EMR Remote Shuffle Service实践问题之Leader节点变化导致的中断如何解决

本文涉及的产品
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简介: EMR Remote Shuffle Service实践问题之Leader节点变化导致的中断如何解决

问题一:阿里云RSS的滚动升级过程中,如何避免Leader节点变化导致的中断?


阿里云RSS的滚动升级过程中,如何避免Leader节点变化导致的中断?


参考回答:

在滚动升级过程中,如果Leader节点发生变化,由于Master实现了HA且通过Raft协议管理状态,升级过程不会中断或出现异常。


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问题二:阿里云RSS的混乱测试框架是如何设计和工作的?


阿里云RSS的混乱测试框架是如何设计和工作的?


参考回答:

混乱测试框架通过定义测试Plan来模拟线上可能出现的异常(如节点异常、磁盘异常、IO异常、CPU过载等),客户端提交Plan给Scheduler,Scheduler推演事件后果并发送Operation给Runner执行,Runner负责具体执行并汇报状态。


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问题三:阿里云RSS如何支持多引擎,特别是与流计算和MPP引擎的结合?


阿里云RSS如何支持多引擎,特别是与流计算和MPP引擎的结合?


参考回答:

阿里云RSS支持多引擎,当前已支持Hive+RSS,并探索与Flink、Presto等引擎的结合。由于Shuffle行为在不同引擎中不一致,RSS需要进行一定的引擎改造或适配,如改造Tez以支持Reducer排序。流计算和MPP引擎的即时Push模式与RSS的Push-Pull模式结合也需进一步探索。


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问题四:在支持多引擎时,阿里云RSS遇到了哪些主要挑战?


在支持多引擎时,阿里云RSS遇到了哪些主要挑战?


参考回答:

在支持多引擎时,阿里云RSS面临的主要挑战包括不同引擎间Shuffle行为的不一致性、引擎缺乏Shuffle插件化抽象导致的修改需求,以及流计算和MPP引擎与RSS模式的差异带来的结合难度。


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问题五:阿里云RSS与Magent和开源系统X在5T Terasort性能测试中的表现如何?


阿里云RSS与Magent和开源系统X在5T Terasort性能测试中的表现如何?


参考回答:

在5T Terasort性能测试中,阿里云RSS明显优于Magent和传统Shuffle,而Magent的e2e时间略好于传统Shuffle。然而,Magent的Shuffle Write有额外开销,Shuffle Read虽有提升但仍差于RSS。


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