Baidu Bigflow is an interface that allows for writing distributed computing programs and provides lots of simple, flexible, powerful APIs. Using Bigflow, you can easily handle data of any scale. Bigflow processes 4P+ data inside Baidu and runs about 5000 jobs every day.
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Latest commit 9863e8a Jul 29, 2018

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Bigflow

Bigflow 是什么?

Baidu Bigflow (以下简称 Bigflow)是百度的一套计算框架, 它致力于提供一套简单易用的接口来描述用户的计算任务,并使同一套代码可以运行在不同的执行引擎之上。

它的设计中有许多思想借鉴自 Google FlumeJava以及 Google Cloud Dataflow,另有部分接口设计借鉴自 Apache Spark

用户基本可以不去关心 Bigflow 的计算真正运行在哪里,可以像写一个单机的程序一样写出自己的逻辑, Bigflow 会将这些计算分发到相应的执行引擎之上执行。

Bigflow 的目标是: 使分布式程序写起来更简单,测起来更方便,跑起来更高效,维护起来更容易,迁移起来成本更小。

目前 Bigflow 在百度公司内部对接了公司内部的批量计算引擎 DCE(与社区 Tez 比较类似),迭代引擎 Spark,以及公司内部的流式计算引擎 Gemini。

在开源版本中,目前仅开放了Bigflow on Spark。

为什么要使用 Bigflow?

  • 高性能  Bigflow 的接口设计使得 Bigflow 可以感知更多的用户需求的细节属性,并且 Bigflow 会根据计算的属性进行作业的优化;另其执行层使用 C++ 实现,用户的一些代码逻辑会被翻译为 C++ 执行,有较大的性能提升。 在公司内部的实际业务测试来看,其性能远高于用户手写的作业。根据一些从现有业务改写过来的作业平均来看,其性能都比原用户代码提升了 100%+。开源版本的 benchmark 正在准备中。

  • 简单易用  Bigflow 的接口表面看起来很像 Spark,但实际实用之后会发现 Bigflow 使用一些独特的设计使得 Bigflow 的代码更像是单机程序,例如,屏蔽了 partitioner 的概念,支持嵌套的分布式数据集等,使得其接口更加易于理解,并且拥有更强的代码可复用性。 特别的,在许多需要优化的场景中,因为 Bigflow 可以进行自动的性能以及内存占用优化,所以用户可以避免许多因 OOM 或性能不足而必须进行的优化工作,降低用户的使用成本。

  • 在这里,Python 是一等公民  我们目前原生支持的语言是 Python。 使用 PySpark 时,有不少用户都困扰于 PySpark 的低效,或困扰于其不支持某些 CPython 库,或困扰于一些仅功能仅仅在 Scala 和 Java 中可用,在 PySpark 中暂时处于不可用状态。 而在 Bigflow 中,Python 是一等公民(毕竟当前我们仅仅支持 Python),以上问题在 Bigflow 中都不是问题,性能、功能、易用性都对 Python 用户比较友好。

在线试用

在线试用网页(passwd:bigflow) 包含了一些简单的例子介绍Bigflow的概念和API用法,同时也可以在线编写Python代码尝试Bigflow的功能,可智能提示。

注:该页面仅提供试用功能,并没有做安全防护,相关机器每隔一段时间会被清空一次,请不要做代码存储等操作。

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