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在 Amazon EMR 上使用 Dr. Elephant 与 Sparklens 实现 Hadoop 与 Spark 性能调优

Original URL:https://thinkwithwp.com/cn/blogs/big-data/tune-hadoop-and-spark-performance-with-dr-elephant-and-sparklens-on-amazon-emr/

 

数据工程师与ETL开发人员通常会花费大量时间运行Apache Spark作业,并配合不同参数进行调优以评估作业的性能表现。这是一项困难且相当耗费心力的工作。Dr. Elephant与Sparklens能够监控工作负载并针对多项性能优化参数提供调整建议(包括执行节点、核心节点、Mapper/Reducer上的Driver Memory与Hive/Tez/MapReduce作业帮助大家优化Spark与Hive应用程序、数据倾斜配置等等)。Dr. Elephant能够收集各项作业指标、据此运行分析,并以简单方式提供优化建议,帮助用户轻松执行并采取纠正措施。同样的,Sparklens还能帮助用户快速了解Spark应用程序与计算资源的扩展能力限制,并提供明确定义的高效运行方式,帮助开发人员避免大量重复尝试、节约宝贵的计算资源与时间。

本文将向大家展示如何在Amazon EMR集群上安装Dr. Elephant与Sparklens,并运行相应工作负载以证明这些工具的功能。Amazon EMR是一项由AWS提供的托管Hadoop服务,以更轻松且更具成本效益的方式在AWS上运行Hadoop及其他多种开源框架。

下图所示,为本文解决方案的基本架构。数据工程师与ETL开发人员可以将作业提交至Amazon EMR集群,并根据Dr. Elephant与Sparklens工具的调优建议优化Spark应用程序与计算资源,借此获得更理想的性能表现与资源使用效率。

前提步骤

创建一个新的EMR集群

要使用Dr. Elephant或Sparklens配置EMR集群,我们首先需要启动一个具备必要容量的EMR集群。本文使用默认设置的10个r4.xlarge核心节点与1个r4.rxlarge主节点。

大家可以通过AWS管理控制台、AWS CloudFormation模板或者AWS CLI命令启动EMR集群。具体请使用以下CloudFormation Stack:

以下截屏所示,为利用CloudFormation stack启动的EMR集群的Summary摘要信息。

启用Dr. Elephant或Sparklens

如果大家已经运行有一套持久集群,则可使用以下步骤启用Dr. Elephant或Sparklens。详见以下代码:

aws emr add-steps --cluster-id j-XXXXXXXX --steps '[{"Args":["s3://aws-bigdata-blog/artifacts/aws-blog-hadoop-spark-performance-tuning/install-dr-elephant-emr5.sh"],"Type":"CUSTOM_JAR","ActionOnFailure":"CONTINUE","Jar":" s3://elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar","Properties":"","Name":"Install Dr. Elephant and Sparklens"}

验证对Dr. Elephant portal及Sparklens设置的访问

要访问Dr. Elephant,请通过浏览器访问端口8087上的主节点地址:

https://<< DNS Name.compute-1.amazonaws.com>>:8087

注意:您需要使用动态或本地端口转发建立指向主节点的SSH隧道。

以下截屏所示,为Dr. Elephant仪表板中列出的、对EMR集群内所提交作业的最新分析结果。

要验证Sparklens,大家需要使用SSH接入主节点。关于更多详细信息,请参阅使用SSH接入主节点

在控制台上运行以下命令:

cd /etc/spark/conf/

启动PySpark并检查已启用的设置,详见以下代码:

[hadoop@ip-172-31-20-142]$ pyspark

我们可以在代码当中看到以依赖项形式添加的qubole#sparklens一行。以下截屏所示,代表已经在EMR集群上启用了Sparklens:

Sparklens – 测试Spark工作负载

现在,我们可以在EMR集群上测试Spark工作负载,并通过Sparklens日志进行观察了。

本文将使用PySpark代码测试一个包含1000亿条记录的示例数据生成器,并观察Sparklens如何帮助优化并提供调优处理建议。请完成以下操作步骤:

  • 将代码复制至EMR集群当中。
  • 导航至/home/hadoop/
  • 通过 test-spark.py输入以下代码:
    from pyspark.sql.functions import rand, randn
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
    sc = SparkContext.getOrCreate()
    sqlContext = SQLContext(sc)
    
    df = sqlContext.range(0, 100000000000)
    df.count()
    df2 = df.select("id", rand(seed=1000).alias("uniform"), randn(seed=555).alias("normal"))
    row1 = df2.agg({"id": "max"}).collect()[0]
    print row1["max(id)"]
    df2.createOrReplaceTempView("df2")
    df_part1 = spark.sql("select * from df2 where id between 1 and 999999 order by id desc")
    row2 = df_part1.agg({"id": "max"}).collect()[0]
    print row2["max(id)"]
    df_part1.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/home/hadoop/data/output1/")
    df_part2 = spark.sql("select * from df2 where id > 10000000 order by id desc")
    row2 = df_part2.agg({"id": "max"}).collect()[0]
    print row2["max(id)"]
    df_part2.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/home/hadoop/data/output2/")
  • Run spark-submit test-spark.py.

以下截屏所示,为Sparklens作业的提交信息:

以下截屏所示,为Sparklens收集到的应用程序任务指标:

 

以下截屏所示,为作业运行时长的时间指标:

以下截屏所示,为Sparklens关于应用程序作业提交时间优化提供的建议:

根据Sparklens提供的建议,当前应用资源下最短可能运行时间应为23秒,而默认设置的执行时间为50秒,计算时间浪费为76.15%,相当于计算周期的实际使用比例只有30.98%。

大家可以减少 spark-submit作业中的执行程序数与执行程序核心,并查看这一调整会给结果带来怎样的改变。

输入以下代码:

spark-submit --num-executors 1 --executor-cores 1 test-spark.py

以下截屏所示,为作业调优之后Sparklens作业中的应用指标:

现在作业完成时间减少至45秒,且只需要1个执行节点与1个核心节点即可运行该作业。这有助于确定各个阶段(例如driver、skew或者lack of tasks)对Spark应用性能造成的实际影响,并提供关于这些阶段可能出现的问题的上下文信息。

本文使用三款原生支持应用(Scala、Java与Python)对之前提到的Pi估算示例进行测试。关于更多详细信息,请参阅编写一款Spark应用程序。要运行测试,请完成以下步骤:

  • 输入以下代码:
    import sys
    from random import random
    from operator import add
    
    from pyspark import SparkContext
    
    if __name__ == "__main__":
        """
            Usage: pi [partitions]
        """
        sc = SparkContext(appName="PythonPi")
        partitions = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 2
        n = 100000 * partitions
    
        def f(_):
            x = random() * 2 - 1
            y = random() * 2 - 1
            return 1 if x ** 2 + y ** 2 < 1 else 0
    
        count = sc.parallelize(xrange(1, n + 1), partitions).map(f).reduce(add)
        print "Pi is roughly %f" % (4.0 * count / n)
    
        sc.stop()
  • 将Spark示例代码复制至本地目录。
  • 通过spark-submit命令运行代码。参见以下代码:spark-submit test-spark2.py

以下截屏所示,为Sparklens作业的提交信息:

以下截屏所示,为Sparklens收集到的应用程序任务指标:

以下截屏所示,为Sparklens关于应用程序作业提交时间优化提供的建议:

以下截屏所示,为Sparklens集群计算利用率指标:

以下截屏所示,为Sparklens就集群内各核心计算节点实际资源利用率与预估利用率提出的建议:

在测试中,Sparklens的建议认为应用程序资源的最短可能运行时长为10秒,而默认设置的执行时间为14秒。默认设置的计算时间浪费比例达87.13%,相当于只有12.87%的计算时长得到实际使用。

在Spark应用程序的单次运行当中,Sparklens可以在给定任意数量执行节点的情况下估算您的应用程序性能,借此帮助您了解添加执行节点的投资回报率(ROI)。从内部来看,Sparklens还具有分析器的概念,分析器属于专门发送特殊事件的通用组件。关于分析器的更多详细信息,请参阅GitHub repo

大家可以减少spark-submit作业中的执行节点与执行核心数量,并查看给运行结果带来的实际影响。具体请参见以下代码:

spark-submit --num-executors 2 --executor-cores 2 test-spark2.py

以下截屏所示,为Sparklens作业的提交信息:

以下截屏所示,为经过调优之后的Sparklens作业应用指标:

现在,作业完成时间被缩短至12秒,且作业只需要1个执行节点与相应计算核心即可完成。

 

Dr. Elephant测试Hive/MapReduce工作负载

我们可以在EMR集群当中测试各类场景,并通过Dr. Elephant Portal观察测试结果。

测试Hive负载与性能分析

大家可以通过Hive CLI控制台加载示例数据集,并查看工作负载的具体执行方式、获取性能优化建议。

本文将演示如何使用Hive分析存储在Amazon S3当中的Elastic Load Balancer访问日志。请完成以下操作步骤:

  • 在Hive CLI上,输入以下代码:
    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS elb_logs (
    Ts STRING,
    ELBName STRING,
    RequestIP STRING,
    RequestPort INT,
    BackendIP STRING,
    BackendPort INT,
    RequestProcessingTime DOUBLE,
    BackendProcessingTime DOUBLE,
    ClientResponseTime DOUBLE,
    ELBResponseCode STRING,
    BackendResponseCode STRING,
    ReceivedBytes BIGINT,
    SentBytes BIGINT,
    RequestVerb STRING,
    URL STRING,
    Protocol STRING
    )
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
    WITH SERDEPROPERTIES (
    "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*):([0-9]*) ([^ ]*):([0-9]*) ([.0-9]*) ([.0-9]*) ([.0-9]*) (-|[0-9]*) (-|[0-9]*) ([-0-9]*) ([-0-9]*) \"([^ ]*) ([^ ]*) (- |[^ ]*)\"$"
    ) LOCATION 's3://us-east-1.elasticmapreduce.samples/elb-access-logs/data/';

以下截屏所示,为通过hive创建外部表:

  • 运行一项简单的计数查询,并检查Dr. Elephant提供的建议。详见以下代码:
    SELECT RequestIP, COUNT(RequestIP) FROM elb_logs WHERE BackendResponseCode<>200 GROUP BY RequestIP;

  • 启动Dr. Elephant Portal。以下截屏所示,为Dr. Elephant的输出结果。其中Hive作业需要对Tez Mapper内存进行些许调整。
  • 在应用指标高亮部分点击Tez Mapper Memory部分。以下截屏所示,为Dr. Elephant就Tez Mapper Memory过度分配问题提出的建议:
  • 使用下调后的Mapper内存再次运行Hive查询,详见以下代码:
  • set hive.tez.container.size=1024;SELECT RequestIP, COUNT(RequestIP) FROM elb_logs WHERE BackendResponseCode<>200 GROUP BY RequestIP

以下截屏所示,为所提交作业的应用指标:

以下截屏所示,代表Dr. Elephant在查询中未发现其他错误/警告:

对map reduce作业进行调优

要对map reduce作业进行调优,请使用默认设置运行以下Pi代码示例:

hadoop-mapreduce-examples pi -D mapreduce.map.memory.mb=4096 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 200 1000000

以下截屏所示,为所提交作业的应用指标:

以下截屏所示,为Dr. Elephant显示出的需要进行调整的Mapper时间、map内存以及reduce内存:

以下截屏所示,为Dr. Elephant对Mapper Memory提出的改进建议:

以下截屏所示,为Dr. Elephant对Reducer Memory提出的改进建议:

现在,我们可以将Mapper与Reducer内存设置为以下值:

set mapreduce.map.memory.mb=4096

set mapreduce.reduce.memory.mb=4096

我们也可以减少映射器数量,并增加各映射器的样本量,以获得相同的Pi结果。详见以下代码:

hadoop-mapreduce-examples pi -D mapreduce.map.memory.mb=4096 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 100 2000000

以下截屏所示,为根据建议调优后的改进指标:

可以看到,这项作业的效率提升了50%,运行时间由约60秒缩短至38秒。

大家可以运行10个 mappers并获得更高的执行效率。详见以下代码:

hadoop-mapreduce-examples pi -D mapreduce.map.memory.mb=4096 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 10 2000000

以下截屏所示,为采用Dr. Elephant调优建议之后的改进指标:

Dr. Elephant对Amazon EMR集群进行全面监控,并为Hive及Hadoop作业优化提供指导意见。

配置生产工作负载

要对Dr. Elephant工具进行调优,请导航至/mnt/dr-elephant-2.1.7/app-conf目录并据此编辑各配置文件。

例如,大家可以编写启发式代码,并将其插入Dr. Elephant工具以设置特定条件,根据任务数量与严重性做出调整,并随时调整集群容量中用于map或reduce的比例。大家还可以变更用于分析已完成作业的线程数量,或者在资源管理器中指定数据获取间隔。

以下截屏所示,为可根据需求做出进一步调优及定制的Dr. Elephant配置文件列表:

关于指标与配置的更多详细信息,请参考GitHub repo

总结

本文介绍了如何在Amazon EMR集群上启动Dr. Elephant与Sparklens工具,以及如何尝试针对计算与内存密集型作业做出优化与性能调整。Dr. Elephant与Sparklens可以帮助大家提高数据集并行性与计算节点利用率,借此加快作业执行速度并提高内存管理效率。凭借工作负载调优与集群并行性控制,这两款工具还能帮助大家克服Spark与Hive作业处理中常见的各类挑战。

 

本篇作者

Nivas Shankar

Amazon Web Services公司高级数据架构师。他帮助企业客户在AWS平台之上构建各类数据湖与分析应用程序。他拥有物理学硕士学位,并对理论物理领域充满热情。

Mert Hocanin

Mert Hocanin 是 AWS 的大数据架构师,研究领域涵盖多种产品,包括 EMR、Athena 和 Managed Blockchain。在 AWS 任职之前,他曾作为高级软件开发工程师在 Amazon.com 的零售业务部门工作,他建立了一个数据湖,用于处理来自整个公司的大量数据以实现报告目的。在不构建和设计数据湖时,Mert 热衷于旅行和美食。