout。
下载完代码后，直接导入到IntelliJ IDEA中，并编译打包，得到als_blas-1.0-SNAPSHOT.jar，然后即可执行：
./spark-submit --class demo.TestBLAS --master local[1] /root/als_blas-1.0-SNAPSHOT.jar 3000
执行命令后，得到如下所示信息。
在图中可以看到：
- 其使用的Classpath是Spark安装目录下的jars路径下面的jar包；
- 代码并没有使用NativeSystemBLAS或NativeRefBLAS；
- 代码测试耗时44.765秒。
4.2 使用Native BLAS需要添加的Jar包
方式1：在Intellij IDEA 中添加依赖找到
- 在IDEA工程中直接运行demo.TestBLAS object，即可看到当前使用的Classpath；
- 通过在IDEA工程的pom.xml文件中加入
<dependency>
<groupId>com.github.fommil.netlib</groupId>
<artifactId>all</artifactId>
<version>1.1.2</version>
<type>pom</type>
</dependency>
依赖后，重新运行，可以发现其加载多了几个Jar包，如下：
jniloader-1.1.jar
netlib-native_ref-win-i686-1.1-natives.jar
netlib-native_system-win-i686-1.1-natives.jar
native_system-java-1.1.jar
native_ref-java-1.1.jar
netlib-native_ref-linux-armhf-1.1-natives.jar
netlib-native_system-linux-armhf-1.1-natives.jar
netlib-native_ref-linux-i686-1.1-natives.jar
netlib-native_system-linux-i686-1.1-natives.jar
netlib-native_ref-osx-x86_64-1.1-natives.jar
netlib-native_system-osx-x86_64-1.1-natives.jar
netlib-native_ref-win-x86_64-1.1-natives.jar
netlib-native_system-win-x86_64-1.1-natives.jar
netlib-native_ref-linux-x86_64-1.1-natives.jar
netlib-native_system-linux-x86_64-1.1-natives.jar
此Jar包即是所需的Jar包。
方式2： 自行指定参数编译Spark源码
下载Spark源码，并编译，编译时使用如下命令及参数：
C:\"Program Files"\apache-maven-3.6.0-bin\apache-maven-3.3.9\bin\mvn \
-Pnetlib-lgpl \
-Pyarn \
-Phive\
-Phive-thriftserver \
-DskipTests \
clean package
其中，-netlib-lgpl就是使用Native BLAS必须加入的参数。
如下所示，即为编译完成后结果。
4.3 使用新编译的Spark测试是否加载Native BLAS
- 确认node201上是否有blas库，如下：
root@node201:~# update-alternatives --config libblas.so
update-alternatives: error: no alternatives for libblas.so
root@node201:~# update-alternatives --config libblas.so.3
There is only one alternative in link group libblas.so.3 (providing /usr/lib/libblas.so.3): /usr/lib/libblas/libblas.so.3
Nothing to configure.
可以看到有一个系统默认的库。
- 拷贝编译好的安装包到node201，并在其下运行：
./spark-submit --class demo.TestBLAS \
--master local[1] \
/root/als_blas-1.0-SNAPSHOT.jar \
3000
运行后，可以看到如下信息：
从上面的信息可以看出：
- 其加载了本地的BLAS库
- 虽然加载了本地的BLAS库，但是还是很慢
- 尝试安装openblas
apt-get install libatlas3-base libopenblas-base
安装完成后，进行验证，如下：
root@node201:/opt/spark-2.2.2/bin# update-alternatives --config libblas.so
update-alternatives: error: no alternatives for libblas.so
root@node201:/opt/spark-2.2.2/bin# update-alternatives --config libblas.so.3
There are 3 choices for the alternative libblas.so.3 (providing /usr/lib/libblas.so.3).
Selection Path Priority Status
------------------------------------------------------------
* 0 /usr/lib/openblas-base/libblas.so.3 40 auto mode
1 /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3 35 manual mode
2 /usr/lib/libblas/libblas.so.3 10 manual mode
3 /usr/lib/openblas-base/libblas.so.3 40 manual mode
Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number:
出现如上所示信息，即说明安装成功。
- 再次运行测试，如下：
说明：
- 使用自行编译的Spark能加载安装的openblas；
- 同时效率有了10x的提升！
5. 修改官网提供的安装包，使其加载BLAS
5.1 使用 --jars 参数
既然对比发现官网和自己编译打包的Spark安装包里面的Classpath只有几个不同的jar包，可以考虑把这些jar包加入到执行参数中，如下：
./spark-submit --class demo.TestBLAS \
--master local[1] \
--jars /root/jars/jniloader-1.1.jar,/root/jars/netlib-native_ref-win-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/native_ref-java-1.1.jar,/root/jars/netlib-native_system-linux-armhf-1.1-natives.jar,/root/jars/native_system-java-1.1.jar,/root/jars/netlib-native_system-linux-i686-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_ref-linux-armhf-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_system-linux-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_ref-linux-i686-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_system-osx-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_ref-linux-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_system-win-i686-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_ref-osx-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_system-win-x86_64-1.1-natives.jar,/root/jars/netlib-native_ref-win-i686-1.1-natives.jar \
/root/als_blas-1.0-SNAPSHOT.jar \
3000
但是，经测试此方法失败，[此方法的失败在 1 中有提及]。
5.2 直接拷贝相关Jar包到$SPARK_HOME/jars路径中；
拷贝相关包到官网安装包的jars路径下：
cp /root/jars/* $SPARK_HOME/jars
测试通过，说明：拷贝相关包到$SPARK_HOME/jars的方式可行 !
6. 测试ALS是否有加速
本文问题的引入是因为使用Spark1.6版本，但是测试环境使用的是Spark2.2.2版本，故此测试环境可能也会有影响，例如Spark2.2.2是有对ALS做了优化的，下面也有提及此点。
6.1 测试数据
测试数据使用 MovieLens 1m dataset， 该数据集有6000用户，4000电影。
6.2 使用集群配置
集群使用本机虚拟机，1主3从的配置，其集群具体配置如下：
6.3 测试是否有BLAS的加速
- 直接运行测试类，命令如下：
spark-submit --class demo.AlsTest \
--deploy-mode cluster \
/root/als_blas-1.1-SNAPSHOT.jar 3000
经过多次测试，发现：
- 耗时平均在1.2mins;
- 子节点出现没有使用Native BLAS的提示；
- 使用BLAS再次测试
（1）拷贝相关Jar包到所有集群节点的$SPARK_HOME/jars；
（2）在集群各个子节点安装openblas，参考上面的命令；
（3）再次运行，发现其耗时仍是1.2mins，同时也仍有没有使用Native BLAS的提示；
- 使用编译的Spark 进行测试；
- 耗时1.4mins，程序变得更慢；
- 在子节点没有出现未使用Native BLAS的提示，说明已经使用了BLAS库；
7. 总结
- 如果要使用Spark ALS算法，建议使用Spark2.x以上，效率更快；
- 如果只能使用Spark1.x，建议使用自行编译的Spark安装包，可以应用Native BLAS进行加速（[有待验证!]）
- 如果使用Spark2.x的自行编译的安装包，那么针对Spark中ALS算法，其推荐效率更低。这点其实在其源码中也有说明，如下所示。
private def recommendForAll(
rank: Int,
srcFeatures: RDD[(Int, Array[Double])],
dstFeatures: RDD[(Int, Array[Double])],
num: Int): RDD[(Int, Array[(Int, Double)])] = {
val srcBlocks = blockify(srcFeatures)
val dstBlocks = blockify(dstFeatures)
val ratings = srcBlocks.cartesian(dstBlocks).flatMap { case (srcIter, dstIter) =>
val m = srcIter.size
val n = math.min(dstIter.size, num)
val output = new Array[(Int, (Int, Double))](m * n)
var i = 0
val pq = new BoundedPriorityQueue[(Int, Double)](n)(Ordering.by(_._2))
srcIter.foreach { case (srcId, srcFactor) =>
dstIter.foreach { case (dstId, dstFactor) =>
// We use F2jBLAS which is faster than a call to native BLAS for vector dot product
val score = BLAS.f2jBLAS.ddot(rank, srcFactor, 1, dstFactor, 1)
pq += dstId -> score
}
pq.foreach { case (dstId, score) =>
output(i) = (srcId, (dstId, score))
i += 1
}
pq.clear()
}
output.toSeq
}
ratings.topByKey(num)(Ordering.by(_._2))
}