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Alluxio Python Filesystem API based on FSSpec

Alluxio FSSpec Python API (alluxiofs) 允许应用程序通过统一的Python文件系统接口无缝地与各种存储后端进行交互。 它利用高性能的分布式缓存层，即Alluxio服务器，显著提高数据访问的速度并降低延迟。 这对于数据密集型应用程序和工作流程尤其有益，特别是AI训练工作负载需要快速且重复地访问大型数据集。

先决条件

  • 使用ETCD作为成员管理器的正在运行的Alluxio服务器

  • Python版本在[3.8, 3.9, 3.10]范围内

安装

安装存储后端

Alluxiofs 作为现有底层数据湖存储连接之上的缓存层， 需要安装底层数据湖存储的fsspec实现。

要连接到现有的底层存储，有三个要求：

  1. Alluxio服务器和 alluxiofs 客户端都连接到同一个底层存储。

  2. 底层存储分为fsspec默认存储（https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/api.html#built-in-implementations）和第三方存储(https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/api.html#other-known-implementations)。如果使用第三方存储，请安装对应的fsspec第三方存储包 (https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/api.html#other-known-implementations)。 对于所有内置存储（https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/api.html#built-in-implementations），不需要额外的Python库。

  3. 为底层存储进行配置，特别是连接配置。

示例：将S3部署为底层数据湖存储安装第三方S3存储

pip install s3fs

安装 alluxiofs

pip install alluxiofs

将数据加载到Alluxio服务器

如果数据已经加载到Alluxio服务器中，请跳过此步骤。

这个简单的例子创建了一个客户端，它连接到使用本地的ETCD成员管理器和S3作为底层存储的Alluxio集群。 有关更多配置设置，请参见连接到Alluxio服务器的高级参数。

向Alluxio服务器提交分布式加载作业：

from alluxiofs.client import AlluxioClient

alluxio_client = AlluxioClient(etcd_hosts="localhost")
alluxio_client.submit_load("s3://bucket/path/to/dataset/")

这将异步触发加载作业。您可以等待加载完成或使用以下命令检查此加载过程的进度：

alluxio_client.load_progress("s3://bucket/path/to/dataset/")

取消分布式加载作业:

alluxio_client.stop_load("s3://bucket/path/to/dataset/")

创建 alluxiofs Alluxio Python API

这个简单的例子创建了一个文件系统处理器，它连接到使用localhost ETCD成员服务和S3作为底层存储的Alluxio集群。

import fsspec
from alluxiofs import AlluxioFileSystem

# Register Alluxio to fsspec
fsspec.register_implementation("alluxiofs", AlluxioFileSystem, clobber=True)

# Create Alluxio filesystem
alluxio_fs = fsspec.filesystem("alluxiofs", etcd_hosts="localhost", target_protocol="s3")

有关Alluxio服务器和/或存储系统连接的高级参数设置，请参见高级初始化参数。

示例: alluxiofs Hello World

# list files
contents = alluxio_fs.ls("s3://bucket/path/to/dataset/", detail=True)

# Read files
with alluxio_fs.open("s3://bucket/path/to/dataset/file1.parquet", "rb") as f:
    data = f.read()

可以在这里（https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/usage.html#use-a-file-system）找到更多Python文件系统操作示例。

示例: Ray

Ray是一个快速且简单的框架，用于构建和运行分布式应用程序。 在Ray之上运行的PyTorch、TensorFlow和XGBoost训练器可以利用Ray的高级功能，如创建异构集群，用CPU机器来进行数据加载和预处理，用GPU机器来进行训练。 可以使用Ray Data并行化进行数据加载、预处理和训练。

像PyTorch这样的训练器会在每个时期重复读取相同的数据集。 对于PyTorch来说，在每个时期获取大量的数据集已经成为训练的瓶颈。 通过利用Alluxio的高性能分布式缓存，Ray上的训练器可以减少总训练时间，提高GPU利用率，并加快端到端的模型生命周期。

先决条件: Ray版本 >= 2.8.2

# Pass the initialized Alluxio filesystem to Ray and read the dataset
ds = ray.data.read_parquet("s3://bucket/path/to/dataset/file1.parquet", filesystem=alluxio_fs)

# Get a count of the number of records in the single file
ds.count()

# Display the schema derived from the file header record
ds.schema()

# Display the header record
ds.take(1)

# Display the first data record
ds.take(2)

# Read multiple files:
ds2 = ray.data.read_parquet("s3://bucket/path/to/dataset/", filesystem=alluxio_fs)

# Get a count of the number of records in the files
ds2.count()

示例: PyArrow

PyArrow通过提供高性能的内存列存储格式，可以让应用程序和数据无缝连接。 它实现了不同数据处理系统之间的高效数据交换。 通过将其存储接口委托给fsspec，PyArrow可以通过统一的接口访问各种存储后端。 通过使用alluxiofs，PyArrow可以利用Alluxio的分布式缓存能力来提高数据访问速度并降低延迟。

示例1：

# Pass the initialized Alluxio filesystem to Pyarrow and read the data set from the example csv file
import pyarrow.dataset as ds
dataset = ds.dataset("s3://bucket/path/to/dataset/file1.parquet", filesystem=alluxio_fs)

# Get a count of the number of records in the file
dataset.count_rows()

# Display the schema derived from the file header record
dataset.schema

# Display the first record
dataset.take(0)

示例2：

from pyarrow.fs import PyFileSystem, FSSpecHandler

# Create a python-based PyArrow filesystem using FsspecHandler
py_fs = PyFileSystem(FSSpecHandler(alluxio_fs))

# Read the data by using the Pyarrow filesystem interface
with py_fs.open_input_file("s3://bucket/path/to/dataset/file1.parquet") as f:
    f.read()

高级初始化参数

连接到Alluxio服务器的参数

  • etcd_hosts (str, 必需): ETCD服务器主机的逗号分隔列表，格式为 "host1:port1,host2:port2,..."。 ETCD用于动态发现Alluxio工作节点。

  • etcd_port (int, 可选): 每个ETCD服务器使用的端口号。默认为 2379。

  • options (dict, 可选): 一个包含Alluxio配置选项的字典，其中键是属性名称，值是属性值。 这些选项配置Alluxio客户端的行为。

示例：配置Alluxio页面大小（注意，Alluxio页面大小必须与Alluxio服务器中配置的完全相同）

alluxio_options = {}
alluxio_options["alluxio.worker.page.store.page.size"] = "20MB"

（可选）初始化 alluxio_client 以进行分布式加载作业:

alluxio_client = AlluxioClient(etcd_hosts="host1,host2,host3", etcd_port=8888, )

初始化 alluxio_fs 以进行 fsspec 文件系统操作:

alluxio_fs = fsspec.filesystem("alluxiofs", etcd_hosts="localhost", target_protocol="s3", options=alluxio_options)

存储后端的参数

参数：

  • target_protocol (str, 可选): 指定要创建底层存储文件系统对象的底层存储协议。 常见的示例包括s3用于Amazon S3，hdfs 用于Hadoop分布式文件系统等。

  • target_options (dict, 可选): 提供一组与 target_protocol 相关的配置选项。 这些选项可能包括凭据、终端节点URL和其他与底层存储系统成功交互所需的特定协议的设置。

  • fs (object, 可选): 直接提供用于访问Alluxio底层存储的文件系统对象实例

示例: 连接到 S3

要连接到S3，可以按照以下步骤进行：

  1. Review S3 fsspec documentation: Refer to the s3fs documentation to find out the supported arguments for connecting to S3. Typical arguments include:

  • anon bool (False): Whether to use anonymous connection (public buckets only). If False, uses the key/secret given, or boto's credential resolver; client_kwargs, environment, variables, config files, EC2 IAM server, in that order

  • endpoint_url string (None): Use this endpoint_url, if specified. Needed for connecting to non-AWS S3 buckets. Takes precedence over endpoint_url in client_kwargs.

  • key string (None): If not anonymous, use this access key ID, if specified. Takes precedence over aws_access_key_id in client_kwargs.

  • secret string (None): If not anonymous, use this secret access key, if specified. Takes precedence over aws_secret_access_key in client_kwargs.

  • token string (None): If not anonymous, use this security token, if specified

  1. 查看S3 fsspec文档：参考s3fs文档 以了解连接到S3所支持的参数。典型的参数包括：

  • anon bool (False): 是否使用匿名连接（仅限公共存储桶）。 如果为False，则使用给定的key/secret，或boto的凭据解析器； 客户端参数、环境变量、配置文件、EC2 IAM服务器，依次进行。

  • endpoint_url string (None): 如果指定，就使用此endpoint_url。连接到非AWS S3存储桶时会需要用到。优先于client_kwargs中的 endpoint_url。

  • key string (None): 如果不是匿名的，如果指定，请使用此访问密钥ID。优先于client_kwargs中的 aws_access_key_id。

  • secret string (None): 如果不是匿名的，如果指定，请使用此密钥访问密钥。优先于client_kwargs中的 aws_secret_access_key。

  • token string (None): 如果不是匿名的，如果指定，请使用此安全令牌。

  1. 将支持的参数作为target_options传递给Alluxio：然后，您可以使用这些参数使用fsspec创建Alluxio文件系统对象。

以下是如何使用fsspec创建连接到S3的Alluxio文件系统对象的示例：

import fsspec

# Example configuration for connecting to S3
s3_options = {
    "key": "your-aws-access-key",
    "secret": "your-aws-secret-key",
    "endpoint_url": "https://s3.your-endpoint.com"
}

# Creating the Alluxio file system object
alluxio_fs = fsspec.filesystem(
    "alluxiofs",
    etcd_hosts="localhost",
    target_protocol="s3",
    target_options=s3_options
)

# Now you can use alluxio_fs to interact with the Alluxio file system backed by S3

在此示例中：

  • 将your-aws-access-key 和 your-aws-secret-key 替换为您实际的AWS凭据。

  • 如果需要，将 https://s3.your-endpoint.com 替换为您的S3兼容服务的适当端点URL。

按照这些步骤，您可以使用fsspec有效地连接到具有S3后端的Alluxio。

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