三. RSS(remote shuffle service) 我们发现spark原生的ess是无法解决业务的问题,在这样的背景下,如果能够把Spark的shuffle service单独部署为外部的一套集群,然后逐步把一部分的spark任务的shuffle迁移出来,并且可以针对不同的任务场景配置使用不同的shuffle服务,并且能够对shuffle服务进行合理的管控,这对于我们当前的大数据...
在 pull based shuffle 模型中，每个 reduce task 需要主动 pull 其 map stage 中每个 map task 输出的对应的 reduce 分片数据，但是在 push based shuffle 模型中，所有 map task 都会主动将同一个 reduce task 的数据 push 到同一个 ESS 服务， reduce task 就可以到这个 ESS 服务 fetch 合并好的 shuffle ...
基于上述多个问题,引入了 Remote shuffle service(RSS) Celeborn 组件,在多个 IDC 的 NodeManager 节点,混部了 Celeborn,与 Spark 引擎集成,并在 Ad-Hoc 查询平台,ETL 调度平台灰度开启。 Celeborn 服务可以解决和优化目前 ESS 存在的问题。Celeborn 优势如下: 使用Push-Style Shuffle 代替 Pull-Style,减少 Mapper 的...
线上环境相对测试环境磁盘负载要高很多,我们线上环境目前确实存在严重的随机Shuffle问题,理论上线上环境RSS相对ESS的优势会更大一些,所以选择RSS势在必行;另外,考虑到我们在测试中Celeborn相对Uniffle的内存消耗优势,以及Celeborn社区介绍的平滑升级、磁盘容错、基于负载的调度的特性,最终我们选择了在线上环境部署Celeborn。
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LinkedIn MagNet [2]:MagNet 严格来说不算真正意义的 RSS,只能算是 Push Based 的 Shuffle。MagNet 在 Spark 原生 Shuffle 数据落盘的同时把数据 Push 到远端 NodeManager 的 ESS 上,同一份数据,会落盘两次,这样其实会增加集群的 IO 压力。不过,MagNet 已经合入到 Spark3.2 版本,鉴于此,MagNet 的 Shuffle 才...
在以下Spark 3.5.4版本的示例中,如果不使用Celeborn作为RSS,并启用动态资源分配(DRA),请设置以下参数: 启用动态资源分配:spark.dynamicAllocation.enabled 设置为"true"。 启用shuffle文件跟踪,无需依赖ESS实现动态资源分配:spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled: "true"。 根据如下内容创建SparkApplication清单文...
3. RSS 优化 Shuffle 和动态资源 Spark Shuffle 对本地存储依赖较大,但是云上环境下,存储分离的机器很难保障自带本地磁盘,使用云盘大小也无法预估,性价比不高。另一方面,Spark 原生的无 ESS 的动态资源配置,executor 的释放资源效率较低,可能因为无法回收造成资源浪费。 Spark Shuffle 本身也有很多缺点。Mapper 的...
前几天,我们已经完成了Spark RSS的调研,以及基于Spark 3.1.3构建好了Celeborn 0.2.1。 pin哥:Spark性能瓶颈:关于Spark的RSS(Remote Shuffle Service)26 赞同 · 2 评论文章 pin哥:基于Spark 3.1.3构建Apache Celeborn 0.2.13 赞同 · 0 评论文章 而在开始更多的Celeborn测试之前,我们来看看Spark原生的ESS是如何...