[译]Presto 核心数据结构：Slice、Page、Block

2022-02-10 00:00:00 数据 字符串 算子 数据结构 序列化

在 Presto 中，我们需要了解一些非常重要的数据结构，例如，Slice，Block 以及 Page，下面将介绍这些数据结构。

1. Slice

从用户的角度来看，Slice 是一个对开发人员更友好的虚拟内存，它定义了一组 getter 和 setter 方法，因此我们可以像使用结构化数据一样使用内存：


Slice 常用来表示一个字符串：

// use it as utf8 encoded string
Slice slice = Slices.utf8Slice("hello");
Slice subSlice = SliceUtf8.substring(slice, 1, 2);

我们可以像使用字符串一样使用 Slice，Presto 为什么选择 Slice 而不是 String：

  • 字符串创建代价昂贵（字符串拼接，StringBuilder等）。

  • Slice 是可变的，而 String 是不可变的，因此当我们需要进行字符串计算时，效率更高。

  • 字符串在内存中编码为 UTF16，而 Slice 使用 UTF8，这样可以提高内存效率。UTF16 少使用两个字节来表示一个字符，而 UTF8 少使用一个字节，因此，如果 String 内容主要是 ASCII 字符，则 UTF8 可以节省大量内存。

Slice（在 Presto 中）的另一种用法是表示原始字节（SQL中的 VARBINARY 类型）：

// use it as raw bytes
block.getSlice().getBytes()

2. Block

由于 Page 由 Block 组成，因此我们首先介绍 Block。Block 可以认为是同一类数据（int，long，Slice等）的数组。每个数据项都有一个 position，总位置个数代表 Block 中数据的总行数（Block 仅保存这些行中的一列）。


Block 定义了好几套 API，其中一个是 getXXX 方法，让我们以 getInt 为例：

/**
    * Gets a little endian int at {@code offset} in the value at {@code position}.
    */
default int getInt(int position, int offset) {
    throw new UnsupportedOperationException(getClass().getName());
}

通常，一个 Block 仅支持一种 getXxx 方法，因为一个 Block 中的数据都来自同一列，并且具有相同的类型。

Block 定义的另一个方法是 copyPositions，来代替从 Block 中获取某个值，通过返回一个新的 Block 来从指定的位置列表获取一组值：

/**
 * Returns a block containing the specified positions.
 * All specified positions must be valid for this block.
 * <p>
 * The returned block must be a compact representation of the original block.
 */
Block copyPositions(List<Integer> positions);

Presto 还定义了 BlockEncoding，定义了如何对 Block 进行序列化和反序列化：

public interface BlockEncoding {
    /**
     * Read a block from the specified input.  The returned
     * block should begin at the specified position.
     */
    Block readBlock(SliceInput input);

    /**
     * Write the specified block to the specified output
     */
    void writeBlock(SliceOutput sliceOutput, Block block);
}

我们以简单的 BlockEncoding：IntArrayBlockEncoding 为例，其 readBlock 如下所示：

int positionCount = block.getPositionCount();
sliceOutput.appendInt(positionCount);

encodeNullsAsBits(sliceOutput, block);

for (int position = ; position < positionCount; position++) {
    if (!block.isNull(position)) {
        sliceOutput.writeInt(block.getInt(position, ));
    }
}

3. Page

Page 由不同的 Block 组成:

public class Page {
    private final Block[] blocks;
    private final int positionCount;
    ...
}

除 Block 外，Page 还有另一个称为 Channel 的概念：每个 Block 都是该 Page 的 Channel，Block 的总数就是 Channel 数。因此，让我们在这里总结一下数据是如何结构化的，当要发送一些行时，Presto 将:

  • 将每一列放入单独的 Block 中。

  • 将这些 Block 放入一个 Page 中。

  • 发送 Page。

Page 是保存数据并在 Presto 物理执行算子之间传输的数据结构：上游算子通过 getOutput() 产生输出：

/**
 * Gets an output page from the operator.  If no output data is currently
 * available, return null.
 */
Page getOutput();

下游算子通过 addInput() 方法获取输入：

/**
 * Adds an input page to the operator.  This method will only be called if
 * {@code needsInput()} returns true.
 */
void addInput(Page page);


就像 Block 一样，Page 也需要序列化和反序列化，序列化发生在工作进程之间传输数据时。Page 进行序列化时，首先使用相应的 BlockEncoding 对 Block 进行编码。如果有压缩器，将尝试对编码的块数据进行压缩，如果压缩效果良好（编码率低于0.8），将使用压缩数据，否则使用未压缩的数据。编码后的块数据将与一些统计信息(压缩前后页面的字节大小)一起放入名为 SerializedPage 的类中。

4. 总结

我们介绍了 Presto 中三个核心数据结构：Slice，Block 和 Page。简而言之，Slice 是对开发人员更友好的虚拟内存，Block 代表列，Page 代表行组。

来源 https://mp.weixin.qq.com/s/mbUI0CVJJevJK8vlA9uxxg


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