Programming abstractions, compilation, and execution techniques for massively parallel data analysis

Aufgrund fallender Preise zur Speicherung von Daten kann man derzeit eine explosionsartige Zunahme in der Menge der verfügbaren Daten beobachten. Diese Entwicklung gibt Unternehmen und wissenschaftliche Institutionen die Möglichkeit empirische Daten in ungekannter Größenordnung zu analysieren. Für viele Firmen ist die Analyse der gesammelten Daten aus ihrem operationalen Geschäft längst zu einem zentralen strategischen Aspekt geworden. Im Gegensatz zu der seit längerem schon betriebenen Business Intelligence, bestehen diese Analysen nicht mehr nur aus traditionellen relationalen Anfragen. In zunehmendem Anteil kommen komplexe Algorithmen aus den Bereichen Data Mining und Maschinelles Lernen hinzu, um versteckte Muster in den Daten zu erkennen, oder Vorhersagemodelle zu trainieren. Mit zunehmender Datenmenge und Komplexität der Analysen wird jedoch eine neue Generation von Systemen benötigt, die diese Kombination aus Anfragekomplexität und Datenvolumen gewachsen sind. Relationale Datenbanken waren lange Zeit das Zugpferd der Datenanalyse im großen Stil. Grund dafür war zum großen Teil ihre deklarativen Anfragesprache, welche es ermöglichte die logischen und physischen Aspekte der Datenspeicherung und Verarbeitung zu trennen, und Anfragen automatisch zu optimieren. Das starres Datenmodell und ihre beschränkte Menge von möglichen Operationen schränken jedoch die Anwendbarkeit von relationalen Datenbanken für viele der neueren analytischen Probleme stark ein. Diese Erkenntnis hat die Entwicklung einer neuen Generation von Systemen und Architekturen eingeläutet, die sich durch sehr generische Abstraktionen für parallelisierbare analytische Programme auszeichnen; MapReduce kann hier beispielhaft genannt werden, als der zweifelsohne prominenteste Vertreter dieser Systeme. Zwar vereinfachte und erschloss diese neue Generation von Systemen die Datenanalyse in diversen neuen Anwendungsfeldern, sie ist jedoch nicht in der Lage komplexe Anwendungen aus den Bereichen Data Mining und Maschinelles Lernen effizient abzubilden, ohne sich dabei extrem auf spezifische Anwendungen zu spezialisieren. Verglichen mit den relationalen Datenbanken haben MapReduce und vergleichbare Systeme außerdem die deklarative Abstraktion aufgegeben und zwingen den Anwender dazu systemnahe Programme zu schreiben und diese manuell zu optimieren. In dieser Dissertation werden verschiedene Techniken vorgestellt, die es ermöglichen etliche der zentralen Eigenschaften von relationalen Datenbanken im Kontext dieser neuen Generation von daten-parallelen Analysesystemen zu realisieren. Mithilfe dieser Techniken ist es möglich ein Analysesystem zu beschreiben, dessen Programme gleichzeitig sowohl generische und ausdrucksstark, als auch prägnant und deklarativ sind. Im einzelnen stellen wir folgende Techniken vor: Erstens, eine Programmierabstraktion die generisch ist und mit komplexen Datenmodellen umgehen kann, aber gleichzeitig viele der deklarativen Eigenschaften der relationalen Algebra erhält. Programme, die gegen dies Abstraktion entwickelt werden können ähnlich optimiert werden wie relationale Anfragen. Zweitens stellen wir eine Abstraktion für iterative daten-parallele Algorithmen vor. Die Abstraktion unterstützt inkrementelle (delta-basierte) Berechnungen und geht mit zustandsbehafteteten Berechnungen transparent um. Wir beschreiben wie man einen relationalen Anfrageoptimierer erweitern kann so dass dieser iterative Anfragen effektiv optimiert. Wir zeigen dabei dass der Optimierer dadurch in die Lage versetzt wird automatisch Ausführungspläne zu erzeugen, die wohlbekannten, manuell erstellten Programmen entsprechen. Die Abstraktion subsumiert dadurch spezialisierte Systeme (wie Pregel) und bietet vergleichbare Performanz. Drittens stellen wir Methoden vor, um die Programmierabstraktion in eine funktionale Sprachen einzubetten. Diese Integration ermögliche es prägnante Programme zu schreiben und einfach wiederzuverwendenden Komponenten und Bibliotheken, sowie Domänenspezifische Sprachen, zu erstellen. Wir legen dar wie man die Übersetzung und Optimierung des daten-parallelen Programms mit dem Sprachübersetzer der funktionalen Sprache so integriert, dass maximales Optimierungspotenzial besteht.

Author dc:creator

• Ewen, Stephan

Advisor dc:contributor.advisor

• Markl, Volker

Licence dc:rights.uri

• https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/

Language dc:language.iso

en, English

Identifier URI

urn:nbn:de:kobv:83-opus4-64763
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4395

OAI identifier oai:identifier

oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/4692