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...
综上所述，Spark+Celeborn通过一系列创新设计和技术优化，显著提高了大数据处理的性能、稳定性和弹性，满足了更快、更稳、更弹性的需求。
3.Celeborn 的部署 4.Spark 作业的配置 5.celeborn 监控 1.背景 在大数据处理的生态中,Apache Spark作为一种强大的数据处理引擎,已经被广泛应用于各种数据分析和计算任务。尽管 Spark 提供了强大的数据处理能力,但在处理大规模 Shuffle 时,尤其是在高负载的环境下,性能瓶颈常常显现。公司每天的 Spark 作业 Shuffle ...
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...
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
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 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 数据的读写服务，可以根据负载随时扩缩容；并且组件之间的心跳、健康检查机制可以快速发现和剔除故障 Worker 节点；Celeborn 提供异步高效的副本机制，开启...
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...
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...
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...