EMR Remote Shuffle Service实践问题之阿里云RSS的开源计划内容如何解决
问题一：阿里云RSS的开源计划包括哪些重要功能和特性？ 阿里云RSS的开源计划包括哪些重要功能和特性？ 参考回答： 阿里云RSS的开源计划包括多引擎支持、Spark多版本支持、更好的流控、更好的监控、更好的HA等重要功能和特性。开源代码已包含核心功能及容错，满足生产要求，并欢迎各路开发者共建。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： ...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之集群中落地阿里云RSS如何解决
问题一：阿里云RSS与开源系统X在TPCDS-3T性能测试中的表现差异是什么？ 阿里云RSS与开源系统X在TPCDS-3T性能测试中的表现差异是什么？ 参考回答： 在TPCDS-3T性能测试中，阿里云RSS的总时间比开源系统X快了20%。 ...
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。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： ...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之优化Master的负载和扩展性如何解决
问题一：阿里云RSS如何优化Master的负载和扩展性？ 阿里云RSS如何优化Master的负载和扩展性？ 参考回答： 阿里云RSS通过将生命周期状态管理下沉到Driver，由Application管理自己的Shuffle，来优化Master的负载和扩展性，使得Master只需维护RSS集群本身的状态。 ...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之Mapper的首次PushData请求如何解决
问题一：阿里云RSS如何处理Mapper的首次PushData请求？ 阿里云RSS如何处理Mapper的首次PushData请求？ 参考回答： Mapper在首次PushData时会请求Master分配Worker资源，Worker记录自己所需要服务的Partition列表。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https:...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之混合Cosco和Zeus的设计如何解决
问题一：FireStorm是如何混合Cosco和Zeus的设计的？ FireStorm是如何混合Cosco和Zeus的设计的？ 参考回答： FireStorm在2021年混合了Cosco和Zeus的设计，服务端采用Master-Worker架构，通过Client多写实现多副本。它使用了本地盘+对象存储的多层存储，并采用较大的PushBlock（默认3M...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之改进Shuffle性能如何解决
问题一：Facebook Riffle采用了什么方法来改进Shuffle性能？ Facebook Riffle采用了什么方法来改进Shuffle性能？ 参考回答： Facebook Riffle在2018年采用了在Mapper端Merge的方法，通过物理节点上部署的Riffle服务，将节点上的Shuffle数据按照PartitionId做Merge，从...
EMR Remote Shuffle Service实践问题之性能和稳定性问题如何解决
问题一：存算分离架构的主要优势是什么？ 存算分离架构的主要优势是什么？ 参考回答： 存算分离架构的主要优势在于它解耦了计算和存储，使得计算节点可以设计为强CPU弱磁盘，而存储节点则强磁盘强网络弱CPU。这种设计使得计算节点无状态，可以根据负载弹性伸缩，而存储端则可以通过对象存储(OSS, S3)和数据湖格式(Delta, Iceberg, Hudi)等...
阿里云EMR推出的Remote Shuffle Service(RSS)解决了什么问题，并带来了什么
阿里云EMR推出的Remote Shuffle Service(RSS)解决了什么问题，并带来了什么好处，在2022年初做了什么重要的举措？
阿里云EMR Remote Shuffle Service在小米的实践，以及开源
问题回顾Shuffle是大数据计算中最为重要的算子。首先，覆盖率高，超过50%的作业都包含至少一个Shuffle[2]。其次，资源消耗大，阿里内部平台Shuffle的CPU占比超过20%，LinkedIn内部Shuffle Read导致的资源浪费高达15%[1]，单Shuffle数据量超100T[2]。第三，不稳定，硬件资源的稳定性CPU>内存>磁盘≈网络，而Shuffle的资源消耗....
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