Angel加速：破解Spark MLlib在机器学习的性能瓶颈

SparkonAngel是针对Apache Spark在机器学习领域中的局限性进行的重要改进，Spark的核心概念是弹性分布式数据集(RDD)，它的不可变性在大数据处理中提供了高效性和一致性，但在迭代和参数更新密集型的机器学习任务中，这一特性显得不那么理想。RDD的不可变性使得参数更新变得复杂，限制了Spark MLlib库在机器学习领域的优化和性能提升。 Spark MLlib自2015年后的发展相对停滞，尤其是在处理迭代算法如L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）时，Spark的表现并不尽如人意。L-BFGS是一种常用的优化算法，对于参数更新频繁的模型训练至关重要。原生Spark实现中，driver（调度器）承担了大部分计算负担，包括梯度聚合和模型同步，这在大规模数据和多节点环境中可能导致性能瓶颈。 AngelonSpark的引入解决了这个问题。AngelPS-Service作为核心组件，引入了Parameter Server (PS) 的概念，将原本由driver执行的复杂运算转移至PS集群，实现了分布式计算。PS将数据划分为多个分区，存储在不同的节点上，支持高效的向量和矩阵运算。在L-BFGS的实现中，两层循环递归的计算移交给PS，driver主要负责任务调度，减少对单点性能的依赖。 通过这样的设计，SparkonAngel消除了原有的单点瓶颈，通过多对多的数据传输方式，加速了梯度聚合和模型同步的过程，极大地提升了机器学习任务的性能。这种分布式架构使得Spark在处理机器学习问题时更为灵活和高效，尤其是在处理高维数据和大规模训练时，SparkonAngel的优势更加明显。 SparkonAngel是通过引入PS服务，优化了Spark在机器学习中的内存计算模型，使得Spark能够更好地适应迭代和参数更新的需求，从而推动了MLlib库在机器学习领域的进一步发展和优化。这不仅是对Spark原有架构的补充，也是对大数据处理技术的一次重要扩展，为未来的深度学习和复杂模型训练奠定了坚实的基础。