Apache Spark + 海豚调度:PB 级数据调度挑战,教你如何构建高效离线工作流

2010年,我国进入移动互联网,数据规模成几何式增长。在大数据开源技术领域,以Hadoop为核心的大数据生态系统面对海量数据也不断发展与迭代,大数据处理流程中的各个开源组件,也一起开启了狂飙突进的大数据时代,推动整个行业开启了数字化变革之路。

* 2010-2025年全球数据规模量,来源IDC

近年来,大数据行业的开发者都在感慨:技术迭代更新速度的太快了,今年还在流行,明年就可能被雪藏!其实我们非常清楚,技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。

经过十余年发展,曾经的一些老牌开源项目已风光不在,大数据三驾马车(分布式文件系统GFS、计算引擎MapReduce、分布式数据库BigTable),其中的计算引擎MapReduce 逐渐发展到 Spark 时代,对于大数据调度新星 Apache DolphinScheduler 来说,集成大数据领域优秀的开源项目之后,如何打破数据孤岛,如何降本增效,如何应对大规模的数据离线调度也成为了新的挑战!

众所周知,由于各种原因, 遇到 Apache Spark 应用程序的失败是不可避免的。

最常见的故障之一是 OOM(驱动程序或执行程序级别的内存不足)。

我们可以通过**管理(调度、重试、警报等)**Spark 应用程序以及 Apache DolphinScheduler 中的其他类型的任务,也不需要 Apache DolphinScheduler 生态系统之外的任何代码,并且还支持拖拉拽 Spark 任务解决其他的一些问题。

Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是一个强大的开源工具,它提供了 Java、Python、Scala 和 R 的高级 API,以及一个优化的引擎,支持用于数据分析和不同工作负载的通用计算图。Spark 另一个有趣的特性是它的快速处理能力和容错能力,您可以放心,在出现资源故障的情况下,您的部署可以保持一致。

为了让两个社区的共同用户既有地方反馈,还有地方学习,我们联合 Apache Spark 社区推出了这个主题活动:洞悉 Spark 任务调度新能力|Apache Spark + DolphinScheduler Meetup,如果你也是接触开源“计算引擎+调度”的用户,想了解最新 Spark 迷人的特性,那这次的分享你一定不要错过了,我们还特地邀请了 EMR 数据开发平台团队负责人孙一凡、BIGO大数据研发工程师许名勇、EMR Spark 引擎负责人周克勇 ,通过他们的分享让你能更快更好更便捷的使用Apahce DolphinScheduler+Spark。

无论你是热衷于钻研开源技术的开发者,还是关注大数据最新技术动态的小伙伴,我都建议你来听听,从中获得全新的灵感。

我相信社区花费精力筹备的活动,你一定能听到一手的分享,得到一手的收获!

Apache DolphinScheduler & Spark 联合 Meetup | 1月线上直播报名通道已开启,赶快预约吧!

**时间:**2023-1-11 14:00-16:20

**形式:**线上直播

议程介绍

孙一凡

阿里云高级技术专家

EMR 数据开发平台技术团队负责人

**演讲时间:**14:00-14:40

**演讲题目:**Aliyun EMR x DolphinScheduler - 云与开源的合作共生

**演讲概要:**目前,阿里云EMR团队有多位成员活跃在Apache DolphinScheduler社区,为社区的发展做出了积极的贡献。在这次meetup中,我们将为大家分享选择参与和贡献DS社区的原因,并向大家介绍阿里云EMR基于DS提供的产品和服务能力。

14:40-14:50 直播间抽奖环节

许名勇

BIGO大数据研发工程师

**演讲时间:**14:50-15:30

**演讲题目:**Apache DolphinScheduler X Spark 在 BIGO 的应用和改进

**演讲概要:**介绍了 BIGO 如何使用 DophinScheduler 来调度以 SPARK 为主的多种类型的离线任务,以及为了满足业务需求、提升用户使用体验,在DophinScheduler 和 Spark 上所做的各种改进。

周克勇(一锤)

阿里云高级技术专家

EMR Spark 引擎负责人

**演讲时间:**15:30-16:20

**演讲题目:**Spark + Celeborn:更稳,更快,更弹性

**演讲概要:**Shuffle是以Spark为代表的大数据计算引擎最重要的算子,但主流的Shuffle设计存在随机读、依赖本地盘等缺陷,导致大数据量场景作业稳定性差、性能降低,并且限制了存算分离架构,无法充分利用弹性。Apache Celeborn (incubating)是阿里捐献给Apache基金会的Remote Shuffle Service,它采用Push Shuffle,数据重组,多层存储等设计消除了传统Shuffle的缺陷,有效提升了稳定性和性能,使得存算分离架构得以应用从而让作业更加弹性。此外,Celeborn通过高可用,滚动升级,负载均衡等特性提升了自身服务的可靠性。

福利环节

参与本期更多直播互动即有机会获得社区小礼品

欢迎大家参加1月11日 Apache DolphinScheduler 联合Apache Spark 举办的Meetup活动,下午14:00,我们不见不散。

参与贡献

随着国内开源的迅猛崛起,Apache DolphinScheduler 社区迎来蓬勃发展,为了做更好用、易用的调度,真诚欢迎热爱开源的伙伴加入到开源社区中来,为中国开源崛起献上一份自己的力量,让本土开源走向全球。

参与 DolphinScheduler 社区有非常多的参与贡献的方式,包括:

贡献第一个PR(文档、代码) 我们也希望是简单的,第一个PR用于熟悉提交的流程和社区协作以及感受社区的友好度。

社区汇总了以下适合新手的问题列表:https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues/5689

非新手问题列表:https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22volunteer+wanted%22

如何参与贡献链接:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/community/development/contribute.html

来吧,DolphinScheduler开源社区需要您的参与,为中国开源崛起添砖加瓦吧,哪怕只是小小的一块瓦,汇聚起来的力量也是巨大的。

参与开源可以近距离与各路高手切磋,迅速提升自己的技能,如果您想参与贡献,我们有个贡献者种子孵化群,可以添加社区小助手Leonard-ds ,手把手教会您( 贡献者不分水平高低,有问必答,关键是有一颗愿意贡献的心 )。

Apache DolphinScheduler是一个新一代分布式大数据工作流任务调度系统,致力于“解决大数据任务之间错综复杂的依赖关系,整个数据处理开箱即用”。它以 DAG(有向无环图) 的方式将任务连接起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及 Kill任务等操作。目前已经有像IBM、腾讯、美团、360等400多家公司生产上使用。 调度系统现在市面上的调度系统那么多,比如老牌的Airflow, Oozie,Kettle,xxl-job ,Spring Batch等等, 为什么要选DolphinScheduler ? DolphinScheduler 的定位是大数据工作流调度。通过把大数据工作流做了重点标注. 从而可以知道DolphinScheduler的定位是针对于大数据体系。 DolphinScheduler是非常强大的大数据调度工具,有以下一些特点:1、通过拖拽以DAG 图的方式将 Task 按照任务的依赖关系关联起来,可实时可视化监控任务的运行状态;2、支持丰富的任务类型;3、支持工作流定时调度、依赖调度、手动调度、手动暂停/停止/恢复,同时支持失败重试/告警、从指定节点恢复失败、Kill 任务等操作;4、支持工作流全局参数及节点自定义参数设置;5、支持集群HA,通过 Zookeeper实现 Master 集群和 Worker 集群去中心化;6、支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计;7、支持补数,并行或串行回填数据。课程会带大家构建DolphinScheduler大数据调度平台,实战讲解多种任务调度配置,会基于案例讲解DolphinScheduler使用,让大家在实战中掌握DolphinScheduler。 DolphinScheduler 发展很快 很多公司调度都切换到了DolphinScheduler,掌握DolphinScheduler调度使用势在必行,抓住新技术机遇,为跳巢涨薪做好准备。
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