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    E-MapReduce：ESS（僅對存量使用者開放）

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    E-MapReduce：ESS（僅對存量使用者開放）

    更新時間：Oct 25, 2024

    ESS（EMR Remote Shuffle Service）是E-MapReduce（簡稱EMR）在最佳化計算引擎的Shuffle操作上，推出的向外延展群組件。

    背景資訊

    目前Shuffle方案缺點如下：

    • Shuffle Write在巨量資料量情境下會溢出，導致寫放大。

    • Shuffle Read過程中有大量的網路小包導致Connection reset問題。

    • Shuffle Read過程中存在大量小資料量的IO請求和隨機讀，對磁碟和CPU造成高負載。

    • 對於M*N次的串連數，在M和N數千的規模下，作業基本無法完成。

    • NodeManager和Spark Shuffle Service是同一進程，當Shuffle的資料量特別大時，通常會導致NodeManager重啟，從而影響YARN調度的穩定性。

    EMR推出的基於Shuffle的ESS服務，可以最佳化目前Shuffle方案的問題。ESS優勢如下：

    • 使用Push-Style Shuffle代替Pull-Style，減少Mapper的記憶體壓力。

    • 支援IO彙總，Shuffle Read的串連數從M*N降到N，同時更改隨機讀為順序讀。

    • 支援兩副本機制，降低Fetch Fail機率。

    • 支援計算與儲存分離架構，可以部署Shuffle Service至特殊硬體環境中，與計算叢集分離。

    • 解決Spark on Kubernetes時對本地磁碟的依賴。

    ESS設計架構圖如下。ESS

    使用限制

    此文檔僅適用於EMR-3.39.1之前、EMR-4.x系列版本和EMR-5.5.0之前版本。EMR-3.39.1及之後版本，EMR-5.5.0及之後版本，詳情請參見RSS。

    建立叢集

    以EMR-4.5.0版本為例，您可以通過以下兩種方式建立ESS的叢集：

    • 建立E-MapReduce的Shuffle Service叢集。SHUFFLE

    • 建立E-MapReduce的Hadoop叢集。ESS

    叢集建立詳情請參見建立叢集。

    使用ESS

    Spark使用ESS時，需在提交Spark作業時添加以下配置項，配置詳情請參見作業編輯。

    Spark相關的參數，請參見Spark Configuration。

    參數

    描述

    spark.shuffle.manager

    固定值org.apache.spark.shuffle.ess.EssShuffleManager。

    spark.ess.master.address

    填寫格式<ess-master-ip>:<ess-master-port>。

    涉及參數如下：

    • <ess-master-ip>：Master節點的公網IP地址。

    • <ess-master-port>：固定值9097。

    spark.shuffle.service.enabled

    設定為false。

    使用EMR的Remote Shuffle Service時需要關閉原有的External Shuffle Service。

    spark.shuffle.useOldFetchProtocol

    設定為true。

    相容舊的Shuffle協議。

    spark.sql.adaptive.enabled

    設定為false。

    EMR的Remote Shuffle Service暫不支援Adaptive Execution。

    spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled

    配置項說明

    您可以在ESS服務配置頁面，查看ESS所有的配置項。

    參數

    描述

    預設值

    ess.push.data.replicate

    是否開啟兩副本。取值包含：

    • true：開啟兩副本。

    • false：不開啟兩副本。

    說明

    建議生產環境開啟兩副本。

    true

    ess.worker.flush.queue.capacity

    每個目錄的Flush buffer數量。

    說明

    為了提升效能，您可以配置多塊磁碟。為了提升整體的讀寫輸送量，建議一塊磁碟不多於2個目錄。

    每個目錄的Flush buffer所消耗堆內的記憶體為ess.worker.flush.buffer.size * ess.worker.flush.queue.capacity，即256 KB * 512 = 128 MB。每個目錄提供的槽位（slots）數量是該參數的一半。例如，總共28個目錄，則整體記憶體消耗是128 MB * 28 = 3.5 GB，整體的slots數量是512 * 28 / 2 = 7168。

    512

    ess.flush.timeout

    Flush到儲存層的逾時時間。

    240s

    ess.application.timeout

    Application心跳逾時時間，逾時會清理Application相關資源。

    240s

    ess.worker.flush.buffer.size

    Flush buffer大小，超過最大值會觸發刷盤。

    256k

    ess.metrics.system.enable

    是否開啟監控。取值包含：

    • true：開啟監控。

    • false：不開啟監控。

    false

    ess_worker_offheap_memory

    Worker堆外記憶體大小。

    4g

    ess_worker_memory

    Worker堆內記憶體大小。

    4g

    ess_master_memory

    Master堆內記憶體大小。

    4g