Apache Celeborn和数据湖计算引擎云原生实践.pdf

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1、Spark/Flink+Celeborn:更快，更稳，更弹性演讲人：一锤阿里云2023 背景性能稳定弹性背景传统Shuffle的问题传统Shuffle的缺陷 依赖大容量本地盘/云盘 IO放大 高网络连接 磁盘随机读 单副本限制 不够高效 不够稳定 不够弹性Apache Celeborn(Incubating)Celeborn:大数据引擎统一中间数据服务 引擎无关 Shuffle+Spilled datahttps:/ 700+Commits 33 Contributors,7 Committers(3 in-coming)370+Stars性能核心设计Push Shuffle+Partitio

2、n数据聚合Partition切分存算分离写放大磁盘随机小IO网络高连接小IO支持Spark AQEPartition合并Join Strategy切换Skew Join优化Partition范围读Map范围读12Split切分Sort On Read3Range Read列式Shuffle 行列转换 代码生成 解释执行 代码生成行列转换:(Int,String,Decimal)Shuffle Size缩减40%，行列转换开销低于5%多层存储 内存/本地盘/OSS(HDFS)可任选1/2/3层配置 让数据尽可能存在快存储稳定原地快速升级 向前兼容 优雅重启流控参考TCP的拥塞控制 慢启动 拥塞避

3、免 拥塞检测其他实现:Credit Based Flink Shuffle Read负载均衡磁盘监控 坏盘 刷盘速率 未来用量 隔离坏盘 尽量分配给快盘/大盘弹性Spark on K8S开源方案:spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=true限制：几乎无法释放podEvaluation典型场景完全混部 提升性能&稳定性Celeborn独立部署 提升性能&稳定性 源数据和Shuffle数据分离 部分弹性存算分离 提升性能&稳定性 计算，数据，临时数据分离 完全弹性超大作业 混部场景：大作业稳定性&性能显著提升 1000+Celeborn Worker 压缩后4PB Shuffle Data存算分离 存算分离场景 100台Celeborn Worker 数万pods，极致弹性 性能和稳定性显著提升TPCDS 3T TPCDS 20%性能提升感谢您的观看演讲人：一锤-阿里云