增量计算模型 (一)
背景
Galaxy是阿里数据平台事业部，实时计算组自研的增量计算框架。今年双十一，阿里直播大屏就是Galaxy支持和保障的重要业务之一，相信大家可能看过双十一之后网上一些介绍性的文章了，比如 阿里研发实时计算平台 每秒运算量将超千万 ，不过这篇文章面向非技术人员，最后的比喻也是有点醉。还这篇比较新的 阿里巴巴实时数据公共层助力双11媒体直播 。
本文我会介绍一些我认为可以公开出来说的galaxy技术上的特点，让技术人员对该计算框架有个更准确的认识。
计算模型
首先明确根本的一点， Galaxy是增量计算模型 ，不是"简单"的流计算，这点在业界是没有的。 增量计算是有状态的计算 。批量计算里，每一次的输出结果只与本次全量扫进来的数据有关，而且计算是幂等的。增量计算，每批计算结果，是由本批数据和历史批次结果计算出来的，即newValue = function(currentBatchValue, oldValue)，然后本批计算出来的newValue会作为oldValue参与下一批数据的计算中。这个公式看起来与迭代计算相似，实质上，迭代计算是增量计算的一种。
下面说明流计算与Galaxy的关系。
Galaxy与Storm
网上对Galaxy有过了解的技术朋友，包括阿里内部的同事，可能会认为Galaxy只是Storm上的一层封装。在这里，我严肃地告诉大家，只要你动脑子想一想， 绝对不是的 ，不但不是封装，而且与Storm有本质区别。
Storm是流式计算，数据流进，经历拓扑计算，数据流出，与增量模型没有半毛钱关系。如果真要类比storm和galaxy，大家可以想一想Trident。trident是storm上的封装，暴露接口让用户可以操纵state，如此，批与批之间的计算结果的确可以通过state持久化起来了，并且可以参与下一批的计算，这看上去与galaxy做的相似。但还是有一个本质区别，trident的state不是它能掌控的，说白了，你state是额外的辅助存储，不是与我这个引擎挂钩的，而 Galaxy中的state是与整个计算框架关联起来的 ，这点太重要了，而且实现起来是很复杂的。
再说为什么现在的galaxy版本需要依赖storm。galaxy目前旧的版本还是跑在storm上的，借助storm的拓扑拉起，worker调度和消息传递。galaxy只是需要一个能够拉起worker，传递消息或者作RPC的引擎而已，storm是当时一个的临时选择。目前，storm引擎已经不再适合galaxy，无论是其拓扑构建和拉起的耗时，还是拓扑的不可变性，或是消息格式及序列化方面的性能等等种种问题，都不再适合galaxy，而仅仅适合于流计算。所以，将来galaxy的引擎，不会是这样。
Galaxy的未来
简单说几点Galaxy的想象空间。
现今Spark可以做的场景，Galaxy都是可以做的，而且Galaxy在性能上 至少是准实时 的。Spark的RDD代表了使用上的易用性和计算上的reuse数据。Galaxy同样有增量语义，表达能力同样强大的算子层和增量计算模型天然引入的数据reuse。
Galaxy的计算模型在业界是没有的，其计算场景覆盖了流式计算，迭代计算，还可以轻松愉悦地做BSP模型。
增量计算模型(二)
背景
在前一篇文章中，介绍到了Galaxy的增量计算性质，其state是框架内部管理的，以及与Storm的简单对比。这篇文章将讲述更多Galaxy增量模型的事情，并介绍这套增量模型之上实现的Galaxy SQL和Galaxy Operator，同时会从增量角度对比Spark Streaming。
Galaxy MRM增量与Spark Streaming
MRM模型全称为MapReduceMerge，比MapReduce做了一个Merge操作。merge阶段可与state交互，读写某个key的oldValue，并且这个merge接口还具备rollback语义。在流计算场景下，数据按时间或条数切成不同的批，批内可以做普遍意义下的MapReduce操作，批之间需要merge阶段做跨批聚合的计算。大家可以对比Spark Streaming的UpdateStateByKey操作，在一个DStream内，各个时间段内的RDD(即各批)可以通过这个接口更新一次任务内的state。而galaxy的merge本质上是一次add的过程，对应的rollback是一次delete的过程，从数据库的语义看，两个过程合起来相当于是update操作，而这俩过程都是根据一个primary key来做的，所以这件事情与spark streaming的updateStateByKey做的事情是一样的，但是细看的话，两者还是存在很大的差异。
galaxy的state暴露给计算task是线程级别独享的，spark streaming的state是任务内全局共享的。线程级别独享的优点，就在于同一批数据，按key shuffle之后来到不同的merge计算节点，各自不会阻塞各自的计算过程，而spark streaming的updateStateByKey操作会阻塞其他rdd的计算，虽然spark streaming能做到DStream内各个RDD并发执行，但是只要有state操作，最终还是落到了时间序列上的阻塞。本时间点StateRDD的计算需要依赖前一时间点父StateRDD的计算结果，而批内各个key对state操作是互相阻塞和影响的，所以着眼在这层barrier上的话，galaxy的merge过程更加精细，add和delete过程是分开的，批内的key是落到不同线程上计算而state是线程内独享的。
Galaxy有三种Model，分别是MapOnlyModel，MapReduceModel，MapReduceMergeModel。即，你可以使用M Model和MR Model做普通的流计算或小批计算，当需要跨批操作的时候就使用MRM Model。Model之间是随意组合串联的，接口相比MapReduce其实是相当灵活甚至过于灵活的，灵活的弊端是计算模型上带来复杂性。
Galaxy SQL
Galaxy SQL是一种StreamSQL，而且是目前业界没有的。从语法上Galaxy SQL贴近HiveSQL，但又有些流计算语义上(无限数据流)不能支持的语法，比如limit, order by。
Intel那边搞了一个Spark Streaming + Spark SQL的结合，叫StreamSQL。利用Spark SQL里的SchemaRDD，为Spark Streaming流进来的RDD带上了Schema元信息。借助Spark Streaming支持的操作，这种StreamSQL可以做滑窗效果的sql计算。但是真正跨批的增量语义(不仅仅是固定的window跨批计算)，是支持不了的。Galaxy SQL可以做真正的增量流式SQL。
举个最简单的例子，
insert into t2 select t1.a as k, count(t1.b) as cnt from t1 group by t1.a; select count(cnt) from t2 group by t2.cnt;
第一句sql中，根据t1的a字段分组，求了个count值。第二句sql中，t2表分组的字段变为t1表里count出来的cnt值。大家可以想象，在流计算场景里，第一次a求count出来的值可能是100，下一个时间点，同一个a的key，count出来的值就是200了，这时候，100这个cnt已经丢到t2表里计算出结果了，现在100已经更新到200了，200这个新的值的计算是简单的，但问题是如何把t2里之前100的计算结果撤销呢？
可以仔细想想，StreamSQL是做不了这样的sql的，本质上是因为spark streaming不支持这样的操作。Galaxy计算框架的merge阶段可以做rollback操作，回滚之前"错误"的状态，使得Galaxy SQL可以做分布式流式SQL。
Galaxy Operator
Galaxy Operator是Galaxy MRM编程接口之上的一层DAG封装，兼具易用性和表达能力。
算子层最终将映射成多个Galaxy的MRM Model，使用户可以更加关注计算逻辑，屏蔽较复杂的MRM Model，特别是merge阶段。
算子层相当于是物理执行计划，本身可以做节点合并、谓词下推等优化的工作，即物理执行计划的优化。从本质上，我认为类似Hive、Spark Catalyst里对执行计划的优化工作，在算子层这个DAG里都是可以做的。通过算子这一层，理论上任何DSL都是可以映射之后在Galaxy计算框架上运行的。
算子层提供五类正交的基础算子：map， reduce，merge，shuffle，union。五类基础算子可以互相组合，衍生成更高级的算子。
需要注意的是，reduce类的算子 ，针对的是 本批 内数据的聚合。增量语义下的reduce与批量语义下MapReduce中的reduce并不一样，增量语义下的reduce针对的是本批，MapReduce中的reduce对应跨批的数据，更加类似增量语义下的merge。merge类的算子 ，针对的是 跨批 的聚合操作。merge()对应的是MRM模型里的Merge phase，可与OldValue交互，是增量场景中的特性操作。通常用于实现count、sum等UDAF操作，也可以实现top、distinct、类join的操作。
union类的算子 ，针对的是多流合并的场景。union()操作是将多条流合并成一条流输出，要求各流的columns对齐且一致。mix()操作也是多流合并成一条，但内部标明了数据来自左流还是右流，各流的column可以不一致，后续可以衔接集合性的批内或跨批操作。mix()是 专门为集合性 操作而设计的接口。
功能上，算子层可以类比Spark RDD。Spark RDD 核心价值 有二：其一，在api层面，规避MapReduce模型的抽象和不舒适的原生接口，提供多种transformations和actions，方便开发者理解和使用，即 easy to use ；其二，在计算层面，通过持久化RDD做到了批量计算过程中对中间数据的复用，使Spark诞生之初以适合迭代型计算的内存计算框架闻名，即 reuse data 。反观Galaxy算子层，一方面，算子层与Spark RDD一样，在api设计上具备FlumeJava的设计理念，兼具易用性和表达能力；另一方面，Galaxy之增量计算模型是 "有状态的计算" ，天然做到了实时数据各批之间"状态"的reuse(在merge phase)。
后续
之后有时间，希望可以介绍下Galaxy的任务模型、对于state的管理和容错等方面的内容。