【JS】Apache Flink 在实时金融数据湖的应用
Apache Flink 在实时金融数据湖的应用
阿里云云栖号发布于 今天 02:09
一、背景
在京东的商品搜索排序中，经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带来的模型商品排序多样性的不足，我们利用基于二项式汤普森采样建模，但是该算法仍存在对所有用户采用一致的策略，未有效考虑用户和商品的个性化信息。基于该现状，我们采取在线学习，使深度学习和汤普森采样融合，实现个性化多样性排序方案，实时更新模型的关参数。
在该方案中，Flink 主要应用于实时样本的生成和 online learning 的实现。在在线学习过程中，样本是模型训练的基石，在超大规模样本数据的处理上，我们对比了 Flink、Storm 和 Spark Streaming 之后，最终选择用 Flink 作为实时样本流数据的生产以及迭代 online learning 参数的框架。在线学习的整体链路特别长，涉及在线端特征日志、流式特征处理、流式特征与用户行为标签关联、异常样本处理、模型动态参数实时训练与更新等环节，online learning 对样本处理和参数状态处理的准确性和稳定性要求较高，任何一个阶段都有可能出现问题，为此我们接入京东的 observer 体系，拥有完整的全链路监控系统，保证各个阶段数据的稳定性和完整性；下面我们首先介绍一下京东搜索在线学习架构。
二、京东搜索在线学习架构
京东搜索的排序模型系统架构主要包括以下几个部分：
1、Predictor 是模型预估服务，在 load 模型中分为 static 部分和 dynamic 部分，static 部分由离线数据训练得到，主要学习 user 和 doc 的稠密特征表示，dynamic 部分主要包含 doc 粒度的权重向量，这部分由实时的 online learning 任务实时更新。
2、Rank 主要包括一些排序策略，在排序最终结果确定之后，会实时落特征日志，将 doc 的特征按顺序写入特征数据流，作为后续实时样本的数据源(feature)。
3、Feature Collector 的任务是承接在线预估系统发出的特征数据，对下游屏蔽缓存、去重、筛选等在线系统特有逻辑，产出 Query+Doc 粒度的特征流。
4、Sample join 的任务将上面的 feature 数据、曝光、点击、加购、下单等用户行为标签数据作为数据源，通过 Flink 的 union + timer 数据模型关联成为符合业务要求的样本数据，算法可根据目标需求选择不同的标签作为正负样本标记。
5、Online learning 任务负责消费上游生成的实时样本做训练，负责更新 model 的 dynamic 部分。
三、实时样本生成
Online Learning 对于在线样本生成的时效性和准确性都有很高的要求，同时也对作业的稳定性有很高的要求。在海量用户日志数据实时涌入的情况下，我们不仅要保证作业的数据延时低、样本关联率高且任务稳定，而且作业的吞吐不受影响、资源使用率达到最高。
京东搜索排序在线样本的主要流程如下：
1、数据源大致有曝光流、feature 流和用户行为流等作为实时样本的数据源，统一以 JDQ 管道流的形式，由京东实时计算平台提供平台支撑。
2、接到 feature 流和曝光流、label 流后，进行数据清洗，得到任务需要的数据格式。
3、拿到各个标准流后，对各个流进行 union 操作，之后进行 keyby。
4、我们在 process function 里面添加 Flink timer 定时器，作为样本生成的实时窗口。
5、将生成的样本实时落入 jdq 和 HDFS，jdq 可以用作后面的 online learning 的 input，HDFS 持久存储样本数据，用于离线训练、增量学习和数据分析。
在线样本任务优化实践：
京东搜索样本数据吞吐量每秒达到 GB 规模，对分布式处理分片、超大状态和异常处理提出很高的优化要求。
1、数据倾斜
使用 keyby 的时候，难免会有数据倾斜的情况，这里我们假设 key 设计合理、 shuffle 方式选择正确、任务没有反压且资源足够使用，由于任务 parallelism 设置导致的数据倾斜的情况。我们先看 Flink 里面 key 是如何被分发到 subtask 上面的。
keygroup = assignToKeyGroup(key, maxParallelism)subtaskNum = computeOperatorIndexForKeyGroup(maxParallelism, parallelism, keyGroupId)
假设我们的并发设置的是 300，那么 maxParallelism 就是 512，如此设计，必然导致有的 subtask 分布 1 个 keygroup 有的分配两个，同时也导致了数据自然倾斜。针对上述问题，有两个解决方案：
● 设置并行度为 2 的 n 次方；
● 设置最大并行度为 并行度的 n 倍。
如果使用方案 1 ，调整并发的话只能调整 2 的幂次，建议使用方案 2，且假如 parallelism 为 300，maxParallelism 设置为 1200 的情况下假如数据还是有倾斜，可以再相应的把 maxParallelism 设置大一些保证每个 keygroup 的 key 少一些，如此也可以降低数据倾斜的发生。
2、large checkpoint
在线样本用到了 Flink 的 state，我们之前默认将 state 放到了内存里面，但是随着放量的增加，state 数据量激增，发现 GC 时间特别长，之后改变策略，将 state 放入了 RocksDB，GC 问题得以解决。我们针对 checkpoint 做了如下配置：
● 开启增量 checkpoint；
● 合理设置 checkpoint 的超时时间、间隔时间和最小暂停时间。
● 让 Flink 自己管理 RocksDB 占用的内存，对 RocksDB 的 blockcache、writebuffer 等进行调优。
● 优化 state 的数据使用，将 state 数据放入多个 state object 里面使用，降低序列化/反序列化的代价。
在任务调优的时候我们发现我们的任务访问 RocksDB 的时间非常长，查看 jstack 发现，很多线程都在等待数据的序列化和反序列化，随着算法特征的逐渐增多，样本中的特征个数超过 500 个，使得每条数据的量级越来越大。但是在做样本关联的时候其实是不需要特征关联的，只需要相应的主键关联就可以了，因此，我们用 ValueState 存储主键，用 MapState/ListState 存储特征等值。当然了还可以将这些特征值存储到外部存储里面，这里就需要对网络 io 和 本地 io 之间的选择做一个取舍。
● failure recovery 的时候开启本地恢复。
由于我们的 checkpoint 数据达到了 TB 级别，一旦任务发生 failover，不管是针对 HDFS 还是针对任务本身，压力都非常大，因此，我们优先使用本地进行 recovery，这样，不仅可以降低 HDFS 的压力还可以增加 recovery 的速度。
四、Flink Online Learning
对于 online learning，我们先介绍一下伯努利汤普森采样算法，假设每个商品的 reward 概率服从 Beta 分布，因此给每个商品维护两个参数成功次数 si 及失败次数 fi，及所有商品的公共先验参数成功次数 α 和失败次数 β。
每次根据商品相应的 Beta 分布采样为最优商品的期望 reward: Q(at) = θi，并选择期望 reward 最大的商品展现给用户。最后根据环境给出真实 reward，更新模型相应的参数达到 online learning 的效果。该参数代表一个商品特征，用一个 n 维向量表示，该向量由原始特征通过 MLP 网络预测得到。原始特征经过 DNN 网络得到一个 N 维向量作为该商品的个性化表征，采用 Logistic Regression 函数建模似然函数，利用 Flink 构建该表征和实时反馈所组成的实时样本，用于不断迭代近似更新参数分布。
1、数据有序性保证
从 jdq 接过实时样本之后，由于之前并没有保证数据的有序性，这里采用 watermark 机制保证数据的有序性。
2、样本数据处理
把只曝光无行为的商品看做负样本，有点击及后续行为的商品看做正样本，当窗口将达到一定正负比例或数据量时进行一次 batch 训练，迭代出新的参数向量，将商品 embedding 数据放到 Flink 的 state 里面，之后作为 model 的 dynamic 部分更新参数。
3、 同步迭代、异步迭代
个性化 ee 参数在线学习采用异步更新方式的时候，存在参数更新顺序错乱问题，这会降低在线学习模型收敛速度，从而造成了流量的浪费，因此，参数异步更新方式更改为同步更新方式，避免参数读写错乱问题。在同步更新的方式下，存储在 status 中的参数向量需要在下一次训练迭代时使用，若参数发生丢失会使该商品的迭代过程中断，为防止系统风险造成参数丢失，设计了参数双重保障。一般的任务异常或重启后参数可从 checkpoint 或 savepoint 中恢复，如果意外情况下参数无法恢复，从远程在线服务中取回上一版参数并记录到 state。
4、多试验版本支持
在线学习任务使用同一个 Flink 任务来支持多个版本模型在不同实验桶下进行 AB 实验，通过版本号区分不同的 AB 流量桶，对应的实时样本以 docid+version 作为 key 进行处理，迭代过程互不影响。
5、custom serialization
为了提高带宽利用率以及性能的需求，我们内部采用 pb 格式传输数据，经过调研，pb 的传输格式优于 Flink 的兜底的 general class 的 kryo 序列化方式，因此我们采用了 Flink 的 custom serialization 解决方案，直接用 pb 格式在 op 之间传输数据。
五、监控系统
这里我们区分业务全链路监控和任务稳定性相关监控，具体情况下面将详细介绍。
1、全链路监控
整个系统使用京东内部的 observer 平台来实现业务全链路监控，主要包括 predictor 服务相关的监控、feature dump 的 QPS 监控、特征和标签质量监控、关联情况监控、train 相关的监控以及 AB 指标相关的一些监控，如下：
2、任务稳定性监控
任务稳定性监控这里主要是指 Flink 的任务稳定性监控，链路吞吐量达 GB/s规模，特征消息 QPS 达 10W 规模，且 online learning 的不可间断性，不管对于在线样本任务还是 online learning 的任务，相关监控报警都是必不可少的。
■ 容器的内存、cpu 监控、thread 个数，gc 监控
■ 样本相关业务监控
六、规划总结
Flink 在实时数据处理方面有优秀的性能、容灾、吞吐等表现、算子丰富易上手使用、自然支持批流一体化，且目前已有在线学习的框架开源，做在线学习是个不二的选择，随着机器学习数据规模的扩大和对数据时效性、模型时效性要求的提升，在线学习不仅仅作为离线模型训练的补充，更成为模型系统效率发展的趋势。为此我们做的规划如下：
作者致谢：感谢实时计算研发部、搜索排序算法团队的支持。
作者：阿里云实时计算Flink
原文链接
本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载
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本作品系原创，采用《署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际》许可协议
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一、背景
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在该方案中，Flink 主要应用于实时样本的生成和 online learning 的实现。在在线学习过程中，样本是模型训练的基石，在超大规模样本数据的处理上，我们对比了 Flink、Storm 和 Spark Streaming 之后，最终选择用 Flink 作为实时样本流数据的生产以及迭代 online learning 参数的框架。在线学习的整体链路特别长，涉及在线端特征日志、流式特征处理、流式特征与用户行为标签关联、异常样本处理、模型动态参数实时训练与更新等环节，online learning 对样本处理和参数状态处理的准确性和稳定性要求较高，任何一个阶段都有可能出现问题，为此我们接入京东的 observer 体系，拥有完整的全链路监控系统，保证各个阶段数据的稳定性和完整性；下面我们首先介绍一下京东搜索在线学习架构。
二、京东搜索在线学习架构
京东搜索的排序模型系统架构主要包括以下几个部分：
1、Predictor 是模型预估服务，在 load 模型中分为 static 部分和 dynamic 部分，static 部分由离线数据训练得到，主要学习 user 和 doc 的稠密特征表示，dynamic 部分主要包含 doc 粒度的权重向量，这部分由实时的 online learning 任务实时更新。
2、Rank 主要包括一些排序策略，在排序最终结果确定之后，会实时落特征日志，将 doc 的特征按顺序写入特征数据流，作为后续实时样本的数据源(feature)。
3、Feature Collector 的任务是承接在线预估系统发出的特征数据，对下游屏蔽缓存、去重、筛选等在线系统特有逻辑，产出 Query+Doc 粒度的特征流。
4、Sample join 的任务将上面的 feature 数据、曝光、点击、加购、下单等用户行为标签数据作为数据源，通过 Flink 的 union + timer 数据模型关联成为符合业务要求的样本数据，算法可根据目标需求选择不同的标签作为正负样本标记。
5、Online learning 任务负责消费上游生成的实时样本做训练，负责更新 model 的 dynamic 部分。
三、实时样本生成
Online Learning 对于在线样本生成的时效性和准确性都有很高的要求，同时也对作业的稳定性有很高的要求。在海量用户日志数据实时涌入的情况下，我们不仅要保证作业的数据延时低、样本关联率高且任务稳定，而且作业的吞吐不受影响、资源使用率达到最高。
京东搜索排序在线样本的主要流程如下：
1、数据源大致有曝光流、feature 流和用户行为流等作为实时样本的数据源，统一以 JDQ 管道流的形式，由京东实时计算平台提供平台支撑。
2、接到 feature 流和曝光流、label 流后，进行数据清洗，得到任务需要的数据格式。
3、拿到各个标准流后，对各个流进行 union 操作，之后进行 keyby。
4、我们在 process function 里面添加 Flink timer 定时器，作为样本生成的实时窗口。
5、将生成的样本实时落入 jdq 和 HDFS，jdq 可以用作后面的 online learning 的 input，HDFS 持久存储样本数据，用于离线训练、增量学习和数据分析。
在线样本任务优化实践：
京东搜索样本数据吞吐量每秒达到 GB 规模，对分布式处理分片、超大状态和异常处理提出很高的优化要求。
1、数据倾斜
使用 keyby 的时候，难免会有数据倾斜的情况，这里我们假设 key 设计合理、 shuffle 方式选择正确、任务没有反压且资源足够使用，由于任务 parallelism 设置导致的数据倾斜的情况。我们先看 Flink 里面 key 是如何被分发到 subtask 上面的。
keygroup = assignToKeyGroup(key, maxParallelism)subtaskNum = computeOperatorIndexForKeyGroup(maxParallelism, parallelism, keyGroupId)
假设我们的并发设置的是 300，那么 maxParallelism 就是 512，如此设计，必然导致有的 subtask 分布 1 个 keygroup 有的分配两个，同时也导致了数据自然倾斜。针对上述问题，有两个解决方案：
● 设置并行度为 2 的 n 次方；
● 设置最大并行度为 并行度的 n 倍。
如果使用方案 1 ，调整并发的话只能调整 2 的幂次，建议使用方案 2，且假如 parallelism 为 300，maxParallelism 设置为 1200 的情况下假如数据还是有倾斜，可以再相应的把 maxParallelism 设置大一些保证每个 keygroup 的 key 少一些，如此也可以降低数据倾斜的发生。
2、large checkpoint
在线样本用到了 Flink 的 state，我们之前默认将 state 放到了内存里面，但是随着放量的增加，state 数据量激增，发现 GC 时间特别长，之后改变策略，将 state 放入了 RocksDB，GC 问题得以解决。我们针对 checkpoint 做了如下配置：
● 开启增量 checkpoint；
● 合理设置 checkpoint 的超时时间、间隔时间和最小暂停时间。
● 让 Flink 自己管理 RocksDB 占用的内存，对 RocksDB 的 blockcache、writebuffer 等进行调优。
● 优化 state 的数据使用，将 state 数据放入多个 state object 里面使用，降低序列化/反序列化的代价。
在任务调优的时候我们发现我们的任务访问 RocksDB 的时间非常长，查看 jstack 发现，很多线程都在等待数据的序列化和反序列化，随着算法特征的逐渐增多，样本中的特征个数超过 500 个，使得每条数据的量级越来越大。但是在做样本关联的时候其实是不需要特征关联的，只需要相应的主键关联就可以了，因此，我们用 ValueState 存储主键，用 MapState/ListState 存储特征等值。当然了还可以将这些特征值存储到外部存储里面，这里就需要对网络 io 和 本地 io 之间的选择做一个取舍。
● failure recovery 的时候开启本地恢复。
由于我们的 checkpoint 数据达到了 TB 级别，一旦任务发生 failover，不管是针对 HDFS 还是针对任务本身，压力都非常大，因此，我们优先使用本地进行 recovery，这样，不仅可以降低 HDFS 的压力还可以增加 recovery 的速度。
四、Flink Online Learning
对于 online learning，我们先介绍一下伯努利汤普森采样算法，假设每个商品的 reward 概率服从 Beta 分布，因此给每个商品维护两个参数成功次数 si 及失败次数 fi，及所有商品的公共先验参数成功次数 α 和失败次数 β。
每次根据商品相应的 Beta 分布采样为最优商品的期望 reward: Q(at) = θi，并选择期望 reward 最大的商品展现给用户。最后根据环境给出真实 reward，更新模型相应的参数达到 online learning 的效果。该参数代表一个商品特征，用一个 n 维向量表示，该向量由原始特征通过 MLP 网络预测得到。原始特征经过 DNN 网络得到一个 N 维向量作为该商品的个性化表征，采用 Logistic Regression 函数建模似然函数，利用 Flink 构建该表征和实时反馈所组成的实时样本，用于不断迭代近似更新参数分布。
1、数据有序性保证
从 jdq 接过实时样本之后，由于之前并没有保证数据的有序性，这里采用 watermark 机制保证数据的有序性。
2、样本数据处理
把只曝光无行为的商品看做负样本，有点击及后续行为的商品看做正样本，当窗口将达到一定正负比例或数据量时进行一次 batch 训练，迭代出新的参数向量，将商品 embedding 数据放到 Flink 的 state 里面，之后作为 model 的 dynamic 部分更新参数。
3、 同步迭代、异步迭代
个性化 ee 参数在线学习采用异步更新方式的时候，存在参数更新顺序错乱问题，这会降低在线学习模型收敛速度，从而造成了流量的浪费，因此，参数异步更新方式更改为同步更新方式，避免参数读写错乱问题。在同步更新的方式下，存储在 status 中的参数向量需要在下一次训练迭代时使用，若参数发生丢失会使该商品的迭代过程中断，为防止系统风险造成参数丢失，设计了参数双重保障。一般的任务异常或重启后参数可从 checkpoint 或 savepoint 中恢复，如果意外情况下参数无法恢复，从远程在线服务中取回上一版参数并记录到 state。
4、多试验版本支持
在线学习任务使用同一个 Flink 任务来支持多个版本模型在不同实验桶下进行 AB 实验，通过版本号区分不同的 AB 流量桶，对应的实时样本以 docid+version 作为 key 进行处理，迭代过程互不影响。
5、custom serialization
为了提高带宽利用率以及性能的需求，我们内部采用 pb 格式传输数据，经过调研，pb 的传输格式优于 Flink 的兜底的 general class 的 kryo 序列化方式，因此我们采用了 Flink 的 custom serialization 解决方案，直接用 pb 格式在 op 之间传输数据。
五、监控系统
这里我们区分业务全链路监控和任务稳定性相关监控，具体情况下面将详细介绍。
1、全链路监控
整个系统使用京东内部的 observer 平台来实现业务全链路监控，主要包括 predictor 服务相关的监控、feature dump 的 QPS 监控、特征和标签质量监控、关联情况监控、train 相关的监控以及 AB 指标相关的一些监控，如下：
2、任务稳定性监控
任务稳定性监控这里主要是指 Flink 的任务稳定性监控，链路吞吐量达 GB/s规模，特征消息 QPS 达 10W 规模，且 online learning 的不可间断性，不管对于在线样本任务还是 online learning 的任务，相关监控报警都是必不可少的。
■ 容器的内存、cpu 监控、thread 个数，gc 监控
■ 样本相关业务监控
六、规划总结
Flink 在实时数据处理方面有优秀的性能、容灾、吞吐等表现、算子丰富易上手使用、自然支持批流一体化，且目前已有在线学习的框架开源，做在线学习是个不二的选择，随着机器学习数据规模的扩大和对数据时效性、模型时效性要求的提升，在线学习不仅仅作为离线模型训练的补充，更成为模型系统效率发展的趋势。为此我们做的规划如下：
作者致谢：感谢实时计算研发部、搜索排序算法团队的支持。
作者：阿里云实时计算Flink
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以上是 【JS】Apache Flink 在实时金融数据湖的应用 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/108197.html
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