Auto Scaling Systems With Elastic Spark Streaming

在SPARK SUMMIT 2017上，PhuDuc Nguyen Consulting Engineer所分享的《Auto Scaling Systems With Elastic Spark Streaming》主要探讨了如何针对具有可变流量模式的流式作业实现自动扩缩容系统。虽然直接的知识库内容未包含该演讲的具体细节，但我们可以根据Spark Streaming和阿里云E-MapReduce服务的特性，概述处理可变流量并实现弹性扩展的一般策略与实践。

解决方案概述

要应对流式作业中流量的波动，可以采用以下策略来设计一个能够自动扩缩容的Spark Streaming系统：

1. 监控与度量：首先，需要实施实时监控，收集关键性能指标（如处理延迟、数据吞吐量等），这是触发扩缩容决策的基础。

2. 基于指标的动态调整：利用Spark Streaming的动态资源分配功能，根据工作负载自动请求或释放资源。这要求配置Spark以根据当前作业负载动态地向资源管理器（如YARN或Mesos）申请或归还执行器。

3. 利用云平台的弹性能力：在阿里云E-MapReduce环境中，可以通过设置集群的自动扩缩容策略，依据预设的规则（如CPU使用率、内存使用情况）自动增加或减少集群中的节点数量。

4. 应用层的优化：对Spark Streaming作业进行调优，比如合理设置批处理时间、优化算子性能、使用恰当的数据序列化方式等，以提高单位资源下的处理能力。

5. 故障恢复与稳定性：确保系统具备高可用性，包括但不限于Spark Streaming的检查点机制、Kafka的高可用配置，以及云服务层面的容灾备份措施。

实施步骤简述

1. 配置监控与报警：在阿里云平台上集成监控服务（如Cloud Monitor），为Spark Streaming作业的关键性能指标设定阈值，并配置报警通知。

2. 启用动态资源分配：在Spark配置中开启spark.streaming.dynamicAllocation.enabled选项，并适当配置spark.dynamicAllocation.minExecutors, spark.dynamicAllocation.maxExecutors等参数。

3. 设置E-MapReduce集群弹性策略：在EMR控制台中，根据业务需求定义集群的自动扩缩容规则，如根据CPU利用率超过80%时自动增加节点。

4. 作业优化与测试：持续对Spark Streaming作业进行性能调优，并通过压力测试验证系统的弹性伸缩能力。

5. 高可用配置：确保Kafka、Zookeeper及Spark Streaming作业本身都配置了高可用模式，以防止单点故障影响整个系统稳定运行。

注意事项

• 资源预留：动态扩缩容时需考虑预留一定资源，避免因资源竞争导致的作业失败。
• 成本控制：合理设置扩缩容策略，避免在低峰期资源浪费，同时确保高峰期能快速响应。
• 数据一致性：在扩缩容过程中，注意保持数据处理的一致性和完整性，特别是涉及到状态计算的场景。

通过上述策略与实践，可以在面对可变流量模式时，构建出一个既高效又稳定的Spark Streaming处理系统，有效应对流量高峰，同时优化成本效益。