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在MRS的大数据生态系统中,Alluxio位于计算和存储之间,为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层,使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统,从而实现了对计算和存储的分离
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。
创建Task节点 特性简介 MRS集群支持创建Task节点,只作为计算节点,不存放持久化的数据,是实现弹性伸缩的基础。 客户价值 在MRS服务只作为计算资源的场景下,使用Task节点可以节省成本,并可以更加方便快捷地对集群节点进行扩缩容,满足用户对集群计算能力随时增减的需求。
MemArtsCC会将数据持久化存储到计算侧的存储中(SSD),OBS对接MemArtsCC有如下使用场景: 提升存算分离架构访问数据的性能 利用MemArtsCC的本地存储,访问热点数据不必跨网络,可以提升OBS上层应用数据读取效率。
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
您可以通过MRS提供的价格计算器,选择您需要的集群节点规格,来快速计算出购买MRS集群的参考价格。 MRS集群删除或退订后不再产生费用。 计费模式 使用MRS的首要操作就是购买MRS集群,MRS当前支持包年包月和按需计费模式。 包年/包月:根据集群购买时长,一次性支付集群费用。
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时,由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大,计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
配置MRS集群通过IAM委托对接OBS MRS支持用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅作数据计算处理的存算模式。MRS通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置, 实现使用ECS自动获取的临时AK/SK访问OBS。避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险。
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。
Tez Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。
Take算子会以Partition为单位多次触发计算。
对系统的影响 OBS write接口调用失败数高于阈值,会影响上层大数据计算业务的正常执行,导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。
Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。
Storm开源增强特性 CQL CQL(Continuous Query Language),持续查询语言,是一种用于实时数据流上的查询语言,它是一种SQL-like的语言,相对于SQL,CQL中增加了(时序)窗口的概念,将待处理的数据保存在内存中,进行快速的内存计算,CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果