大數(shù)據(jù)時代，以Oracle為代表的數(shù)據(jù)庫中間件已經(jīng)逐漸無法適應企業(yè)數(shù)字化轉型的需求，Spark將會是比較好的大數(shù)據(jù)批處理引擎。而隨著Kubernetes越來越火，很多數(shù)字化企業(yè)已經(jīng)把在線業(yè)務搬到了Kubernetes之上，并希望在此之上建設一套統(tǒng)一的、完整的大數(shù)據(jù)基礎架構。那么Spark on Kubernetes面臨哪些挑戰(zhàn)？又該如何解決？

云原生背景介紹與思考

“數(shù)據(jù)湖”正在被越來越多人提起，盡管定義并不統(tǒng)一，但企業(yè)已紛紛投入實踐，無論是在云上自建還是使用云產(chǎn)品。

阿里云大數(shù)據(jù)團隊認為：數(shù)據(jù)湖是大數(shù)據(jù)和AI時代融合存儲和計算的全新體系。為什么這么說？在數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長的今天，數(shù)字化轉型成為IT行業(yè)的熱點，數(shù)據(jù)需要更深度的價值挖掘，因此確保數(shù)據(jù)中保留的原始信息不丟失，應對未來不斷變化的需求。當前以Oracle為代表的數(shù)據(jù)庫中間件已經(jīng)逐漸無法適應這樣的需求，于是業(yè)界也不斷地產(chǎn)生新的計算引擎，以便應對大數(shù)據(jù)時代的到來。企業(yè)開始紛紛自建開源Hadoop數(shù)據(jù)湖架構，原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放在對象存儲OSS或HDFS系統(tǒng)上，引擎以Hadoop和Spark開源生態(tài)為主，存儲和計算一體。

圖1是基于ECS底座的EMR架構，這是一套非常完整的開源大數(shù)據(jù)生態(tài)，也是近10年來每個數(shù)字化企業(yè)必不可少的開源大數(shù)據(jù)解決方案。

圖1 基于ECS的開源大數(shù)據(jù)解決方案

主要分為以下幾層：

ECS物理資源層，也就是Iaas層。

數(shù)據(jù)接入層，例如實時的Kafka，離線的Sqoop。

存儲層，包括HDFS和OSS，以及EMR自研的緩存加速JindoFS。

計算引擎層，包括熟知的Spark，Presto、Flink等這些計算引擎。

數(shù)據(jù)應用層，如阿里自研的Dataworks、PAI以及開源的Zeppelin，Jupyter。

每一層都有比較多的開源組件與之對應，這些層級組成了最經(jīng)典的大數(shù)據(jù)解決方案，也就是EMR的架構。我們對此有以下思考：

是否能夠做到更好用的彈性，也就是客戶可以完全按照自己業(yè)務實際的峰值和低谷進行彈性擴容和縮容，保證速度足夠快，資源足夠充足。

不考慮現(xiàn)有狀況，看未來幾年的發(fā)展方向，是否還需要支持所有的計算引擎和存儲引擎。這個問題也非常實際，一方面是客戶是否有能力維護這么多的引擎，另一方面是某些場景下是否用一種通用的引擎即可解決所有問題。舉個例子來說，Hive和Mapreduce，誠然現(xiàn)有的一些客戶還在用Hive on Mapreduce，而且規(guī)模也確實不小，但是未來Spark會是一個很好的替代品。

存儲與計算分離架構，這是公認的未來大方向，存算分離提供了獨立的擴展性，客戶可以做到數(shù)據(jù)入湖，計算引擎按需擴容，這樣的解耦方式會得到更高的性價比。

基于以上這些思考，我們考慮一下云原生的這個概念，云原生比較有前景的實現(xiàn)就是Kubernetes，所以有時候我們一提到云原生，幾乎就等價于是Kubernetes。隨著Kubernetes的概念越來越火，客戶也對該技術充滿了興趣，很多客戶已經(jīng)把在線的業(yè)務搬到了Kubernetes之上，并且希望在這種類似操作系統(tǒng)上，建設一套統(tǒng)一的、完整的大數(shù)據(jù)基礎架構。所以我們總結為以下幾個特征：

希望能夠基于Kubernetes來包容在線服務、大數(shù)據(jù)、AI等基礎架構，做到運維體系統(tǒng)一化。

存算分離架構，這個是大數(shù)據(jù)引擎可以在Kubernetes部署的前提，未來的趨勢也都在向這個方向走。

通過Kubernetes的天生隔離特性，更好的實現(xiàn)離線與在線混部，達到降本增效目的。

Kubernetes生態(tài)提供了非常豐富的工具，我們可以省去很多時間搞基礎運維工作，從而可以專心來做業(yè)務。

EMR計算引擎 on ACK

圖2是EMR計算引擎 on ACK的架構。ACK就是阿里云版本的Kubernetes，在兼容社區(qū)版本的API同時，做了大量的優(yōu)化。在本文中不會區(qū)分ACK和Kubernetes這兩個詞，可以認為代表同一個概念。

圖2 計算引擎Kubernetes化

基于最開始的討論，我們認為比較有希望的大數(shù)據(jù)批處理引擎是Spark和Presto，當然我們也會隨著版本迭代逐步的加入一些比較有前景的引擎。

EMR計算引擎提供以Kubernetes為底座的產(chǎn)品形態(tài)，本質上來說是基于CRD+Operator的組合，這也是云原生最基本的哲學。我們針對組件進行分類，分為service組件和批處理組件，比如Hive Metastore就是service組件，Spark就是批處理組件。

圖中綠色部分是各種Operator，技術層面在開源的基礎上進行了多方面的改進，產(chǎn)品層面針對ACK底座進行了各方面的兼容，能夠保證用戶在集群中很方便的進行管控操作。右邊的部分，包括Log、監(jiān)控、數(shù)據(jù)開發(fā)、ECM管控等組件，這里主要是集成了阿里云的一些基礎設施。我們再來看下邊的部分：

引入了JindoFS作為OSS緩存加速層，做計算與存儲分離的架構。

打通了現(xiàn)有EMR集群的HDFS，方便客戶利用已有的EMR集群數(shù)據(jù)。

引入Shuffle Service來做Shuffle 數(shù)據(jù)的解耦，這也是EMR容器化區(qū)別于開源方案的比較大的亮點，之后會重點講到。

這里明確一下，由于本身Presto是無狀態(tài)的MPP架構，在ACK中部署是相對容易的事情，本文主要討論Spark on ACK的解決方案。

Spark on Kubernetes的挑戰(zhàn)

整體看，Spark on Kubernetes面臨以下問題：

我個人認為最重要的，就是Shuffle的流程，按照目前的Shuffle方式，我們是沒辦法打開動態(tài)資源特性的。而且還需要掛載云盤，云盤面臨著Shuffle數(shù)據(jù)量的問題，掛的比較大會很浪費，掛的比較小又支持不了Shuffle Heavy的任務。

調度和隊列管理問題，調度性能的衡量指標是，要確保當大量作業(yè)同時啟動時，不應該有性能瓶頸。作業(yè)隊列這一概念對于大數(shù)據(jù)領域的同學應該非常熟悉，他提供了一種管理資源的視圖，有助于我們在隊列之間控制資源和共享資源。

讀寫數(shù)據(jù)湖相比較HDFS，在大量的Rename，List等場景下性能會有所下降，同時OSS帶寬也是一個不可避免的問題。

針對以上問題，我們分別來看下解決方案。

Spark on Kubernetes的解決方案

Remote Shuffle Service架構

Spark Shuffle的問題，我們設計了Shuffle 讀寫分離架構，稱為Remote Shuffle Service。首先探討一下為什么Kubernetes不希望掛盤呢，我們看一下可能的選項：

如果用是Docker的文件系統(tǒng)，問題是顯而易見的，因為性能慢不說，容量也是極其有限，對于Shuffle過程是十分不友好的。

如果用Hostpath，熟悉Spark的同學應該知道，是不能夠啟動動態(tài)資源特性的，這個對于Spark資源是一個很大的浪費，而且如果考慮到后續(xù)遷移到Serverless K8s，那么從架構上本身就是不支持Hostpath的。

如果是Executor掛云盤的PV，同樣道理，也是不支持動態(tài)資源的，而且需要提前知道每個Executor的Shuffle數(shù)據(jù)量，掛的大比較浪費空間，掛的小Shuffle數(shù)據(jù)又不一定能夠容納下。

所以Remote Shuffle架構針對這一痛點、對現(xiàn)有的Shuffle機制有比較大的優(yōu)化，圖3中間有非常多的控制流，我們不做具體的討論。主要來看數(shù)據(jù)流，對于Executor所有的Mapper和Reducer，也就是圖中的藍色部分是跑在了K8s容器里，中間的架構是Remote Shuffle Service，藍色部分的Mapper將Shuffle數(shù)據(jù)遠程寫入service里邊，消除了Executor的Task對于本地磁盤的依賴。Shuffle Service會對來自不同Mapper的同一partition的數(shù)據(jù)進行merge操作，然后寫入到分布式文件系統(tǒng)中。等到Reduce階段，Reducer通過讀取順序的文件，可以很好地提升性能。這套系統(tǒng)最主要的實現(xiàn)難點就是控制流的設計，還有各方面的容錯，數(shù)據(jù)去重，元數(shù)據(jù)管理等等工作。

圖3 Remote Shuffle Service架構圖

簡而言之，我們總結為以下3點：

Shuffle數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡寫出，中間數(shù)據(jù)計算與存儲分離架構

DFS 2副本，消除Fetch Failed引起的重算，Shuffle Heavy作業(yè)更加穩(wěn)定

Reduce階段順序讀磁盤，避免現(xiàn)有版本的隨機IO，大幅提升性能

Remote Shuffle Service性能

我們在這里展示一下關于性能的成績，圖4和圖5是Terasort Benchmark。之所以選取Terasrot這種workload來測試，是因為它只有3個stage，而且是一個大Shuffle的任務，大家可以非常有體感的看出關于Shuffle性能的變化。

圖4中，藍色部分是Shuffle Service版本的運行時間，橙色部分是原版Shuffle的運行時間。我們測試了2T，4T，10T的數(shù)據(jù)，可以觀察到隨著數(shù)據(jù)量越來越大，Shuffle Service優(yōu)勢就越來越明顯。圖5紅框部分說明了作業(yè)的性能提升主要體現(xiàn)在Reduce階段，可見10T的Reduce Read從1.6小時下降到了1小時。原因前邊已經(jīng)解釋的很清楚了，熟悉Spark shuffle機制的同學知道，原版的sort shuffle是M*N次的隨機IO，在這個例子中，M是12000，N是8000，而Remote Shuffle就只有N次順序IO，這個例子中是8000次，所以這是提升性能的根本所在。

圖4 Remote Shuffle Service性能

圖5 Terasort作業(yè)的stage圖

其他方面的重點優(yōu)化

這里講一下EMR在其他方面做的優(yōu)化。

調度性能優(yōu)化，我們解決了開源的Spark Operator的一些不足，對于Executor pod的很多配置Spark Operator把他做到了Webhook里邊，這個對調度來說是十分不友好的，因為相當于在API Server上繞了一圈，實際測試下來性能損耗很大。我們把這些工作直接做到Spark內核里邊，這樣避免了這方面的調度性能瓶頸。然后從調度器層面上，我們保留了兩種選擇給客戶，包括ACK提供的Scheduler FrameworkV2實現(xiàn)方式和Yunicorn實現(xiàn)方式。

讀寫OSS性能優(yōu)化，我們這里引入了JindoFS作為緩存，解決帶寬問題，同時EMR為OSS場景提供了Jindo Job Committer，專門優(yōu)化了job commit的過程，大大減少了Rename和List等耗時操作。

針對Spark本身，EMR積累了多年的技術優(yōu)勢，也在TPCDS官方測試中，取得了很好的成績，包括Spark性能、穩(wěn)定性，還有Delta lake的優(yōu)化也都有集成進來。

我們提供了一站式的管控，包括Notebook作業(yè)開發(fā)，監(jiān)控日志報警等服務，還繼承了NameSpace的ResourceQuota等等。

總體來說，EMR版本的Spark on ACK，無論在架構上、性能上、穩(wěn)定性上、易用性方面都有著很大的提升。

Spark云原生后續(xù)展望

從我的視角來觀察，Spark云原生容器化后續(xù)的方向，一方面是達到運維一體化，另一方面主要希望做到更好的性價比。我們總結為以下幾點：

可以將Kubernetes計算資源分為固定集群和Serverless集群的混合架構，固定集群主要是一些包年包月、資源使用率很高的集群，Serverless是做到按需彈性。

可以通過調度算法，靈活的把一些SLA不高的任務調度到Spot實例上，就是支持搶占式ECI容器，這樣可以進一步降低成本。

由于提供了Remote Shuffle Service集群，充分讓Spark在架構上解耦本地盤，只要Executor空閑就可以銷毀。配合上OSS提供的存算分離，必定是后續(xù)的主流方向。

對于調度能力，這方面需要特別的增強，做到能夠讓客戶感受不到性能瓶頸，短時間內調度起來大量的作業(yè)。同時對于作業(yè)隊列管理方面，希望做到更強的資源控制和資源共享。

圖6 Spark on Kubernetes混合架構

隨著阿里云2.0時代的到來，云原生已經(jīng)逐漸成為新的主角，越來越多的企業(yè)將會享受到云原生所帶來的紅利。數(shù)據(jù)湖計算引擎云原生容器化，能夠極大地方便客戶上云，提升性價比。但是整體上來講：大數(shù)據(jù)云原生的落地是十分具有挑戰(zhàn)性的，阿里云EMR團隊會和社區(qū)同伴、合作伙伴一起打造技術和生態(tài)，共同打造“存算分離，按需擴展”、“極致彈性，隨用隨得”、“運維閉環(huán)，高性價比”的愿景。
編輯：hfy