简介：阿里云 EMR on ACK 为用户提供了全新的构建大数据平台的形式，用户能够将开源大数据服务部署在阿里云容器服务（ACK）上。利用 ACK 在服务部署和对高性能可伸缩的容器利用治理的能力劣势，用户只须要专一在大数据作业自身。用户能够便捷地将 Spark、Presto、Flink 作业执行在 ACK 集群上，100% 兼容开源，性能优于开源。
一、背景介绍
技术趋势
- 存储与计算拆散，向云原生演进
- 在线业务、AI、大数据对立接入 ACK 集群，错峰调度，离线在线混部，晋升机器利用率
- 对立运维入口，对立运维工具链，对立监控体系
- 以集群为核心 -> 以作业为核心
- 多版本反对，例如能够同时跑 Spark2.x、Spark3.x
云原生面临挑战
计算与存储拆散：如何构建以对象存储 OSS 为底座的 HCFS 文件系统
• 须要齐全兼容现有的 HDFS
• 性能对标 HDFS，老本升高
计算引擎 shuffle 数据存算拆散：如何解决 ACK 混合异构机型
• 异构机型没有本地盘
• 社区 [Spark-25299] 探讨，反对 Spark 动静资源，成为业界共识
ACK 调度能力：如何解决调度性能瓶颈
• 性能对标 Yarn
• 多级队列治理
错峰调度
• 借助 K8s 操作系统能力，编排组织各种业务的波峰波谷
EMR on ACK 劣势
Remote Shuffle Service 提供两头 shuffle 数据的存储计算拆散计划
• 能够使计算节点无需本地盘和云盘
• 反对关上 Spark 动静资源性能，Spark-25299 终极计划
JindoFS 针对 OSS 存储提供湖减速解决方案
• Block 模式 1TB TPCDS 场景下有 15% 以上的性能晋升
调度层面反对 Scheduler Framework V2
• 调度性能比社区晋升 3x 以上
• 提供多级队列治理
引擎能力加强
• 10TB TPCDS Benchmark 场景下，EMR Spark 比社区有 3x 性能晋升
• Hudi、DeltaLake 比社区性能性能加强
残缺的错峰调度计划
二、EMR 容器化架构
EMR on ACK 架构
- 轻量化管控，对接已有数据平台
- 通过数据开发集群 / 调度平台提交到不同的执行平台
- 错峰调度，依据业务顶峰低峰策略调整
- 云原生数据湖架构，ACK 弹性扩缩容能力强
- ACK 治理异构机型集群，灵活性好
三、产品介绍
新建集群
地区：目前凋谢杭州、上海、北京、深圳等地区（继续凋谢中）
集群类型：Spark、Shuffle Service、Presto
Spark — 通用的分布式大数据处理引擎
• 提供了 ETL、离线批处理、数据建模等能力
Shuffle Service — 针对 EMR 计算引擎提供优化的 Shuffle 服务
• 解决 Kubernetes 下对本地盘的依赖问题
• 解决大规模计算集群的网络和磁盘的 IO 瓶颈
• 反对计算与存储拆散的架构，可服务多个 EMR 集群
Presto — 基于内存的分布式 SQL 交互式查问引擎
• 反对多种数据源
• 适宜 PB 级海量数据的简单剖析，以及跨数据源的查问
组件版本：Spark (3.1.1）
专属节点：
• 现有 ACK 集群，share 局部节点给到 EMR
• 新建 ACK 集群，可抉择整个集群为专属节点
OSS Bucket：用于存储作业、日志、jar 包等信息
集群治理
集群 ID/ 名称：点击进入作业管理
- 集群状态：检测集群是否可用
- 所属 ACK 集群：可关联到现有 ACK 集群
- 配置：Spark 作业配置
- 开释：开释空间
原文链接
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