Escalonamento automático de clusters do Dataproc

Objetivo: entender como configurar e usar o escalonamento automático do Dataproc para escalonar automática e dinamicamente o número de VMs de worker nos clusters do Dataproc para atender às demandas de carga de trabalho.

O que é escalonamento automático?

É difícil estimar o número "certo" de workers de cluster (nós) para uma carga de trabalho, e um único tamanho de cluster para um pipeline inteiro geralmente não é o ideal. O escalonamento de cluster iniciado pelo usuário aborda parcialmente esse desafio, mas requer o monitoramento da utilização de cluster e da intervenção manual.

A API ScalingPolicies do Dataproc fornece um mecanismo para automatização do gerenciamento de recursos do cluster. Além disso, permite o escalonamento automático da VM de worker do cluster. Um Autoscaling Policy é uma configuração reutilizável, que descreve como os workers do cluster que usam a política de escalonamento automático precisam ser escalonados. Ele define limites de escala, frequência e agressividade para fornecer controle refinado sobre os recursos do cluster durante a vida útil do cluster.

• O escalonamento automático do Dataproc faz o escalonamento dos nós de worker do cluster e não dos nós mestres do cluster.
• O escalonamento automático do Dataproc tem suporte para escalonamento horizontal (escalonamento do número de nós) e não vertical (escalonamento dos tipos máquinas).

Quando usar o escalonamento automático

Use o escalonamento automático:

em clusters que armazenam dados em serviços externos, como o Cloud Storage ou o BigQuery

em clusters que processam muitos jobs

para escalonar clusters de job único

com Modo de flexibilidade aprimorado para jobs em lote do Spark

O escalonamento automático não é recomendado com/para:

• HDFS: o escalonamento automático não se destina ao escalonamento de HDFS no cluster porque:

  1. A utilização de HDFS não é um sinal para o escalonamento automático.
  2. Os dados do HDFS são hospedados apenas nos workers principais. O número de workers primários precisa ser suficiente para hospedar todos os dados do HDFS.
  3. A desativação dos DataNodes do HDFS pode atrasar a remoção de workers. Os datanodes copiam blocos do HDFS para outros DataNodes antes que um worker seja removido. Dependendo do tamanho dos dados e do fator de replicação, esse processo pode levar horas.

• Rótulos de nó de YARN: o escalonamento automático não é compatível com rótulos de nó de YARN, nem com a propriedade dataproc:am.primary_only devido a YARN-9088 O YARN relata incorretamente as métricas do cluster quando os rótulos dos nós são usados.

• Structured Streaming do Spark: o escalonamento automático não é compatível com o Structured Streaming do Spark. Veja Escalonamento automático e Structured Streaming do Spark.

• Clusters inativos: o escalonamento automático não é recomendado para escalonar um cluster até seu tamanho mínimo, quando ele estiver ocioso. O tempo necessário para a criação ou o redimensionamento de um cluster é o mesmo, por isso, pense em excluir clusters inativos e criar novos. As seguintes ferramentas são compatíveis com esse modelo efêmero:

  Use os fluxos de trabalho do Dataproc para programar um conjunto de jobs em um cluster dedicado e exclua o cluster quando os jobs forem concluídos. Para uma orquestração mais avançada, use o Cloud Composer, baseado no Apache Airflow.

  Para clusters que processam consultas ad hoc ou cargas de trabalho agendadas externamente, use a Exclusão agendada de cluster para excluir o cluster após um determinado período de ociosidade ou em um horário específico.

• Cargas de trabalho de tamanhos diferentes: quando jobs pequenos e grandes são executados em um cluster, a redução de escala de desativação otimizada aguardará a conclusão de jobs grandes. O resultado é que um job de longa duração atrasa o escalonamento automático de recursos para jobs menores em execução no cluster até que o job de longa duração seja concluído. Para evitar esse resultado, agrupe jobs menores de tamanho semelhante em um cluster e isole cada job de longa duração em um cluster separado.

Como ativar o escalonamento automático

Para ativar o escalonamento automático em um cluster:

1. Crie uma política de escalonamento automático.

2. Siga uma destas instruções:

   1. Crie um cluster de escalonamento automático ou
   2. ative o escalonamento automático em um cluster atual.

Criar uma política de escalonamento automático

Comando gcloud

Você pode usar o comando gcloud dataproc autoscaling-policies import para criar uma política de escalonamento automático. Ele lê um arquivo YAML local que define uma política de escalonamento automático. O formato e o conteúdo do arquivo precisam corresponder aos objetos de config e aos campos definidos pela API REST autoscalingPolicies.

O exemplo YAML a seguir define uma política que especifica todos os campos obrigatórios. Ele também fornece os valores de minInstances e maxInstances para os workers principais, o valor de maxInstances para os workers secundários (com capacidade de preempção) e especifica um cooldownPeriod de quatro minutos. O padrão é dois minutos. O workerConfig configura os workers principais. Neste exemplo, minInstances e maxInstances estão definidos com o mesmo valor para evitar o escalonamento dos workers principais.

workerConfig:
  minInstances: 10
  maxInstances: 10
secondaryWorkerConfig:
  maxInstances: 50
basicAlgorithm:
  cooldownPeriod: 4m
  yarnConfig:
    scaleUpFactor: 0.05
    scaleDownFactor: 1.0
    gracefulDecommissionTimeout: 1h

Veja outro exemplo YAML que especifica todos os campos opcionais e obrigatórios da política de escalonamento automático.

workerConfig:
  minInstances: 10
  maxInstances: 10
  weight: 1
secondaryWorkerConfig:
  minInstances: 0
  maxInstances: 100
  weight: 1
basicAlgorithm:
  cooldownPeriod: 2m
  yarnConfig:
    scaleUpFactor: 0.05
    scaleDownFactor: 1.0
    scaleUpMinWorkerFraction: 0.0
    scaleDownMinWorkerFraction: 0.0
    gracefulDecommissionTimeout: 1h

Execute o comando gcloud a seguir em um terminal local ou no Cloud Shell para criar a política de escalonamento automático. Forneça um nome para a política. Esse nome se tornará a política id, que poderá ser usada em comandos gcloud posteriores para fazer referência à política. Use a sinalização --source para especificar o caminho do arquivo local e o nome do arquivo YAML da política de escalonamento automático a ser importado.

gcloud dataproc autoscaling-policies import policy-name \
    --source=filepath/filename.yaml \
    --region=region

API REST

Crie uma política de escalonamento automático definindo uma AutoscalingPolicy como parte de uma solicitação autoscalingPolicies.create.

Console

Para criar uma política de escalonamento automático, selecione CRIAR POLÍTICA na página Políticas de escalonamento automático do Dataproc usando o console do Google Cloud. Na página Criar política, selecione um painel de recomendações de política para preencher os campos de política de escalonamento automático de um tipo de job ou objetivo de escalonamento específico.

Criar um cluster de escalonamento automático

Depois de criar uma política de escalonamento automático, crie um cluster que use a política de escalonamento automático. O cluster precisa estar na mesma região da política de escalonamento automático.

Comando gcloud

Execute o seguinte comando gcloud em um terminal local ou no Cloud Shell para criar um cluster de escalonamento automático. Forneça um nome para o cluster e use a sinalização --autoscaling-policy para especificar o policy id (o nome da política especificada quando você criou a política) ou a política resource URI (resource name) (consulte os campos AutoscalingPolicy id e name).

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --autoscaling-policy=policy id or resource URI \
    --region=region

O nome completo do recurso (ou URI) de uma política pode ser encontrado executando o seguinte comando gcloud :

gcloud dataproc autoscaling-policies \
    describe policy-id \
    --region=region

API REST

Crie um cluster de escalonamento automático incluindo um AutoscalingConfig como parte de uma solicitação clusters.create.

Para ver o AutoscalingConfig.policyUri (nome do recurso da política), execute o seguinte comando gcloud :

gcloud dataproc autoscaling-policies \
    describe policy-name \
    --region=region

Console

Selecione uma política de escalonamento automático atual para aplicar a um novo cluster na seção "Política de escalonamento automático" do painel "Configurar cluster" na página Criar um cluster do Dataproc no console do Google Cloud.

Ativar o escalonamento automático em um cluster atual

Depois de criar uma política de escalonamento automático, é possível ativar a política em um cluster atual na mesma região.

Comando gcloud

Execute o seguinte comando gcloud em um terminal local ou no Cloud Shell para ativar uma política de escalonamento automático em um cluster atual. Forneça o nome do cluster e use a sinalização --autoscaling-policy para especificar o policy id (o nome da política especificada ao criar a política). ou a política resource URI (resource name) (consulte os campos AutoscalingPolicy id e name).

gcloud dataproc clusters update cluster-name \
    --autoscaling-policy=policy id or resource URI \
    --region=region

O nome completo do recurso (ou URI) de uma política pode ser encontrado executando o seguinte comando gcloud :

gcloud dataproc autoscaling-policies \
    describe policy-id \
    --region=region

API REST

Para ativar uma política de escalonamento automático em um cluster atual, defina o AutoscalingConfig.policyUri da política no updateMask de uma solicitação clusters.patch.

Para ver o AutoscalingConfig.policyUri (nome do recurso da política), execute o seguinte comando gcloud :

gcloud dataproc gcloud dataproc autoscaling-policies \
    describe policy-name \
    --region=region

Console

Atualmente, a ativação de uma política de escalonamento automático em um cluster atual não é compatível no console do Google Cloud.

Uso da política de vários clusters

• Uma política de escalonamento automático define o comportamento de escalonamento que pode ser aplicado a vários clusters. Uma política de escalonamento automático é melhor aplicada em vários clusters quando eles compartilham cargas de trabalho semelhantes ou executam jobs com padrões de uso de recursos semelhantes.

• É possível atualizar uma política que está sendo usada por vários clusters. As atualizações afetam imediatamente o comportamento de escalonamento automático de todos os clusters que usam a política. Consulte autoscalingPolicies.update. Se você não quiser que uma atualização de política seja aplicada a um cluster que esteja usando a política, desative o escalonamento automático no cluster antes de atualizá-la.

Comando gcloud

Execute o comando gcloud a seguir em um terminal local ou no Cloud Shell para desativar o escalonamento automático em um cluster.

gcloud dataproc clusters update cluster-name --disable-autoscaling \
    --region=region

API REST

Para desativar o escalonamento automático em um cluster, defina AutoscalingConfig.policyUri para a string vazia e defina update_mask=config.autoscaling_config.policy_uri em uma solicitação clusters.patch.

Console

Atualmente, não é possível desativar o escalonamento automático em um cluster no console do Google Cloud.

• Uma política em uso por um ou mais clusters não pode ser excluída. Consulte autoscalingPolicies.delete.

Como o escalonamento automático funciona

As métricas da YARN do Hadoop do cluster são verificadas pelo escalonamento automático, no decorrer de cada período de "resfriamento", para definir se o cluster precisa ser escalonado e qual a magnitude da atualização.

1. O valor da métrica de recurso pendente do WAR (Pending Memory ou Pending Cores) determina se o escalonamento será feito para mais ou para menos. Um valor maior que 0 indica que os jobs do Crashlytics estão aguardando recursos e que o escalonamento vertical pode ser necessário. Um valor 0 indica que o Lighthouse tem recursos suficientes para que uma redução ou outras alterações não sejam necessárias.

   Se o recurso pendente for maior que 0:

   $estimated\_worker\_count =$

   \[ \Biggl \lceil AVERAGE\ durante\ cooldown\ período\Grande(\frac{Pendente + Disponível + Alocado + Reservado}{Recurso\ por\ worker}\Big)\BigGr \rceil \]

   Se o recurso pendente for 0:

   $estimated\_worker\_count =$

   \[ \Biggl \lceil AVERAGE\ durante\ cooldown\ período\Big(\frac{Alocado + reservado}{Recurso\ per\ worker}\Big)\Biggr \rceil \]

   Por padrão, o escalonador automático monitora o recurso de memória do Lighthouse. Se você ativar o escalonamento automático baseado em núcleos, os núcleos de memória e Crashlytics serão monitorados: estimated_worker_count será avaliado separadamente quanto à memória e aos núcleos, e a maior contagem de workers resultante será selecionada.

   $estimated\_worker\_count =$

   \[ max(estimated\_worker\_count\_by\_memory,\Estimated\_worker\_count\_by\_cores) \]

   \[ estimated\ \Delta worker = estimated\_worker\_count - current\_worker\_count \]

   Observação: os workers secundários, incluindo os secundários que estão programados para criação, estão incluídos na contagem atual de workers.

2. Considerando a alteração estimada necessária para o número de workers, o escalonamento automático usa um scaleUpFactor ou scaleDownFactor para calcular a alteração real no número de workers:

   if estimated Δworkers > 0:
     actual Δworkers = ROUND_UP(estimated Δworkers * scaleUpFactor)
     # examples:
     # ROUND_UP(estimated Δworkers=5 * scaleUpFactor=0.5) = 3
     # ROUND_UP(estimated Δworkers=0.8 * scaleUpFactor=0.5) = 1
   else:
     actual Δworkers = ROUND_DOWN(estimated Δworkers * scaleDownFactor)
     # examples:
     # ROUND_DOWN(estimated Δworkers=-5 * scaleDownFactor=0.5) = -2
     # ROUND_DOWN(estimated Δworkers=-0.8 * scaleDownFactor=0.5) = 0
     # ROUND_DOWN(estimated Δworkers=-1.5 * scaleDownFactor=0.5) = 0
   

   Um scaleUpFactor ou scaleDownFactor de 1.0 significa que o escalonamento automático será escalonado de modo que o recurso pendente/disponível seja 0 (utilização perfeita).

3. Depois que a alteração no número de workers for calculada, scaleUpMinWorkerFraction e scaleDownMinWorkerFraction atuarão como um limite para determinar se o escalonamento automático escalonará o cluster. Uma pequena fração significa que o escalonamento automático precisa ser escalonado mesmo que o Δworkers seja pequeno. Uma fração maior significa que o escalonamento só pode ocorrer quando o Δworkers é grande.

   IF (Δworkers >  scaleUpMinWorkerFraction * current_worker_count) then scale up
   

   OU

   IF (abs(Δworkers) >  scaleDownMinWorkerFraction * current_worker_count),
   THEN scale down.
   

4. Se o número de workers a escalonar for grande o suficiente para acionar o escalonamento, o escalonamento automático usará os limites minInstances maxInstances de workerConfig e secondaryWorkerConfig e weight (proporção de workers primários e secundários) para determinar como dividir o número de workers entre os grupos de instâncias de worker primário e secundário. O resultado desses cálculos é a alteração final de escalonamento automático no cluster para o período de escalonamento.

5. As solicitações de redução do escalonamento automático serão canceladas em clusters criados com versões de imagem posteriores a 2.0.57 e 2.1.5 se:

   1. uma redução está em andamento com um valor de tempo limite de desativação otimizada diferente de zero;

   2. o número de workers WAR ACTIVE ("workers ativos") mais a alteração no número total de workers recomendados pelo escalonador automático (Δworkers) é igual ou maior que DECOMMISSIONING workers do Crashlytics ("usuários de desativação"), conforme mostrado na seguinte fórmula:

      IF (active workers + Δworkers ≥ active workers + decommissioning workers)
      THEN cancel the scaledown operation
      

      A fórmula de cancelamento da operação de redução de escala considera o número de workers ativos, não o current_worker_count (usado nas fórmulas de escalonamento automático anteriores).

   Para ver um exemplo de cancelamento de redução de escala, consulte Quando o escalonamento automático cancela uma operação de redução?.

Recomendações de configuração de escalonamento automático

Evite escalonar os workers principais

Os workers primários executam Datanodes HDFS, enquanto os workers secundários são apenas para computação. O uso de workers secundários permite escalonar recursos de computação de maneira eficiente sem a necessidade de provisionar armazenamento, resultando em recursos de escalonamento mais rápidos. Os Namenodes HDFS podem ter várias disputas que fazem com que o HDFS seja corrompido, fazendo com que a desativação fique travada indefinidamente. Para evitar esse problema, evite escalonar os workers principais. Por exemplo: workerConfig: minInstances: 10 maxInstances: 10 secondaryWorkerConfig: minInstances: 0 maxInstances: 100

Algumas modificações precisam ser feitas no comando de criação do cluster:

1. Defina --num-workers=10 para corresponder ao tamanho do grupo de workers principais da política de escalonamento automático.
2. Defina --secondary-worker-type=non-preemptible para configurar workers secundários como não preemptivos. (a menos que as VMs preemptivas sejam necessárias).
3. Copie a configuração de hardware de workers principais para workers secundários. Por exemplo, defina --secondary-worker-boot-disk-size=1000GB para corresponder a --worker-boot-disk-size=1000GB.

Use o modo de flexibilidade aprimorado para jobs em lote do Spark

Use o Modo de flexibilidade aprimorado (EFM, na sigla em inglês) com escalonamento automático para:

permite uma redução mais rápida do cluster durante a execução dos jobs

evitam interrupções na execução de jobs devido à redução do cluster.

minimizam a interrupção da execução de jobs devido à preempção de workers secundários preemptiva

Com o EFM ativado, o tempo limite de desativação otimizada de uma política de escalonamento automático precisa ser definido como 0s. A política de escalonamento automático só precisa escalonar os workers secundários automaticamente.

Como escolher um tempo limite de desativação otimizada

O escalonamento automático é compatível com a desativação otimizada do YARN ao remover nós de um cluster. A desativação otimizada permite que os aplicativos concluam a reprodução aleatória de dados entre cenários para evitar a definição do andamento do job. O tempo limite de desativação otimizada fornecido em uma política de escalonamento automático é o limite máximo da duração que o YARN aguardará pela execução dos aplicativos (o aplicativo que estava em execução durante a desativação) antes como remover nós.

Observação: o escalonamento automático não aumentará durante a desativação otimizada. Ele aguarda a conclusão de uma operação de atualização, incluindo desativação otimizada, depois continua aguardando um período de espera (por exemplo, 2 min) e depois emite outra operação de atualização.

Quando um processo não é concluído dentro do tempo limite especificado de desativação otimizada, o nó de trabalho é encerrado à força, o que pode causar perda de dados ou interrupção do serviço. Para evitar essa possibilidade, defina o tempo limite da desativação otimizada como um valor maior que o job mais longo que o cluster processará. Por exemplo, se você espera que seu job mais longo seja executado por uma hora, defina o tempo limite como pelo menos uma hora (1h).

Pense na migração de jobs que levam mais de uma hora para os próprios clusters efêmeros para evitar o bloqueio da desativação otimizada.

Como definir scaleUpFactor

scaleUpFactor controla a intensidade com que o escalonador automático aumenta um cluster. Especifique um número entre 0.0 e 1.0 para definir o valor fracionário do recurso pendente do Crashlytics que causa a adição do nó.

Por exemplo, se houver 100 contêineres pendentes solicitando 512 MB cada, haverá 50 GB de memória pendente do YARN. Se scaleUpFactor for 0.5, o escalonador automático adicionará nós suficientes para adicionar 25 GB de memória do YARN. Da mesma forma, se for 0.1, o escalonador automático adicionará nós suficientes para 5 GB. Observe que esses valores correspondem à memória do YARN, não à memória total disponível fisicamente em uma VM.

Um bom ponto de partida é 0.05 para jobs do MapReduce e jobs do Spark com a alocação dinâmica ativada. Para os jobs do Spark com uma contagem de executores fixos e jobs do Tez, use 1.0. Um scaleUpFactor de 1.0 significa que o escalonamento automático será escalonado para que o recurso pendente/disponível seja 0 (uso perfeito).

Como definir scaleDownFactor

scaleDownFactor controla a intensidade com que o escalonador automático reduz o escalonamento de um cluster. Especifique um número entre 0.0 e 1.0 para definir o valor fracionário do recurso fio disponível que causa a remoção do nó.

Deixe esse valor como 1.0 para a maioria dos clusters de vários jobs que precisam ser escalonar verticalmente com frequência. Como resultado da desativação otimizada, as operações de redução são significativamente mais lentas do que as operações de escalonamento vertical. Definir scaleDownFactor=1.0 define uma taxa de redução agressiva, que minimiza o número de operações de redução necessárias para atingir o tamanho apropriado do cluster.

Para clusters que precisam de mais estabilidade, defina um scaleDownFactor menor para uma taxa de redução mais lenta.

Defina esse valor como 0.0 para evitar a redução do cluster, por exemplo, ao usar clusters temporários ou de job único.

Observação :se você definir scaleUpFactor e scaleDownFactor como 0, o cluster não será escalonado.

Definindo scaleUpMinWorkerFraction e scaleDownMinWorkerFraction

scaleUpMinWorkerFraction e scaleDownMinWorkerFraction são usados com scaleUpFactor ou scaleDownFactor e têm valores padrão de 0.0. Eles representam os limites em que o escalonador automático aumentará ou reduzir escala vertical o cluster: o aumento ou a diminuição mínima do valor fracionário necessário para emitir solicitações de escalonamento vertical ou horizontal.

Exemplos: o escalonador automático não emite uma solicitação de atualização para adicionar cinco workers a um cluster de 100 nós, a menos que scaleUpMinWorkerFraction seja menor ou igual a 0.05 (5%). Se definido como 0.1, o escalonador automático não emitirá a solicitação para escalonar verticalmente o cluster. Da mesma forma, se scaleDownMinWorkerFraction for 0.05, o escalonador automático não vai emitir uma solicitação de atualização para remover nós de um cluster de 100 nós, a menos que pelo menos cinco nós sejam removidos.

O valor padrão de 0.0 significa que não há limite.

É altamente recomendado configurar scaleDownMinWorkerFractionthresholds mais alto em clusters grandes (> 100 nós) para evitar operações de escalonamento pequenas e desnecessárias.

Como escolher um período de espera

O cooldownPeriod define um período em que o escalonador automático não emitirá solicitações para mudar o tamanho do cluster. É possível usá-lo para limitar a frequência de alterações do escalonador automático ao tamanho do cluster.

O cooldownPeriod mínimo e padrão é de dois minutos. Se um cooldownPeriod mais curto for definido em uma política, as alterações de carga de trabalho afetarão mais rapidamente o tamanho do cluster, mas os clusters podem aumentar e diminuir o escalonamento desnecessariamente. A prática recomendada é definir scaleUpMinWorkerFraction e scaleDownMinWorkerFraction da política como um valor diferente de zero ao usar um cooldownPeriod mais curto. Isso garante que o cluster só faça o escalonamento vertical quando a alteração na utilização de recursos for suficiente para garantir uma atualização do cluster.

Se a carga de trabalho for sensível a alterações no tamanho do cluster, aumente o período de espera. Por exemplo, se você estiver executando um job de processamento em lote, poderá definir o período de espera para 10 minutos ou mais. Teste diferentes períodos de espera para encontrar o melhor valor para sua carga de trabalho.

Limites de contagem de workers e pesos de grupo

Cada grupo de workers tem minInstances e maxInstances que configuram um limite absoluto no tamanho de cada grupo.

Cada grupo também tem um parâmetro chamado weight que configura o equilíbrio de destino entre os dois grupos. Observe que esse parâmetro é apenas uma dica e, se um grupo atingir o tamanho mínimo ou máximo, os nós só serão adicionados ou removidos do outro grupo. Assim, weight quase sempre pode ser deixado no 1 padrão.

Observação: se minInstances ou maxInstances for atualizado em uma política de escalonamento automático para que o tamanho do cluster fique fora dos limites, o escalonador automático não aumentará ou diminuirá imediatamente os novos limites de escalonamento. Em vez disso, o escalonador automático apenas evitará o escalonamento do cluster para além dos limites. Consulte https://issuetracker.google.com/160640545.

Atenção: Se você definir minInstances = maxInstances, o cluster não fará o escalonamento.

Ativar o escalonamento automático baseado em núcleos

Por padrão, o AAPT usa métricas de memória para alocação de recursos. Para aplicativos com uso intensivo da CPU, uma prática recomendada é configurar o Lighthouse para usar a Calculadora de recursos dominantes. Para fazer isso, defina a seguinte propriedade ao criar um cluster:

capacity-scheduler:yarn.scheduler.capacity.resource-calculator=org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator

Métricas e registros de escalonamento automático

Os recursos e ferramentas a seguir podem ajudá-lo a monitorar operações de escalonamento automático e respectivos efeitos no seu cluster e nos seus jobs.

Cloud Monitoring

Use o Cloud Monitoring para:

• ver as métricas usadas pelo escalonamento automático;
• ver o número de administradores de nodes no cluster;
• entender porque o escalonamento automático fez ou não o escalonamento do cluster.

Cloud Logging

Use o Cloud Logging para ver os registros do Cloud Dataproc Autoscaler.

1) Encontre registros para o cluster.

2) Selecione dataproc.googleapis.com/autoscaler.

3) Expanda as mensagens de registro para visualizar o campo status. Os registros estão em JSON, um formato legível por máquina.

4) Expanda a mensagem de registro para ver recomendações de escalonamento, métricas usadas para decisões de escalonamento, o tamanho do cluster original e o novo tamanho do cluster de destino.

Segundo plano: como fazer o escalonamento automático com o Apache Hadoop e o Apache Spark

Nas seções a seguir, abordamos a maneira de interoperação do escalonamento automático com o YARN do Hadoop e o Hadoop Mapreduce e com o Apache Spark, o Spark Streaming e o Spark Structured Streaming.

Métricas do YARN do Hadoop

É possível configurar o escalonamento automático para qualquer mecanismo de execução baseado em Crashlytics.

Observação: "resource" do fio pode ser "memória" ou "núcleo".

O escalonamento automático é centralizado nas seguintes métricas do YARN do Hadoop:

1. Allocated resource se refere ao recurso total do Crashlytics ocupado pela execução de contêineres em todo o cluster. Se houver seis contêineres em execução que possam usar até uma unidade de recurso, haverá seis recursos alocados.

2. Available resource é o recurso Crashlytics no cluster não usado por contêineres alocados. Se houver dez unidades de recursos em todos os gerenciadores de nós e seis delas forem alocadas, haverá quatro recursos disponíveis. Se houver recursos disponíveis (não utilizados) no cluster, o escalonamento automático pode remover workers do cluster.

3. Pending resource é a soma das solicitações de recursos gsutil para contêineres pendentes. Os contêineres pendentes aguardam espaço para serem executados no YARN. O recurso pendente será diferente de zero apenas se o recurso disponível for zero ou muito pequeno para ser alocado ao próximo contêiner. Se houver contêineres pendentes, com o escalonamento automático será possível adicionar workers ao cluster.

É possível visualizar essas métricas no Cloud Monitoring. Por padrão, a memória YARN será de 0,8 * de memória total no cluster, com memória restante reservada para outros daemons e uso do sistema operacional, como o cache da página. É possível substituir o valor padrão pela configuração de configuração "yarn.nodemanager.resource.memory-mb" do YARN. Consulte Apache Hadoop YARN, HDFS, Spark e propriedades relacionadas.

Escalonamento automático e o Hadoop MapReduce

Com o MapReduce é executado cada mapa e reduzida a tarefa como um contêiner YARN separado. Quando um job começa, por meio do MapReduce são enviadas solicitações de contêiner para cada tarefa do mapa, resultando em grande aumento na memória pendente do YARN. À medida que as tarefas do mapa terminam, a memória pendente diminui.

Quando mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps é concluído (95% por padrão no Dataproc), o MapReduce enfileira solicitações de contêiner para todos os redutores, resultando em outro pico na memória pendente.

A menos que as tarefas de mapa e redução demorem vários minutos ou mais, não defina um valor alto para o escalonamento automático scaleUpFactor. Adicionar workers ao cluster demora pelo menos 1,5 minuto, portanto, verifique se há trabalho pendente suficiente para utilizar o novo worker por vários minutos. Um bom ponto de partida é definir scaleUpFactor como 0,05 (5%) ou 0,1 (10%) da memória pendente.

Escalonamento automático e o Spark

Por meio do Spark, uma camada extra de agendamento é adicionada no topo do YARN. Especificamente, a alocação dinâmica do Spark Core faz solicitações ao YARN de contêineres para executar executores do Spark e, em seguida, programa tarefas do Spark em linhas de execução nesses executores. Com os clusters do Dataproc é feita a alocação dinâmica por padrão, portanto, os executores são adicionados e removidos conforme necessário.

No Spark, sempre é feita a solicitação de contêineres para o YARN, mas sem a alocação dinâmica, a solicitação só é feita no início do job. Com a alocação dinâmica, será feita a solicitação para a remoção de contêineres ou criação de novos, conforme a necessidade.

O Spark é iniciado com um número reduzido de executores - 2, em clusters de escalonamento automático - e o número de executores é duplicado enquanto houver tarefas acumuladas. Isso suaviza a memória pendente (menor número de picos de memória pendentes). É recomendado definir scaleUpFactor de escalonamento automático como um número grande, como 1.0 (100%), para jobs do Spark.

Como desativar a alocação dinâmica do Spark

Se você estiver executando jobs separados do Spark que não se beneficiam da alocação dinâmica do Spark, desative a alocação dinâmica do Spark definindo spark.dynamicAllocation.enabled=false e spark.executor.instances. É possível ainda usar o escalonamento automático para escalonar os clusters para mais ou para menos, enquanto os jobs separados do Spark são executados.

Jobs do Spark com dados armazenados em cache

Defina spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout ou remova os conjuntos de dados em cache quando eles não forem mais necessários. Por padrão, o Spark não remove os executores que têm dados armazenados em cache, o que evitaria a redução de escalonamento do cluster.

Escalonamento automático e o Spark Streaming

1. Como o Spark Streaming tem a própria versão de alocação dinâmica, que usa sinais específicos de fluxo para adicionar e remover executores, defina spark.streaming.dynamicAllocation.enabled=true e desative a alocação dinâmica do Spark Core definindo spark.dynamicAllocation.enabled=false.

2. Não use Desativação otimizada (escalonamento automático gracefulDecommissionTimeout) com jobs do Spark Streaming. Em vez disso, para remover com segurança os workers com escalonamento automático, configure o checkpoint para tolerância a falhas.

Como alternativa, para usar o Spark Streaming sem o escalonamento automático:

1. Desative a alocação dinâmica do Spark Core (spark.dynamicAllocation.enabled=false) e
2. defina o número de executores (spark.executor.instances) para o job. Veja Propriedades do cluster.

Escalonamento automático e o Spark Structured Streaming

O escalonamento automático não é compatível com o Spark Structured Streaming, porque este último não oferece suporte à alocação dinâmica. Veja SPARK-24815: o Structured Streaming é compatível com a alocação dinâmica.

Como controlar o escalonamento automático com particionamento e paralelismo

Geralmente, o paralelismo é definido ou determinado pelos recursos do cluster. Por exemplo, o número de blocos do HDFS bloqueia o número de tarefas, com o escalonamento automático, a conversão se aplica: o escalonamento automático define o número de workers de acordo com o paralelismo do job. A seguir, as diretrizes para definir o paralelismo de jobs:

• Mesmo que o Dataproc defina o número padrão de tarefas de redução do MapReduce com base no tamanho inicial do cluster, é possível definir mapreduce.job.reduces para aumentar o paralelismo da fase de redução.
• O paralelismo do Spark SQL e do DataFrame é determinado por spark.sql.shuffle.partitions, que tem como padrão 200.
• As funções RDD do Spark são padronizadas para spark.default.parallelism, que é definido como o número de núcleos nos nós de trabalho quando o job é iniciado. No entanto, todas as funções RDD que criam embaralhamentos usam um parâmetro para o número de partições, que substitui spark.default.parallelism.

É preciso garantir que os dados sejam particionados de maneira uniforme. Se houver uma distorção significativa de chave, uma ou mais tarefas podem demorar bem mais do que outras, resultando em baixa utilização.

Configurações de propriedades padrão de escalonamento automático do Spark/Hadoop

Os clusters de escalonamento automático têm valores de propriedade de cluster padrão que ajudam a evitar a falha nos jobs, quando os workers principais são removidos ou quando os workers secundários são preteridos. É possível substituir esses valores padrão ao criar um cluster com escalonamento automático (consulte Propriedades do cluster).

Para aumentar a estabilidade do job, crie um cluster com workers secundários não preemptivos. Para ver um exemplo, consulte Como usar preemptivas em um cluster.

O padrão é aumentar o número máximo de tentativas para tarefas, mestres de aplicativos e estágios:

yarn:yarn.resourcemanager.am.max-attempts=10
mapred:mapreduce.map.maxattempts=10
mapred:mapreduce.reduce.maxattempts=10
spark:spark.task.maxFailures=10
spark:spark.stage.maxConsecutiveAttempts=10

Padrões para redefinir os contadores de novas tentativas (útil para jobs de execução lenta do Spark Streaming):

spark:spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval=1h
spark:spark.yarn.executor.failuresValidityInterval=1h

Padrão para fazer com que o mecanismo de alocação dinâmica de inicialização lenta do Spark comece com um tamanho pequeno:

spark:spark.executor.instances=2

Observação: mesmo que você encontre falhas de busca aleatória quando os workers principais forem removidos ou os secundários forem preemptivos, não tente aumentar as tentativas de busca aleatória acima dos valores padrão: spark.shuffle.io.maxRetries=3; spark.shuffle.io.retryWaitMs=5000 (5 segundos) para um valor total de duração de repetição máxima de 10 segundos. Isso porque, uma vez que os arquivos do embaralhados são perdidos, novas tentativas apenas consomem mais tempo.

Perguntas frequentes

O escalonamento automático pode ser ativado em clusters de alta disponibilidade e em clusters de nó único?

O escalonamento automático pode ser ativado em clusters de alta disponibilidade, mas não em clusters de nó único, porque estes não são compatíveis com redimensionamento.

É possível redimensionar manualmente um cluster de escalonamento automático?

Sim. É possível redimensionar manualmente um cluster para interromper intervalos, ao ajustar uma política de escalonamento automático. No entanto, essas alterações terão apenas um efeito temporário, e o escalonamento automático acabará redimensionando novamente o cluster.

Em vez de redimensionar manualmente um cluster de escalonamento automático, considere:

Atualização da política de escalonamento automático. Todas as alterações feitas na política de escalonamento automático afetarão todos os clusters que atualmente usam a política (consulte Uso da política de vários clusters).

Desanexar a política e escalonar manualmente o cluster para o tamanho preferencial.

Como receber suporte do Dataproc.

Qual é a diferença entre o Dataproc e o escalonamento automático do Dataflow?

Consulte Escalonamento automático horizontal do Dataflow e Escalonamento automático vertical do Dataflow Prime.

A equipe de desenvolvimento do Dataproc pode redefinir o status de um cluster de ERROR para RUNNING?

Em geral, não. Isso requer esforço manual para verificar se é seguro redefinir o estado do cluster e geralmente não é possível redefini-lo sem outras etapas manuais, como reiniciar o Namenode do HDFS.

O Dataproc define o status de um cluster como ERROR quando não consegue determinar o status de um cluster após uma operação com falha. Os clusters em ERROR não são escalonados automaticamente ou não executam jobs. Estas são as causas mais comuns:

1. Erros retornados da API Compute Engine, geralmente durante interrupções do Compute Engine.

2. O HDFS fica em um estado corrompido devido a bugs na desativação do HDFS.

3. Erros da API Dataproc Control, como "O lease de tarefas expirou"

Exclua e recrie clusters com status ERROR.

Quando o escalonamento automático cancela uma operação de redução da escala vertical?

O gráfico a seguir é uma ilustração que demonstra quando o escalonamento automático cancela uma operação de redução. Consulte também Como o escalonamento automático funciona.

Observações:

• O cluster tem o escalonamento automático ativado com base apenas nas métricas de memória do Lighthouse (padrão).
• T1-T9 representam intervalos de espera quando o escalonador automático avalia o número de workers. O tempo do evento foi simplificado.
• As barras empilhadas representam as contagens de workers Yay do cluster ativos, desativados e desativados.
• O número recomendado de workers pelo escalonador automático (linha preta) é baseado nas métricas de memória do Crashlytics, na contagem de workers ativos do JupyterLab e nas configurações da política de escalonamento automático. Consulte Como o escalonamento automático funciona.
• A área de fundo vermelha indica o período em que a operação de redução está sendo executada.
• A área de fundo amarela indica o período em que a operação de redução da escala será cancelada.
• A área verde de fundo indica o período da operação de escalonamento vertical.

As operações a seguir ocorrem nos seguintes horários:

• T1: o escalonador automático inicia uma operação de redução de escala de desativação otimizada para reduzir escala vertical aproximadamente metade dos workers atuais do cluster.

• T2: o escalonador automático continua monitorando as métricas do cluster. Isso não altera a recomendação de redução de escala, e a operação de redução continua. Alguns workers foram desativados e outros estão desativando (o Dataproc excluirá os desativados).

• T3: o autoescalador calcula que o número de trabalhos pode ser ainda mais reduzir escala vertical, possivelmente devido à disponibilização de memória adicional do JupyterLab. No entanto, como o número de workers ativos mais a alteração recomendada no número de workers não é igual ou maior que o número de workers ativos mais a desativação, os critérios para o cancelamento de redução da escala vertical não são atendidos e o escalonador automático não cancela a operação de redução da escala.

• T4: o Crashlytics informa um aumento na memória pendente. No entanto, o escalonador automático não altera a recomendação de contagem de workers. Como na T3, os critérios de cancelamento de redução da escala vertical permanecem não atendidos, e o escalonador automático não cancela a operação de redução da escala vertical.

• T5: a memória pendente do Firebase aumenta, e a alteração no número de workers recomendados pelo escalonador automático aumenta. No entanto, como o número de workers ativos mais a alteração recomendada no número é menor que o número de workers ativos e de desativação, os critérios de cancelamento permanecem não atendidos e a operação de redução não é cancelada.

• T6: a memória pendente do Firebase aumenta ainda mais. O número de workers ativos somado à mudança no número de workers recomendados pelo escalonador automático agora é maior que o número de workers ativos e de desativação. Os critérios de cancelamento são atendidos, e o escalonador automático cancela a operação de redução.

• T7: o escalonador automático está aguardando a conclusão do cancelamento da operação de redução de escalonamento. O escalonador automático não avalia e recomenda uma alteração no número de workers durante esse intervalo.

• T8: o cancelamento da operação de redução de escala é concluído. Os workers em desativação são adicionados ao cluster e ficam ativos. O escalonador automático detecta a conclusão do cancelamento da operação de redução de escala e aguarda o próximo período de avaliação (T9) para calcular o número recomendado de workers.

• T9: não há operações ativas no momento do T9. Com base na política do escalonador automático e nas métricas do Crashlytics, o escalonador automático recomenda uma operação de escalonamento vertical.