Открыть список
Как стать автором
Обновить

Apache Spark 3.1: Spark on Kubernetes теперь общедоступен

Блог компании Mail.ru GroupВиртуализацияМашинное обучениеDevOpsData Engineering
Перевод
Автор оригинала: Jean Yves


С выходом Apache Spark 3.1 в марте 2021-го проект Spark on Kubernetes официально перешел в статус общедоступного и готового к эксплуатации. Это стало результатом трехлетней работы быстрорастущего сообщества, участники которого помогали в разработке и внедрении (изначально поддержка Spark on Kubernetes появилась в Spark 2.3 в феврале 2018 года). Команда Kubernetes aaS от Mail.ru Cloud Solutions перевела самое важное из статьи об основных возможностях Spark 3.1, в которой автор подробно остановился на улучшениях в Spark on Kubernetes.


Полезные источники информации:



Путь Spark on Kubernetes: от бета-поддержки в 2.3 до нового стандарта в 3.1


С выходом Spark 2.3 в начале 2018 года Kubernetes стал новым диспетчером для Spark (помимо YARN, Mesos и автономного режима) в крупных компаниях, возглавляющих проект: RedHat, Palantir, Google, Bloomberg и Lyft. Сначала поддержка имела статус экспериментальной, функций было мало, стабильность и производительность были невысокими.


С тех пор сообщество проекта получило поддержку многочисленных крупных и маленьких компаний, которых заинтересовали преимущества Kubernetes:


  1. Нативная контейнеризация. Упаковывайте зависимости (и сам Spark) с помощью Docker.
  2. Эффективное совместное использование ресурсов и ускорение запуска приложений.
  3. Обширная Open Source-экосистема уменьшает зависимость от облачных провайдеров и вендоров.

В проект было внесено несколько нововведений: от базовых требований вроде поддержки PySpark и R, клиентского режима и монтирования томов в версии 2.4 до мощных оптимизаций вроде динамического выделения (в 3.0) и улучшения обработки выключения нод (в 3.1). За последние три года вышло больше 500 патчей, сильно повысивших надежность и производительность Spark on Kubernetes.



График внесения улучшений в Spark с 2018 по 2021 годы


В результате в новых Spark-проектах в 2021 году Kubernetes все чаще рассматривается в роли стандартного менеджера ресурсов: это следует из популярности Open Source-проекта оператора Spark on Kubernetes и объявлений крупных вендоров, внедряющих Kubernetes вместо Hadoop YARN.


С выходом Spark 3.1 проект Spark on Kubernetes получил статус общедоступного и готового к эксплуатации. В этом релизе было внесено больше 70 исправлений и улучшений производительности. Давайте рассмотрим самые важные функции, которых с нетерпением ждали заказчики.


Улучшенная обработка выключения нод: постепенное отключение исполнителя (новая функция в Spark 3.1)


Эту функцию (SPARK-20624) реализовал Holden Karau, и пока что она доступна только для автономных развертываний и в Kubernetes. Называется функция «улучшенная обработка выключения нод», хотя еще одно подходящее название — «постепенное отключение исполнителя» (Graceful Executor Decommissioning).


Эта функция повышает надежность и производительность Spark при использовании Spot-нод (вытесняемые ноды в GCP). Перед остановкой спота с него перемещаются shuffle-данные и содержимое кэша, поэтому влияние на работу Spark-приложения оказывается минимальное. Раньше, когда система убивала спот, все shuffle-файлы терялись, поэтому их приходилось вычислять заново (снова выполнять потенциально очень долгие задачи). Новая фича не требует настройки внешнего shuffle-сервиса, для которого нужно по запросу запускать дорогие ноды хранения и который совместим с Kubernetes.



Новая функция Spark предотвращает внезапное уничтожение спотов и постепенно выключает исполнитель без потери драгоценных данных!


Что делает эта функция?


  • Исполнитель, который нужно выключить, вносится в черный список: драйвер Spark не будет назначать ему новые задачи. Те задачи, которые сейчас исполняются, не будут принудительно прерваны, но если они сбоят из-за остановки исполнителя, то перезапустятся в другом исполнителе, как и сейчас, а их сбой не будет учитываться в максимальном количестве сбоев (новинка).
  • Shuffle-файлы и кэшированные данные мигрируют из выключаемого исполнителя в другой. Если другого нет, например, мы выключаем единственный исполнитель, то можно настроить объектное хранилище (вроде S3) в качестве запасного.
  • После завершения миграции исполнитель умирает, а Spark-приложение продолжает работать как ни в чем не бывало.

Когда работает эта функция?


  • При использовании Spot / вытесняемых нод облачный провайдер уведомляет о выключении за 60–120 секунд. Spark может использовать это время для сохранения важных shuffle-файлов. Этот механизм используется и в тех случаях, когда экземпляр на стороне провайдера по каким-то причинам выключают, допустим, при обслуживании EC2.
  • Когда нода Kubernetes пустеет, например для технического обслуживания, или когда вытесняется под исполнителя Spark, например более высокоприоритетным подом.
  • Когда убранный исполнитель является частью динамического выделения при уменьшении размера системы из-за простоя исполнителя. В этом случае тоже будут сохранены кэш и shuffle-файлы.

Как включить функцию?


  • С помощью конфигурационных флагов. Нужно включить четыре основных флага Spark:


    • spark.decommission.enabled;
    • spark.storage.decommission.rddBlocks.enabled;
    • spark.storage.decommission.shuffleBlocks.enabled;
    • spark.storage.decommission.enabled.

    Другие доступные настройки рекомендую поискать прямо в исходном коде.


  • Для получения предупреждения от облачного провайдера о скором отключении ноды, например из-за выключения спота, нужна специфическая интеграция.



Новые опции с томами в Spark on Kubernetes


Начиная со Spark 2.4 при использовании Spark on Kubernetes можно монтировать три типа томов:


  1. emptyDir: изначально пустая директория, существующая, пока работает под. Полезна для временного хранения. Можно поддерживать ее с помощью диска ноды, SSD или сетевого хранилища.
  2. hostpath: в ваш под монтируется директория прямо из текущей ноды.
  3. Заранее статически создаваемый PersistentVolumeClaim. Это Kubernetes-абстракция для разных типов персистентного хранилища. Пользователь должен создать PersistentVolumeClaim заранее, существование тома не привязано к поду.

В Spark 3.1 появилось два новых варианта: NFS и динамически создаваемый PersistentVolumeClaims.


NFS — это том, который могут одновременно использовать несколько подов и который можно заранее наполнить данными. Это один из способов обмена информацией, кодом и конфигурациями между Spark-приложениями либо между драйвером и исполнителем внутри какого-нибудь Spark-приложения. В Kubernetes нет NFS-сервера, вы можете запустить его самостоятельно или использовать облачный сервис.


После создания NFS вы можете легко монтировать этот том в Spark-приложение с помощью таких настроек:


spark.kubernetes.driver.volumes.nfs.myshare.mount.path=/shared
spark.kubernetes.driver.volumes.nfs.myshare.mount.readOnly=false
spark.kubernetes.driver.volumes.nfs.myshare.options.server=nfs.example.com
spark.kubernetes.driver.volumes.nfs.myshare.options.path=/storage/shared


NFS (Network File System) — популярный способ обмена данными между любыми Spark-приложениями. Теперь он работает и поверх Kubernetes


Второй новый вариант — динамический PVC. Это более удобный способ использования персистентных томов. Раньше нужно было сначала создавать PVC, а затем монтировать их. Но при использовании динамического выделения вы не знаете, сколько можно создать исполнителей в ходе работы вашего приложения, поэтому старый способ был неудобен. К тому же приходилось самостоятельно вычищать ненужные PersistentVolumeClaims либо смиряться с потерей места в хранилище.


Со Spark 3.1 все стало динамическим и автоматизированным. Когда вы инициализируете Spark-приложение или в ходе динамического выделения запрашиваете новые исполнители, в Kubernetes динамически создается PersistentVolumeClaims, который автоматически предоставляет новый PersistentVolumes запрошенного вами класса хранилища. При удалении пода ассоциированные с ним ресурсы автоматически удаляются.


Другие функции Spark 3.1: PySpark UX, стейджинговая диспетчеризация, повышение производительности


В Spark 3.1 появилось два крупных улучшения в UX для разработчиков на PySpark:


  • Документация PySpark полностью переделана, теперь она больше соответствует Python и удобна для использования.
  • Теперь поддерживаются подсказки типов: получение в IDE бесплатного автозавершения кода и обнаружения статических ошибок.


Автозавершение кода в PySpark с выходом Apache Spark 3.1


Spark History Server, который отображает интерфейс Spark после завершения вашего приложения, теперь может показывать статистику выполненных вами запросов на Structured Streaming.


Стейджинговая диспетчеризация (SPARK-27495) применима только для YARN- и Kubernetes-развертываний при включенном динамическом выделении. Она позволяет вам управлять в коде количеством и типом запрашиваемых для исполнителя ресурсов с точностью на уровне стадий. В частности, вы можете настроить приложение под использование исполнителей с процессорными ресурсами в ходе первой стадии (например, при выполнении ETL или подготовке данных), а в ходе второй стадии — на использование видеокарт (скажем, для моделей машинного обучения).


В Spark 3.1 улучшили производительность shuffle хеш-соединения, добавили новые правила для прерывания подвыражений и в оптимизатор Catalyst. Для пользователей PySpark будет полезно то, что в Spark теперь применяется колоночный формат in-memory хранения Apache Arrow 2.0.0 вместо 1.0.2. Это повысит скорость работы приложений, особенно если вам нужно преобразовывать данные между Spark и фреймами данных Pandas. Причем все эти улучшения производительности не потребуют от вас менять код или конфигурацию.


Новым пользователям платформы мы дарим 3000 бонусов после полной верификации аккаунта. Вы сможете попробовать Kubernetes aaS или другие наши сервисы на реальных проектах.

Что еще почитать по теме:


  1. Как и зачем разворачивать приложение на Apache Spark в Kubernetes.
  2. Наш телеграм-канал «Вокруг Kubernetes в Mail.ru Group».
  3. MLOps без боли в облаке: как развернуть Kubeflow в production-кластере Kubernetes.
Теги:sparkkubernetesdockerмашинное обучениеdata sciencebig data
Хабы: Блог компании Mail.ru Group Виртуализация Машинное обучение DevOps Data Engineering
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1 +8
Просмотры1.5K

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки