> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# 背景介绍## Notebook 解决的问题1. 部分任务类型(python、spark等)在创建配置阶段,需要进行分步调试;1. 由于探索... YARN、MYSQL、TLB、TOS。核心目标是提供支持大规模用户、稳定的、容易扩展的 Notebook 服务。系统总体架构如下图所示,主要包括 Hub、notebook server(nbsvr)、kernel gateway(eg) 等组件。![picture.image]...
进行spark-submit命令提交,因而大大降低Spark的易用性。除此之外,还可使用周边工具,如Livy,但Livy更像一个Spark 服务器,而不是SparkSQL服务器,因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口进行访问。虽然Spark... 是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时,由Hive Server2生成并且返回,后续所有接口都会附带传递这个信息,此信息是一次Connection连接的唯一标志。但是,Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由于...
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务... 到本地磁盘上。生成的 Map Output 包含两个文件:索引文件和按 Partition 排序后的数据文件。当所有的 Mappers 写完 Map Output 后就会开始第二个阶段—Shuffle Read 阶段。这个时候每个 Reducer 会访问所有包含它的...
提交任务时会对spark参数做控制。以如下参数为基准,对spark.dynamicAllocation.maxExecutors进行控制driver-memory:4gexecutor-memory:2gexecutor-cores:2**配置梯度表:**| **资源梯度** | **规模定义** | **资源使用限制** || 最小配置 | 日活用户<100w,且单日事件量<5000w | 10 || 中等规模 | 单日事件量between [5000w,2亿)或日活between [100w,1000w) | max(yarn剩余资源的35...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师邵凯阳在 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动云原生 YARN 实践》主题演讲。 字节跳动内部离线业务规模庞大,线上每天运行数十万节点、数百万任务,使... 其中一种解决方案是: **能不能让离线作业直接迁移到云原生系统?** 即:大数据生态下的各个计算引擎(包括:Spark、Flink 等)进行深度改造去适配 Kubernetes。在探索过程中发现这种方式有比较大的缺点,主要有以下...
1 Livy 介绍Apache Livy 是一个 Rest 服务,允许用户通过 Rest API 向 Spark cluster 提交作业。它的架构如下 用户通过 Rest API 向 livy server 提交作业请求,之后 server 会向 cluster manager(通常是 yarn)提交 ... { private final int samples; public PiJob(int samples) { this.samples = samples; } @Override public Double call(JobContext ctx) throws Exception { List sampleList = new ArrayList (); f...
也是本篇文章将要介绍的,将Spark计算任务从Yarn迁移至K8S上运行。# 最初的尝试spark-thrift-server考虑到我们服务的客户数据量都不是很大,并且在数据相关的场景中都是基于SQL来实现。上半年我们在离线业务中首先选择了spark-thrift-server。spark-thrift-server的本质其实就是一个Spark Application,和我们单独提交Spark Jar包任务到集群是一样的,也会启动一个Driver和多个Executor。因此这一步要做的其实就是将其提交到K8S...
大部分都是从用户自己管理的容器或者可以连接到 YARN 集群的物理机上直接提交的。 **为什么要推动****MapReduce 迁移 Spark**推动 MapReduce 下线有以下三个原因:第一个原因是 **MapRe... 且其中有很多是运行非常久的任务,可能运行了四五年,推动用户主动升级的难度很大。其次,从可行性上而言,有一半以上的作业都是 Hadoop Streaming 作业,包含了 Shell ,Python,甚至 C++ 程序,虽然 Spark 有一个 P...
进行spark-submit命令提交,因而大大降低Spark的易用性。除此之外,还可使用周边工具,如Livy,但Livy更像一个Spark 服务器,而不是SparkSQL服务器,因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口进行访问。虽然Spar... 是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时,由Hive Server2生成并且返回,后续所有接口都会附带传递这个信息,此信息是一次Connection连接的唯一标志。但是,Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由...
(包括:Spark、Flink 等)进行深度改造去适配 Kubernetes。在探索过程中发现这种方式有比较大的缺陷,主要有以下三点:* 对计算引擎侵入较深,计算引擎侧需要做大量改造才能支持原先在 YARN 的各种特性;* 生产环境... 通过这个服务容器启动从 NM 切换到 Kubelet,最终将容器运行时的管理下沉到底层的 Kubelet。**。下面介绍在 Yodel 架构下一个离线任务的提交和运行流程:**1. 用户从开发机或任务托管平台向集群提交一个任务...
(包括:Spark、Flink 等)进行深度改造去适配 Kubernetes。在探索过程中发现这种方式有比较大的缺陷,主要有以下三点:- 对计算引擎侵入较深,计算引擎侧需要做大量改造才能支持原先在 YARN 的各种特性; - 生产环... 通过这个服务容器启动从 NM 切换到 Kubelet,最终将容器运行时的管理下沉到底层的 Kubelet。**下面介绍在** **Yodel** **架构下一个离线任务的提交和运行流程** **:**1. 用户从开发机或任务托管平台向集群提交...
才能访问 DolphinScheduler Web UI,详见访问链接。 2 资源中心在 DolphinScheduler 中,资源中心通常用于上传文件、UDF 函数和任务组管理。 EMR DolphinScheduler 中的资源中心基于同集群内的 Hadoop 集群,默认目录是:/dolphinscheduler,由配置项 resource_upload_path 定义。关于如何修改服务配置参数,请参阅管理服务配置参数。 本示例中,我们会运行一个经典的 WordCount 程序,需要先将所需的 spark jar、flink jar 与 word 文本...
支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列... 尽可能避免因为部分节点状态异常导致整个任务完全失败。可以发现在这样的诉求下类似于 Presto,Doris,ClickHouse 就很难满足这样的要求,而像 Hive,Spark 这类计算引擎依托于 Yarn 做资源管理,对于分布式任务的重试...