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【华为云技术分享】快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service

时间:2020-02-29 16:23:16      阅读:28      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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【摘要】 external-shuffle-service是Spark里面一个重要的特性,有了它后,executor可以在不同的stage阶段动态改变数量,大大提升集群资源利用率。但是这个特性当前在k8s上并不能很好的运行。让我们来看看,在k8s上要实现这个external-shuffle-service特性的最新进展吧。

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如果你想在kubernetes集群中运行Spark任务,那么你可能会对:如何在k8s上运行external-shuffle-service感兴趣。把Driver和Executor都当做容器,丢到k8s上(k8s集群则把他们当做一般的容器,和其他业务类app一样对待),这种模式,可以使得集群资源池归一,避免Spark一个资源池,业务类(K8S)集群一个资源池。提升整体资源利用率,统一维护也降低运维成本。这也是Spark官方在2.3版本后为什么要支持Spark-on-k8s的主要驱动力。

1 external-shuffle-service作用

如果想要executor数量可以动态变化,就需要依赖external-shuffle-service功能(注意这句话,因为在k8s集群中,容器启动关闭很方便。所以非常希望executor数量可以动态调整,提升资源利用率)。

原因是在shuffle过程中,一个executor会到另一个executor那里取数据。如果一个executor节点挂掉了,那么它也就无法处理其他executor发过来的 shuffle 的数据读取请求了,它之前生成的数据都没有意义了。为了解决“取shuffle数据”,和“目标executor是否运行”分开。Spark引入了external-shuffle-service服务。相当于先把shuffle数据暂存到external-shuffle-service那里,然后大家去external-shuffle-service那里取就行了(有点像个中介)。

好文参考:https://zhmin.github.io/2019/08/05/spark-external-shuffle-service/

2 原来怎么部署

在原Spark框架中,external-shuffle-service是部署在每个节点上的。

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(1)executor 告诉 external-shuffle-service 数据存放在哪里,然后(2) external-shuffle-service 记下来,供别人查询。所以问题的关键是,数据放“哪里”支持哪些格式呢。我们看(1)里面通知是结构是长这样:

public class RegisterExecutor extends BlockTransferMessage {
    public final String appId;         // spark application id
    public final String execId;        // executor id
    public final ExecutorShuffleInfo executorInfo;    // 《==文件路径
}

可以看出来,关键在 “在哪里” 要看(2)长什么样:

public class ExecutorShuffleInfo implements Encodable {
     
     public final String[] localDirs;         // 《== 第一级目录列表
     public final int subDirsPerLocalDir;     // 第二级目录列表
     public final String shuffleManager;      // shuffleManager的类型,目前只有一种类型 SortShuffleManager
 }

可以看到,这个shuffle数据 “在哪里” 只能支持HostPath(本地路径)。

问题的关键就来了:executor容器跑在k8s节点上面,external-shuffle-service跑在另一个容器里面。要想共享相同Path文件,那就必须使用节点路径(k8s-hostpath)。要用这个Hostpath 还得拥有节点的所有权,这个对于多用户共享的K8s集群来说,权限不安全,数据未隔离。

3 在k8s上要怎么解决(一)

Spark的external-shuffle-service要怎么在k8s上运行,这是个问题。Spark社区关于这个有个讨论:https://docs.google.com/document/d/1uCkzGGVG17oGC6BJ75TpzLAZNorvrAU3FRd2X-rVHSM/edit#heading=h.btqugnmt2h40

这个文档主要是说:

当前external-shuffle-service的实现有缺点:(1)多个Spark应用共用一个external-shuffle-service,如果external-shuffle-service出问题,多个Spark应用都受影响,即隔离性差。(2)一个节点一个external-shuffle-service,导致不同节点间压力不均衡。同时如果节点挂了,external-shuffle-service也就没了,这个节点上面的所有executor都受影响,可靠性差。(3)在当前较火热的Docker容器环境下,executor写入的shuffle数据(在一个容器内)。不一定就能被external-shuffle-service读取到(在另一个容器内)。因为有些k8s集群中,管理员出于安全考虑,会强制隔离不同用户的容器,禁止任何共享。

所以提出了改进方向:即executor保存shuffle数据时,不限定非得是保存在本地Path中。

具体实现方案可以有多种。

(1) 保存shuffle数据时,通过external-shuffle-service上传的方式。

(2) external-shuffle-service支持shuffle数据为远端uri地址,而不仅仅是主机路径。

(3) 由Driver来维护所有的shuffle数据信息,取消external-shuffle-service组件。

(4) 将shuffle数据保存到分布式存储中。

(5) 将shuffle数据上传到external-shuffle-service,然后由Driver跟踪文件路径。

总体思路就是:以前external-shuffle-service是本地写,远程读。调整为:远程写,远程读。

4 在k8s上要怎么解决(二)

其实要在k8s上实现executor数量动态调整(dynamic resource allocation),还有另一条小路(即不通过external-shuffle-service的方式)。并且这条路已经实现了,在这个PR里面。https://github.com/apache/spark/pull/24817

Ø 实现原理:

当发现executor里面是shuffle数据没有用了,则可以删除该executor。如果这个executor里面的shuffle数据,还会被其他Jop读取,那么就保持这个executor存活着不被删除。从而实现executor数量可以动态调整。

Ø 缺点:

可以看出来,这种方式其实是一种缓兵之计。(1)删除部分暂时不被使用executor,但是必须保留那些还会被使用的executor。所以动态效果并不是最优的。另外,(2)一个executor也许最近不被使用,被删除了。但是后续其他Stage又有可能去访问那个shuffle数据。结果发现找不到(被动态删除嘛),这个时候又得重新计算,浪费性能。

PR里面的讨论也说了,这个是无法用来完整替代external-shuffle-service的。

5 路标计划

通过上面的分析,基本了解了在k8s上面跑external-shuffle-service的困难和思路。

所以要达到目的的路径为:(1)external-shuffle-service支持远端保存shuffle数据。(2)executor和external-shuffle-service共享云端shuffle数据。(3)executor数量可以动态调整,不影响功能。(4)在k8s上支持了executor数量动态调整(dynamic resource allocation)。

看Spark的规划是在 3.0.0 版本提供完整能力,嗯,让我们期待Spark on K8s越来越溜吧。

https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-24432

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作者:tsjsdbd

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原文:https://www.cnblogs.com/huaweicloud/p/12383427.html

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