作者：容器服务团队
云上大数据的 Kubernetes 技术路线
当前，大数据与机器学习领域颇为关注存储与计算分离架构，逐渐向云原生演进。以Spark 为例，云下或自有服务器可以选择 Hadoop 调度支持 Spark，云上的 Spark 则会考虑如何充分享有公共云的弹性资源、运维管控和存储服务等，并且业界也涌现了不少 Spark on Kubernetes 的优秀实践。
大数据云原生化面临的挑战
存储和计算分离的架构，同时又带来挑战，例如：怎样构建以阿里云对象存储 OSS 为底座的 HDFS 文件系统？需要完全兼容现有的 HDFS，还要实现在性能对标 HDFS的同时降低成本；计算引擎 shuffle 数据存算分离，又要考虑如何解决 ACK 混合异构机型的支持问题，以及业界非常关注如何支持 Spark 动态资源。
引入 Kubernetes 之后， 如何调度优化性能瓶颈？性能对标 Yarn、实现多级队列管理。还有，如何借助 K8s，编排组织各种业务的波峰波谷，实现错峰调度？等等。
通过阿里云容器服务 ACK 运行开源大数据任务，将以集群为中心的视角切换成以作业为中心视角，还可以实现在线业务、AI、大数据统一接入 ACK 集群，错峰调度，离线在线混部，提升机器利用率。并且，实现了运维入口、运维工具链、监控体系的三重统一。此外，还支持多版本，如同时运行 Spark2.x 和 Spark 3.x 任务。
EMR on ACK 的架构与优势
12月，阿里云 EMR 2.0 正式发布，从平台体验、数据开发、资源形态、分析场景等方面实现全面创新。其中在资源形态侧，EMR 可以部署在阿里云容器服务 ACK 平台， 减少对底层集群资源的运维投入，以便于用户更加专注大数据任务本身。
EMR on ACK 为用户提供了全新的构建大数据平台的方式，用户可以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应用管理的能力优势，用户只需要专注在大数据作业本身。用户可以便捷地将 Spark、Presto、Flink 作业执行在 ACK 集群上，100%兼容开源，性能优于开源。
EMR on ACK 架构如下
- 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，根据业务高峰低峰策略调整
- 云原生数据湖架构，ACK 弹性扩缩容能力强
- ACK 管理异构机型集群，灵活性好
EMR on ACK 具备以下优势
- Remote Shuffle Service 提供中间 shuffle 数据的存储计算分离方案
- 可以使计算节点无需本地盘和云盘
- 支持打开 Spark 动态资源功能，Spark-25299
终极方案
- JindoFS 针对 OSS 存储提供湖加速解决方案
- Block 模式1TB TPCDS 场景下有15%以上的性能提升
- 调度层面支持 Scheduler Framework V2
- 调度性能比社区提升3x以上
- 提供多级队列管理
- 引擎能力增强
- 10TB TPCDS Benchmark 场景下，EMR Spark
比社区有3x性能提升 - Hudi、DeltaLake 比社区功能性能增强
- 完整的错峰调度方案
国内知名广告营销服务商汇量科技已使用 EMR 产品4年。在业务快速增长的大好形势下，汇量科技面临越来越多的困扰：如数据来源复杂、数据量大、数据维度多、实时运营业务秒级数据新鲜度需求等业务需求；本次升级后，汇量科技在素材平台、热力引擎等业务的大数据平台搭建上，数据同步和及查询效率有数倍提升，系统稳定性显著提升，未再出现之前cpu、mem、io负载高等情况。
EMR on ACK：
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