因此随着训练作业的增加,集中式调度出现了性能瓶颈,且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的方式是为了解决 PS 分片修复、服务扩容、分片 Reshard 等需要复杂运维操作的问题。同时,通过服务化方式也可以实现多个训练作业 PS 资源共享,提高物理机资源利用率...
因此随着训练作业的增加,集中式调度出现了性能瓶颈,且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的方式是为了解决 PS 分片修复、服务扩容、分片 Reshard 等需要复杂运维操作的问题。同时,通过服务化方式也可以实现多个训练作业 PS 资源共享,提高物理机资源利用率。但是,随...
但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的资源量,并与 Kubelet 或 Node Manager 等单机组件打通;同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也... Katalyst QoS 可以从宏观和微观两个视角进行解读。 **宏观上**,Katalyst 以 CPU 为主维度定义了标准的 QoS 级别;具体来说我们将 QoS 分为四类:独占型、共享型、回收型和为系统关键组件预留的系统型; *...
每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 100 亿条数据。单个作业的规模也非常大,每个计算节点使用 3 万左右的并发,整个作业使用 300 多台物理机。Flink 集群的稳定性和性能优化,以及单个超大作业的部署、执行和 Failover 等优化,面临的问题在整个业界都难觅第二。由于 Flink 是一个流批一体计算引擎,字节跳动内部也在积极推动 Flink 流批一体落地,上线了 2 万多个 Flink 批式作业,在这个过程中解决了很多...
管道等产品,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑。这些上层建筑由商业公司提供,但除此之外也期望能来来自社区。**趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以及高效执行方向发展。目前,社区出现了两个趋势: **Na...
他们将 Apache Airflow 作为数据管道编排工具。他们选择 ByteHouse 作为数据仓库解决方案,以利用其强大的分析和机器学习功能。 数据洞察有限公司在电子商务行业运营,并收集存储在 AWS S3 中的大量客户和交易... 运行命令 airflow info 以获取有关 Airflow 的更多信息。#### Airflow 初始化通过执行以下命令来初始化 Airflow 的 Web 服务器 ```# 初始化数据库airflow db initairflow users create \--username...
**他们将Apache Airflow作为数据管道编排工具,同时选择ByteHouse作为数据仓库解决方案,** 以利用其强大的分析和机器学习功能。 数据洞察有限公司在电子商务行业运营,需要收集存储在AWS S3中的大量客户... 运行命令airflow info以获取有关Airflow的更多信息。 **/ 步骤三:Airflow初始化 /**-----------------------通过执行以下命令来初始化Airflow的Web服务器:``` ...
通过上面的 Benchmark 和 Flink 部署的全流程分析可以发现主要有两个问题,一块是作业在资源管理和部署上的瓶颈,一块是任务在运行时延迟瓶颈。针对OLAP场景,在作业资源管理和部署方面,目前 Flink 资源管理流程和部... 确保每个 Slot 只被一个作业的多个计算任务使用。通过分析可以发现,多个计算任务在共享 Slot 过程中,主要是共享 MemoryManager 管理 Batch 算子的 Aggregate、Join、Sort 等算子的临时状态以及流计算任务中的 Rock...
而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,**LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑**。这些上... 最终只有一两个引擎获得成功。差别相差比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。### **趋势四:** **分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想的状态是纯流式的方式。分析...
而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑。这些上层建... 社区出现了两个趋势: **Native 化和向量化(Vectorized)** 。Native 化有两个典型的代表:* Spark:去年官宣了 Photon 项目,宣称可以在 tpcs 测试集上达到 2X 的加速效果。* Presto:现在在做 Velox 的 native 引擎...
您可以在集群运行时甚至是释放后,仍然可以通过对应组件的 Public History Server 页面查看组件执行完成的作业运行日志数据。 【组件】针对存算分离场景(数据存储在TOS),我们在当前版本支持在EMR集群外采用全托管模式独立部署Hive Metastore(HMS)服务(Preview版本),多个EMR集群的计算引擎可以通过连接同一个HMS服务实现元数据共享,HMS服务不会随着EMR集群的释放而停止服务。 【组件】Hadoop集群新增Delta Lake 2.0.0 更改、增强...
管道等产品,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑。这些上层建筑由商业公司提供,但除此之外也期望能来来自社区。## **趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以及高效执行方向发展。目前,社区出现了两个趋势:**Native 化和...
流式作业通过 Failover 来恢复,批式作业通过作业重跑或 Failover 来恢复。在 OLAP 下,多个作业同时运行在一个在线集群上,单个作业失败可以重试,但是整个集群出现无法恢复的故障时,如果采用重启恢复,分钟级别的耗时... Query 有两个典型的特点:业务上重复的 Query 和亚秒级的查询耗时。通过分析发现,Plan 阶段的耗时为几十到几百毫秒,占比较高。因此支持了 Plan 缓存,避免相同 Query 的重复 Plan;此外也支持了 Catalog Cache,加速元...