节点增加周期特别长。从增加节点需求发出到真正增加好节点需要一周到两周的时间,影响业务;* 无法快速进行扩缩容:扩缩容以后要重新进行数据分布,否则节点压力非常大。**问题三:运维繁琐,业务高峰期无法保证 SLA*** 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延迟(从延迟几小时到几天的程度);* 业务高峰期时资源出现严重不足,短期内无法扩容资源,只能通过删减部分业务的数据,为优先级高的业务提供服务;* 业务低峰...
特别是在字节跳动每日上百 PB Shuffle 数据的场景下,Shuffle 过程暴露出来了很多问题,本文会逐个展开此类问题并介绍在字节跳动的优化实践。 **External Shuffle Service**首先来看,在 Spark 3.0... 超过范围的作业会被 ESS 告知对应的 Shuffle Client 进行休眠,暂停数据请求,通常暂停1~2分钟,这时该作业的客户端就进入休眠状态,进行等待,同时原本分配给它的 ESS 的服务能力提供给更高优或其他不受影响的作业。-...
节点增加周期特别长。从增加节点需求发出到真正增加好节点需要一周到两周的时间,影响业务;* 无法快速进行扩缩容:扩缩容以后要重新进行数据分布,否则节点压力非常大。 **问题三:运维繁琐,业务高峰期无法保证 SLA*** 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延迟(从延迟几小时到几天的程度);* 业务高峰期时资源出现严重不足,短期内无法扩容资源,只能通过删减部分业务的数据,为优先级高的业务提供服务;* 业务低峰...
特别是在字节跳动每日上百 PB Shuffle 数据的场景下,Shuffle 过程暴露出来了很多问题,本文会逐个展开此类问题并介绍在字节跳动的优化实践。## External Shuffle Service首先来看,在 Spark 3.0 及最新的 Spark ... 超过范围的作业会被 ESS 告知对应的 Shuffle Client 进行休眠,暂停数据请求,通常暂停1~2分钟,这时该作业的客户端就进入休眠状态,进行等待,同时原本分配给它的 ESS 的服务能力提供给更高优或其他不受影响的作业。...
这就是为什么 Shuffle 会对磁盘以及网络 IO 的请求都特别频繁的原因。由于 Shuffle 对资源的需求和消耗都非常高,所以 CPU、磁盘和网络开销都很有可能是造成 Fetch Failure 的原因或 Shuffle 速度较慢的瓶颈。... 需要经过持续不断的调整。后续,某些高优集群甚至直接对 ESS 的 CPU 放开使用。* 同时, DaemonSet 和 Pod 对 Spark 作业的 CPU 有更严格的限制。这也导致不少用户的作业迁移到了新的架构后变得更加缓慢了。这是因为...
特别是当用户请求到达时,追踪会从根跨度开始,然后每个内部 RPC 用会启动一个新的子跨度。由于父跨度的持续时间通常是其子跨度的超集,追踪可以直观地以树形或火焰图的形式观察,其中层次结构表示组件之间的依赖关系。与传统的 RPC 系统相反,Kubernetes API 是异步和声明式的。为了执行操作,组件会更新 apiserver 上对象的规范(期望状态),然后其他组件会不断尝试自我纠正以达到期望的状态。例如,当我们将 ReplicaSet 从 3...
天级数据 Flink Batch 从 20 万涨到了 25 万,而 MapReduce 的用量则处于缓慢下降的状态,一年的时间差不多从 1.4 万降到了 1 万左右,基于以上的用量情况,MapReduce 作为我们使用的历史悠久的批处理框架也完成了它的... 所以就需要推动从 MapReduce 到 Spark 的迁移。 **升级 Spark 的难点**首先,存量任务的比例很低,目前每天只有1万多的作业量,但是绝对值依然很大,也会涉及到很多的业务方,且其中有很多是运行非...
天级数据 Flink Batch 从 20 万涨到了 25 万,而 MapReduce 的用量则处于缓慢下降的状态,一年的时间差不多从 1.4 万降到了 1 万左右,基于以上的用量情况,MapReduce 作为我们使用的历史悠久的批处理框架也完成了它的... 所以就需要推动从 MapReduce 到 Spark 的迁移。 **升级 Spark 的难点**首先,存量任务的比例很低,目前每天只有1万多的作业量,但是绝对值依然很大,也会涉及到很多的业务方,且其中有很多是运行非常...
但是在流式和批式下只需要执行一次通常不会出现问题。因此,针对以上不同,在 OLAP 场景下进行了很多查询相关的优化,比如 Plan 的构建加速和初始化等相关优化。![picture.image](https://p3-volc-community-si... 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,分钟级别的耗时对于线上服务是无法接受的。第二个挑战是 Full GC 的治理,流批作业对 Full GC 的容忍度...
但是在流式和批式下只需要执行一次通常不会出现问题。因此,针对以上不同,在 OLAP 场景下进行了很多查询相关的优化,比如 Plan 的构建加速和初始化等相关优化。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.... 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,分钟级别的耗时对于线上服务是无法接受的。第二个挑战是 Full GC 的治理,流批作业对 Full GC 的容忍度...
特别是,当用户请求到达时,追踪会从根跨度开始,然后每个内部RPC调用会启动一个新的子跨度。由于父跨度的持续时间通常是其子跨度的超集,追踪可以直观地以树形或火焰图的形式观察,其中层次结构表示组件之间的依赖关系。与传统的RPC系统相反,Kubernetes API是异步和声明式的。为了执行操作,组件会更新apiserver上对象的规范(期望状态),然后其他组件会不断尝试自我纠正以达到期望的状态。例如,当我们将ReplicaSet从3个副本扩展到5个...
nature=rM2gQ0kF6cO%2Bjd3CvLDHrylsTFw%3D)# 背景在传统的分布式追踪中,“追踪”通常对应于用户请求期间的内部调用。特别是,当用户请求到达时,追踪会从根跨度开始,然后每个内部RPC调用会启动一个新的子跨度。由于父跨度的持续时间通常是其子跨度的超集,追踪可以直观地以树形或火焰图的形式观察,其中层次结构表示组件之间的依赖关系。与传统的RPC系统相反,Kubernetes API是异步和声明式的。为了执行操作,组件会更新apiserver...
这就是为什么 Shuffle 会对磁盘以及网络 IO 的请求都特别频繁的原因。由于 Shuffle 对资源的需求和消耗都非常高,所以 CPU、磁盘和网络开销都很有可能是造成 Fetch Failure 的原因或 Shuffle 速度较慢的瓶颈。在字... 需要经过持续不断的调整。后续,某些高优集群甚至直接对 ESS 的 CPU 放开使用。- 同时, DaemonSet 和 Pod 对 Spark 作业的 CPU 有更严格的限制。这也导致不少用户的作业迁移到了新的架构后变得更加缓慢了。这是因...