机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验,而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例,但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求,以使Spark成为一个平台:
本文翻译自 Lightbend 的一篇文章,文章日期还比较新,2019/02/26。文章分为两部分,翻译也将分为两个部分。附上文章链接如下:
以 Flink 和 Spark 为代表的分布式流批计算框架的下层资源管理平台逐渐从 Hadoop 生态的 YARN 转向 Kubernetes 生态的 k8s 原生 scheduler 以及周边资源调度器,比如 Volcano 和 Yunikorn 等。这篇文章简单比较一下两种计算框架在 Native Kubernetes 的支持和实现上的异同,以及对于应用到生产环境我们还需要做些什么。
本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业,是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的,这与 Spark 原生的直接通过 spark-submit 提交 Spark App 的方式不同,所以理解 Spark Operator 中提交 Spark App 的逻辑,对于用户来说是非常有必要的。本文将就其具体的提交逻辑,介绍一下。
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎,它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来,一直是大部分公司构建大数据平台的选择,但这种传统选择随着人们的深入使用,出现的问题也越来越多,比如:数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统,是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到,Kubernetes自2014年以来热度一路飙升,短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章(Kubernetes核心组件解析)也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析,本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一起会擦出什么样的火花。
随着业务业务场景不断丰富,批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景,但各个领域独立发展,呈现出生态割裂、技术栈不兼容,资源利用率低等问题,严重影响批量计算的进一步发展
本文主要讲述了 Spark on Kubernetes 的发展过程和 Dynamic Resource Allocatoin(DRA) 这个重要特性,以及与之相关的 External Shuffle Service(ESS)。
10月25日,第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开,星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享,本文是对会议上内容的整理。
在过去数年中,网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术,构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开,包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容,深入剖析网易在该领域的探索成果。
你会误认为 ElasticJob 只是作业管控平台么?创始人为你解读产品定位与新版本设计理念。
北京时间2021年2月27日,Volcano社区正式发布v1.2.0版本。此次发布的1.2版本关键特性为支持TDM和SLA插件。
在 Apache 首次亚洲线上技术峰会 --ApacheCon Asia 大会上,网易数帆大数据专家,Apache Kyuubi PPMC,Apache Spark / Submarine Committer 燕青(Kent Yao)分享了 Apache Kyuubi 孵化器项目(注:下文中出现的 Apache Kyuubi/Kyuubi 等缩写均指代 Apache Kyuubi 孵化器项目)以及 Serverless Spark 在网易的实践和探索。Kyuubi 是网易数帆大数据团队开源的项目,在各位导师
摘要:本文介绍了 Dlink 的 Roadmap,站在巨人肩膀上的它,是否真的未来可期?内容包括:
之前我开发 Byzer-helm 的项目就觉得,要是 Kubernetes 上也有个类似 CDH 的管理工具就好了, 我可以通过界面的方式安装大数据/AI 类的应用。现在,这个产品有了,就是云原生数据底座玄武里的 Xuanwu Manager 。该工具未来会内置主流的大数据应用,用户也可以根据 Xuanwu Manager 的标准发布自己的应用。这样上面的租户/用户就可以一键启动已经发布的大数据应用了。
之前的文章有介绍过怎么在Kubernetes上快速搭建大数据基础环境,这里就不重复介绍了。安装完后,可以看到如下图各个基础服务都启动完成。
在万事达,内部云团队维护我们的 Kubernetes 平台。我们的工作包括维护 Kubernetes 集群,这是我们所依赖的核心部署,并为租户提供了日志、监控等服务,并为租户提供了良好的体验。
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来,我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时,我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
问题导读 1.什么是Kubernetes? 2.在Kubernetes集群尝试新功能,该如何实现? 3.观看群集上创建的Spark资源,该如何操作? 在开始之前我们需要知道 什么是Kubernetes Kubernetes(通常写成“k8s”)是最开始由google设计开发最后贡献给Cloud Native Computing Foundation的开源容器集群管理项目。它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据,也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
Spark 从2.3开始支持 Native 的 K8S 作为 resourceManager 了,官网内容很多,就不赘述了,这里主要参考2018年的 Spark Submit 一个 Share,来尝试搭建一套做大数据计算时候经常碰到的一种场景: K8S 化的 Spark Job 和 HDFS 交互。
作者 | Jiale Zhi,Rui Wang,Jeff Clune,Kenneth O. Stanley
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
Pyspark学习笔记(二)--- spark部署及spark-submit命令简介
“目前Kubernetes是容器圈里的“当红炸子鸡”,京东人工智能平台——登月中也大量应用了Kubernetes。在京东资深架构师范振看来,登月平台的设计出发点就是Kubernetes调度一切。” 在京东,分布式机器学习平台已经应用于包括电商,金融等多个应用场景。“我们将在9月16日,北京,国家会议中心举办的京东技术开放日——人工智能平台的系统架构与数据处理专场中,专题分享Kubernetes在京东人工智能平台的应用。” 9月16日 北京,国家会议中心 京东技术开放日:人工智能平台的系统架构与数据处理 范振
此外,FATE 还联合 VMware 中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个「大事」——支持在公有云和私有云中部署及使用,全容器化云原生部署方案。
ESS(EMR Remote Shuffle Service)是EMR在优化计算引擎的Shuffle操作上,推出的扩展组件。
Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件,同属于内存计算框架与平台。在功能上有交集也有侧重点,一山不容二虎,但是在IgniteRDD的作用下,将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新,比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理;支持 stream-to-stream joins;通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark;支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters(其他三种分别是自带的独立模式Standalone,YARN、Mesos)。除了这些比较具有里程碑的重要功能外,Spark 2.3 还有以下几个重要的更新:
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
你现在可以利用CDSW的所有好处,同时使用你熟悉的编辑器。这个功能支持在你本地电脑上运行第三方的IDE比如PyCharm,或者基于浏览器的IDE像Juypter。Base Image v8预打包了Juypter,你可以在Start Session菜单中选择它。
腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础。借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代,并具备复杂图模型的快速计算能力。 问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度,包括 陌生人/熟人分析,好友亲密度,好友推荐,社团划分等各个方面,是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了
这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是:Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀,足以看出Spark处理速度之快。Spark官网中,概括了Spark的几个特点:
今天我要和大家探讨一个备受关注的话题:为什么在大数据服务上使用 Kubernetes(简称 K8s)?Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台,而大数据服务通常包括庞大的数据集和复杂的计算工作负载,这两者似乎并不直接相关。那么,为什么越来越多的组织选择在大数据领域使用 Kubernetes 呢?接下来,我们将深入探讨这个问题,并提供一些实际示例。
Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主。
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
Kubernetes 已经成为容器编排领域的事实标准,将来所有应用都会在 Kubernetes 上开发和运行,这个系列文章的目的是深入浅出的介绍 Kubernetes 底层实现的原理。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
翻译自 Kubernetes Evolution: From Microservices to Batch Processing Powerhouse 。
Wasm 正在成熟,拥有主流语言支持、Kubernetes 部署选项、组件模型的革命性可能性等等。
王玉君,腾讯云后台工程师,拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强,腾讯云后台工程师,拥有两年大数据EMR集群管控运维经验,目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
(本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师,联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。)
8月18日,我们完成了企业数据云的愿景,即通过Cloudera 数据平台私有云( CDP 私有云) 的全面可用带来真正的混合云体验。基于Kubernetes(RedHat OpenShift)的CDP私有云将云原生的速度/简单性和经济性扩展到了本地环境,从而使连接的数据生命周期扩展到了本地环境,使IT能够更快地响应业务需求并提供坚如磐石的服务水平,这样人们就可以提高数据生产力。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
在几乎所有处理复杂数据的部门中,Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架(AQE)是Spark 3.0最令人期待的功能之一,它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架,请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
作为一种灵活性极强的构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构中,应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务,它们通过REST APIs相互协作。通过这个设计原则,开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。同时,基于这些特性,很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。 然而凡事都有两面性,当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。如图1所示,多个服务工作联合对用户请求产生响应;在生产环境中,应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决性能退化问题至关重要的,而应用中多
最近在拜读许老师的《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》,之前看豆瓣评分很高,阅读了一下果然通俗易懂,在这里记录一下相关的笔记,补充了一些个人理解,如有不对还请指正。参考链接:https://github.com/JerryLead/SparkInternals
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