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...
部署Celeborn 部署Celeborn分为两个部分,一个是Celeborn Server,也就是Celeborn集群要先跑起来;二是Spark应用和Celeborn的整合,这个过程就是让Spark默认的shuffle storage切换为Celeborn RSS。 操作之前了解更多的一些细节 在准备部署之前,为了避免一些未预知或者考虑不周的问题,我们继续把官方的文档阅读完。
负载均衡在磁盘层面进行，通过监控健康度、刷盘速率和未来用量，将负载分配给更快、容量更大的盘，增强了异构环境下的稳定性。Spark on K8s + Celeborn方案解决了Spark on K8s场景中Pod空闲状态无法释放的问题，实现了真正的弹性。Celeborn支持多种典型场景，包括混部和存算分离架构。在混部场景中，Celeborn...
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 ...
1. 在灰度迁移过程中,如何对迁移的作业自动添加Celeborn相关Spark参数,如设置CelebornShuffleManger、Celeborn Master地址等,异常时支持快速回滚,避免人工手动修改; 2. 哪些作业更适合优先灰度迁移到Celeborn Shuffle。 针对自动修改Spark作业Celeborn参数问题,知乎之前做过一个Spark作业自动优化资源参数的项目,该项目支持通过规...
Apache Celeborn——快 Apache Celeborn——稳 Apache Celeborn——弹 Evaluation 一、背景 大数据引擎的中间数据有两个来源: Shuffle 和 Spill,其中最重要的是 Shuffle,据统计有超过 15%的资源消耗在 Shuffle。 1.1 传统 Shuffle 的问题 下图右侧结构图是传统 Shuffle 的过程,左边是 Mapper Task,基于 Partition ID ...
spark celeborn顶级项目 spark大型项目实战 场景 在项目实战中理解: 1、spark core、sql、streaming以及机器学习与图计算相关的知识点 2、性能调优、troubleshooting与数据倾斜解决方案 当然,随便发发牢骚,关于生活。 前言 关于spark大型项目实战 话说Snail n个月前,因工作需要准备自学spark,走大数据开发之路。n个月后的...