什么是 Spark 平臺?
TDW-Spark 是騰訊公司級數(shù)據(jù)平臺,是騰訊海量數(shù)據(jù)處理平臺中最核心的模塊,支持百 PB 級的數(shù)據(jù)存儲和計算,業(yè)務(wù)涉及公司各個 BG,為騰訊公司提供海量、高效、穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)平臺支撐和決策支持,是騰訊公司最大的離線數(shù)據(jù)處理平臺。
Spark 業(yè)務(wù)所面臨的挑戰(zhàn)
Spark 網(wǎng)絡(luò)目前的現(xiàn)狀包括大規(guī)模部署 QP 連接數(shù)不夠用,使用 RDMA DC 解決連接數(shù)過多的問題;Spark 不同應用場景需要不同的 EP 個數(shù)、RPC 調(diào)用次數(shù)、Spark UCX 線程數(shù)、Block 大小等,需要聯(lián)合調(diào)配;RDMA 和 TCP 混合部署,需要兼容和故障逃生;以及網(wǎng)絡(luò)帶寬低,需要提升帶寬,降低延時。
Spark 原始的業(yè)務(wù)問題包括:
-
通信耗時占比高:Spark Shuffle 時間占 Spark 運行總時間的 30% - 40%,造成 Spark 任務(wù)完成時間長。
-
業(yè)務(wù)需求:網(wǎng)絡(luò) IO 和磁盤 IO 是 Spark Shuffle 的瓶頸,需要提高通信效 率,提高計算效率。
-
降本增效:五萬張已經(jīng)部署的 NVIDIA ConnectX-5 網(wǎng)卡需要提高性能利用率,切換到 RDMA,提高業(yè)務(wù)帶寬。
為了應對上述問題及挑戰(zhàn),騰訊進行了 Spark RDMA 大規(guī)模部署網(wǎng)絡(luò)的工作,主要從兩個方面著手:Spark RDMA 網(wǎng)絡(luò)部署和優(yōu)化,以及 Spark UCX / UCX 性能優(yōu)化。
Spark RDMA 網(wǎng)絡(luò)部署和調(diào)優(yōu)
具體部署調(diào)優(yōu)步驟:
-
搭建 37 節(jié)點 NVIDIA ConnectX-5 網(wǎng)卡和 26 節(jié)點 NVIDIA ConnectX-6 網(wǎng)卡 Spark 環(huán)境,部署 Spark、Spark UCX、UCX 代碼進行長穩(wěn)調(diào)優(yōu)。
-
基于 GroupByTest 和現(xiàn)網(wǎng) Spark 業(yè)務(wù)流量,在 UCX、Spark UCX、Spark 三個層次調(diào)優(yōu)對比 DC、RC 和 TCP 效果。
-
優(yōu)化 Spark UCX、UCX 代碼,根據(jù) Spark 業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)網(wǎng)卡和交換機配置。
-
通過在 NVIDIA ConnectX-5 和 NVIDIA ConnectX-6 Dx bond 引入 DCT,提升 Spark 業(yè)務(wù)帶寬利用率。
-
RDMA 和 TCP 網(wǎng)絡(luò)共存的情況下,保障長穩(wěn)運行和 RDMA 故障逃生。
圖 1:37 節(jié)點的 ConnectX-5 機群與 26 節(jié)點的 ConnectX-6 機群
RDMA 部署優(yōu)化完成情況:
-
大規(guī)模:使用 DCT 技術(shù)共享 QP 連接,解決了大規(guī)模 QP 不夠用 的問題。大規(guī)模仿真下 Spark 應用 RDMA 網(wǎng)絡(luò)滿足預期。
-
Spark 應用和網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合調(diào)優(yōu):實現(xiàn)了最優(yōu)的網(wǎng)卡和交換機配置,以 及 Spark 任務(wù)配置,降低了 15% - 20% 左右的讀完成時間。
-
故障逃生:Spark UCX 和 UCX 代碼層面實現(xiàn)了 RDMA 和 TCP 通道備份。確保 RDMA 故障逃生 TCP,保證穩(wěn)定運行。
-
穩(wěn)定性保證:開發(fā)了驅(qū)動版本檢測、網(wǎng)卡配置和檢測、自動化安裝升級檢測功能。開發(fā)了測試網(wǎng)絡(luò)性能模塊,保證 Spark RDMA 各層帶寬和延時滿足預期。
Spark UCX 性能優(yōu)化
1. 參數(shù)調(diào)優(yōu):通過調(diào)整 maxReqsInFlight、numListenerThreads 等 Spark / Spark UCX 參數(shù),提升任務(wù)執(zhí)行效率,獲得最好傳輸速率,發(fā)揮最大系統(tǒng)效能。
2. CPU 利用率優(yōu)化:啟用 sleep / wakeup 特性,替代 busy waiting 模式。讓出 CPU 給 Spark 計算任務(wù),減少了 CPU 浪費,體現(xiàn)了 RDMA 的優(yōu)勢。
3. 網(wǎng)路 IO 優(yōu)化:網(wǎng)路 IO 由阻塞模型改為非阻塞模型,數(shù)據(jù)接收由同步等待改為異步通知。避免了因為網(wǎng)路 IO 等待而 阻塞計算任務(wù)執(zhí)行,提高了每個線程的任務(wù)吞吐量,提升了收發(fā)效率和帶寬。
圖 2:網(wǎng)絡(luò) IO 優(yōu)化
4. 調(diào)度優(yōu)化:worker 的調(diào)度方式改用全局 round-robin (RR) 調(diào)度模式,替代原有的按照 thread id 選擇 worker 的 方式。避免了 thread id 不連續(xù)引起的多個線程選擇同一 worker 的問題。
圖 3:調(diào)度優(yōu)化
5. 數(shù)據(jù)競爭優(yōu)化:將 send / receive / progress 方法打包至獨立線程運行,保證每個 worker 資源僅被單個線程 訪問 / 修改,避免了數(shù)據(jù)競爭,提升了線程運行效率。
UCX 性能優(yōu)化
1. 參數(shù)調(diào)優(yōu):使用 DC 替換 RC 模式,提升傳輸帶寬,減少系統(tǒng) CPU、內(nèi)存資源消耗。開啟 CQE zipping 和 PCI relax ordering 減少 PCI 負載。調(diào)整 UCX_ZCOPY_THRESH、UCX_RNDV_THRESH 和 UCX_RND_SCHEME,獲得穩(wěn)定高速的傳輸帶寬。
2. 網(wǎng)絡(luò)負載均衡優(yōu)化:隨機化 UDP 源端口取值,減輕由于固定端口,交換機對 5 元組哈希得到相同出端口而引起的 負載不均衡問題,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬。
“Spark UCX 是 Apache Spark 的高性能 Shuffle Manager 插件,它使用 UCX 支持的 RDMA 和其他高性能傳輸來加速 Spark 作業(yè)中的 Shuffle 數(shù)據(jù)傳輸。RDMA DC(動態(tài)連接)是一種傳輸服務(wù),旨在解決大型系統(tǒng)在使用可靠連接時的可擴展性問題。使用 DC,用戶可以打開有限數(shù)量的資源,無論集群大小如何。這一優(yōu)勢對于 Spark 如此大規(guī)模的應用程序來說非常有好處,并且可以提高性能?!?/p>
——Amit Krig
SVP, Software Engineering & Israel R&D Site Leader, NVIDIA
部署調(diào)優(yōu)后性能提升明顯
經(jīng)過部署調(diào)優(yōu),NVIDIA ConnectX-6 環(huán)境 RDMA 傳輸性能比 TCP 平均有 18% 的提升;NVIDIA ConnectX-5 環(huán)境大部分場景 RDMA 傳輸性能比 TCP 平均有 16% 的提升??紤]到 Spark 任務(wù)有計算和本地 write,所以對 Spark 任務(wù)整體完成時間大概有 8% 的性能提升。
NVIDIA ConnetX-6 環(huán)境 RDMA 性能提升明顯(RDMA read 通信 18% 左右提升,整體完成時間 8% 左右提升),可以大規(guī)模灰度部署 Spark 業(yè)務(wù)真實流量。NVIDIA ConnectX-5 環(huán)境大部分場景性能平均提升(RDMA read 通信 16% 左右提升,整體完成時間 6% 左右提升),部分場景 RDMA 性能較差還需要調(diào)測優(yōu)化,可以灰度部署 Spark 業(yè)務(wù),繼續(xù)優(yōu)化還有提升空間。
圖 4:ConnectX-6 網(wǎng)卡 26 臺規(guī)模 RDMA 完成時間比 TCP 低 20% 左右
圖 5:ConnectX-5 網(wǎng)卡 37 臺規(guī)模 RDMA 完成時間比 TCP 低 18% 左右
圖 6:20 臺規(guī)模 Spark 業(yè)務(wù)灰度測試,RDMA read 平均降低 20% 左右
后期計劃
Spark 項目通過遠程直接內(nèi)存訪問(RDMA)技術(shù)解決網(wǎng)絡(luò)傳輸中服務(wù)器數(shù)據(jù)處理延遲問題,為騰訊 Spark 大數(shù)據(jù)平臺業(yè)務(wù)提供高帶寬、低延時的通信。該技術(shù)已在二十多臺騰訊 Spark 大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)器完成灰度測試,運行穩(wěn)定且 Spark Shuffle(數(shù)據(jù)讀取速率)時間平均降低 15% - 18% 左右,減少了 Spark 任務(wù)完成時間(大約 8% 左右),節(jié)約了服務(wù)器資源。計劃逐步部署到數(shù)千臺 Spark 服務(wù)器。
?
點擊“閱讀原文”或掃描下方海報二維碼,注冊 NVIDIA DOCA 應用代碼分享活動,為新一代 AI 驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心、高性能計算及云計算基礎(chǔ)設(shè)施帶來前所未有的創(chuàng)新。
原文標題:NVIDIA 攜手騰訊開發(fā)和優(yōu)化 Spark UCX 實現(xiàn)性能躍升
文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
-
英偉達
+關(guān)注
關(guān)注
22文章
3776瀏覽量
91114
原文標題:NVIDIA 攜手騰訊開發(fā)和優(yōu)化 Spark UCX 實現(xiàn)性能躍升
文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論