多层存储既可以通过内存提升小 Shuffle 的性能,也可以利用 OSS 的海量存储空间,支持超大的 Shuffle,还还可以让 Celeborn 不依赖本地盘,比如只选择内存和 OSS,那么 Celeborn 就没有本地盘,这样就可以更好的对 Celeborn 服务本身实现弹性。 2. 稳定性 Celeborn 针对服务本身稳定性的设计,主要包括绍原地升级、拥塞控制...
Map 推送的数据会先落在 Push Data Region,当某个 Partition 的数据超过预设阈值会触发 Flush,这个时候 Celeborn 会去判断 Partition 的目标存储层,如果是本地盘(P3),这部分数据将被刷到本地;如果是内存 Cache(p4),这部分数据会被逻辑划分给 Cache Region(不会有真正的内存拷贝)。 当Cache Region 满了时,Cele...
Map 推送的数据会先落在 Push Data Region,当某个 Partition 的数据超过预设阈值会触发 Flush,这个时候 Celeborn 会去判断 Partition 的目标存储层,如果是本地盘(P3),这部分数据将被刷到本地;如果是内存 Cache(p4),这部分数据会被逻辑划分给 Cache Region(不会有真正的内存拷贝)。 当Cache Region 满了时,Cele...
Map 推送的数据会先落在 Push Data Region,当某个 Partition 的数据超过预设阈值会触发 Flush,这个时候 Celeborn 会去判断 Partition 的目标存储层,如果是本地盘(P3),这部分数据将被刷到本地;如果是内存 Cache(p4),这部分数据会被逻辑划分给 Cache Region(不会有真正的内存拷贝)。 当Cache Region 满了时,Cele...
灵活的扩展性:Celeborn 的存算分离架构使得存储和计算资源可以根据需求独立扩展,从而更好地利用资源。 2. 高效的数据序列化与反序列化 优化的数据格式:Celeborn 使用高效的序列化/反序列化机制,减少数据转换过程中的开销。这有助于提高数据处理的速度。 压缩技术:通过使用高效的压缩算法,Celeborn 减少了网络传输的数据...
如果celeborn版本升级,客户端只需要在init containers 时下载对应版本的jar包就行,不需要重打镜像。 附录 部分spark配置参考: spark.kubernetes.executor.podTemplateFile=http://YOUR_URL/external-jars.yamlspark.executorEnv.SPARK_CLASSPATH=/opt/spark/external-jars/*spark.shuffle.service.enabled=false ...
Spark+Celeborn确实能够实现更快、更稳、更弹性的大数据处理。以下是详细解释：更快： Push Shuffle + Partition数据聚合：Celeborn采用Push Shuffle和Partition数据聚合设计，有效减少了数据传输和读取的延迟。Mapper维护缓冲区缓存Shuffle数据，并在触发推送后，形成文件供Shuffle Read阶段读取，从而提高了性能。
在具体的 Remote Shuffle Service 技术选型中,网易选择了基于 Apache Celeborn (Incubating) 构建内部的 Shuffle Service 平台。其中我们关注的核特性包括: Celeborn 服务端包含 Master 和 Worker 两种角色。其中 Master 起协调作用,是一个 Raft 集群,具备很好的容灾能力,且支持滚动升级;Worker 作为数据节点提供 shuffle...
Apache Celeborn (incubating)是阿里捐献给Apache基金会的Remote Shuffle Service,它采用Push Shuffle,数据重组,多层存储等设计消除了传统Shuffle的缺陷,有效提升了稳定性和性能,使得存算分离架构得以应用从而让作业更加弹性。此外,Celeborn通过高可用,滚动升级,负载均衡等特性提升了自身服务的可靠性。
Spark+Celeborn:更快,更稳,更弹性 一、传统 Shuffle 的问题 Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎,它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象,RDD 血缘通过两种依赖关系描述,窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子(Join, Agg 等)的关键,而宽依赖...