所以 Spark 需要一个 External Shuffle Service 来管理 Shuffle 数据，External Shuffle Service 本质上是一个辅助进程，原来在读取 Shuffle 数据的时候，是每个 Executor 互相读取，现在则是直接读取 External Shuffle Service，也相当于解耦了计算和读取数据的过程。External Shuffle Service模式如下图所示：2.1 Shuffle分...
在使用 Spark Shuffle Service 时,可以通过以下配置进行设置: 程序开发者可以通过 Spark 的配置文件或者在代码中进行相关设置,开启 Shuffle Service 的能力。 总结 总的来说,Spark Shuffle Service 提供了一种更高效的 Shuffle 操作方式,它不仅优化了集群的内存管理,还提高了数据的传输效率。随着数据规模的不断扩大,Sh...
先看下面一组图表,出于降本增效、提高shuffle可用性/稳定性、存储架构分离等因素的考虑,各大厂、工业界纷纷开始RemoteShuffleService研发,shuffle过程的新的实现趋势,各厂方案遍地开花。 shuffle动作指的是需要把数据从某个地方搬到另一个地方,一般在大数据框架下大家优化的思路也是尽可能减少shuffle的动作,例如通过算子变化...
Shuffle Service的设置 要启用Shuffle Service,需要对Spark的配置进行一定的调整。以下是一些关键的配置参数: spark.shuffle.service.enabled:设置为true来启用Shuffle Service。 spark.shuffle.blockTransferService:设置为blockManager。 spark.shuffle.service.port:设置Shuffle Service所使用的端口。(默认为7337) ...
Shuffle 对大数据计算影响很大,从公开的资料:Facebook[1]、LinkedIn[2]、阿里[3] 等公司的数据看,Shuffle 影响的任务和任务计算时间上都有较高占比。从 OPPO 的线上任务看,68%的Spark任务都有 Shuffle 计算。 大数据计算引擎的技术演进,一直离不开对 Shuffle 的优化,无论是从执行计划方面优化,尽量避免 Shuffle ...
基于以上的动机,阿里云EMR团队设计开发了EMR Shuffle Service服务(以下称ESS),同时解决了计算存储分离和混合架构下的shuffle稳定性和性能问题。 整体设计 ESS包含三个主要角色: Master, Worker, Client。其中Master和Worker构成服务端,Client以不侵入方式集成到Spark里。Master的主要职责是资源分配和状态管理;Worker的主要职...
ESS shuffle 服务的配置以spark.shuffle.service前缀开头: spark.shuffle.service.enabled - 定义ESS服务是否启用。 spark.shuffle.service.port - 定义运行ESS shuffle 服务的端口。由于该服务应该与执行程序在同一节点上运行,因此配置中不存在主机。 spark.shuffle.service.index.cache.size - 确定缓存的大小。在开启ES...
Spark 的shuffle 服务是spark的核心,本文介绍了非ExternalShuffleClient的方式,看BlockService的整个架构。ShuffleClient是整个框架的基础,有init方法和fetchBlock两个方法。 /** Provides an interface for reading shuffle files, either from an Executor or external service.*/publicabstractclassShuffleClient implements...
所以Spark 需要一个 External Shuffle Service 来管理 Shuffle 数据,External Shuffle Service 本质上是一个辅助进程,原来在读取 Shuffle 数据的时候,是每个 Executor 互相读取,现在则是直接读取 External Shuffle Service,也相当于解耦了计算和读取数据的过程。 External Shuffle Service模式如下图所示: 2.1 Shuffle分类 S...
而使用NM内置的shuffle服务本身就是瓶颈,扩展起来非常不灵活,而且扩展的容量也非常有限。 外部remote shuffle service 想象一下,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...