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셔플 최적화 디스크 사용
Amazon EMR 릴리스 7.1.0 이상을 사용하면 Apache Spark 또는 Hive 작업을 실행할 때 셔플 최적화 디스크를 사용하여 I/O 집약적 워크로드의 성능을 개선할 수 있습니다. 셔플 최적화 디스크는 표준 디스크에 비해 더 높은 IOPS(초당 I/O 작업 수)를 제공하여 셔플 작업 중에 데이터 이동을 더 빠르게 하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 셔플 최적화 디스크를 사용하면 작업자당 최대 2TB의 디스크 크기를 연결할 수 있으므로 워크로드 요구 사항에 적합한 용량을 구성할 수 있습니다.
주요 이점
셔플 최적화 디스크는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
시작
워크플로에서 셔플 최적화 디스크를 사용하려면 다음 단계를 참조하세요.
- Spark
-
-
다음 명령을 사용하여 EMR Serverless 릴리스 7.1.0 애플리케이션을 생성합니다.
aws emr-serverless create-application \
--type "SPARK" \
--name my-application-name \
--release-label emr-7.1.0 \
--region <AWS_REGION>
-
spark.emr-serverless.driver.disk.type 및/또는 spark.emr-serverless.executor.disk.type 파라미터를 포함하거나 셔플 최적화 디스크로 실행하도록 Spark 작업을 구성합니다. 사용 사례에 따라 하나 또는 두 파라미터를 모두 사용할 수 있습니다.
aws emr-serverless start-job-run \
--application-id application-id \
--execution-role-arn job-role-arn \
--job-driver '{
"sparkSubmit": {
"entryPoint": "/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar",
"entryPointArguments": ["1"],
"sparkSubmitParameters": "--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--conf spark.executor.cores=4
--conf spark.executor.memory=20g
--conf spark.driver.cores=4
--conf spark.driver.memory=8g
--conf spark.executor.instances=1
--conf spark.emr-serverless.executor.disk.type=shuffle_optimized"
}
}'
자세한 내용은 Spark 작업 속성을 참조하세요.
- Hive
-
-
다음 명령을 사용하여 EMR Serverless 릴리스 7.1.0 애플리케이션을 생성합니다.
aws emr-serverless create-application \
--type "HIVE" \
--name my-application-name \
--release-label emr-7.1.0 \
--region <AWS_REGION>
-
hive.driver.disk.type 및/또는 hive.tez.disk.type 파라미터를 포함하거나 셔플 최적화 디스크로 실행하도록 Hive 작업을 구성합니다. 사용 사례에 따라 하나 또는 두 파라미터를 모두 사용할 수 있습니다.
aws emr-serverless start-job-run \
--application-id application-id \
--execution-role-arn job-role-arn \
--job-driver '{
"hive": {
"query": "s3://<DOC-EXAMPLE-BUCKET>/emr-serverless-hive/query/hive-query.ql",
"parameters": "--hiveconf hive.log.explain.output=false"
}
}' \
--configuration-overrides '{
"applicationConfiguration": [{
"classification": "hive-site",
"properties": {
"hive.exec.scratchdir": "s3://<DOC-EXAMPLE-BUCKET>/emr-serverless-hive/hive/scratch",
"hive.metastore.warehouse.dir": "s3://<DOC-EXAMPLE-BUCKET>/emr-serverless-hive/hive/warehouse",
"hive.driver.cores": "2",
"hive.driver.memory": "4g",
"hive.tez.container.size": "4096",
"hive.tez.cpu.vcores": "1",
"hive.driver.disk.type": "shuffle_optimized",
"hive.tez.disk.type": "shuffle_optimized"
}
}]
}'
자세한 내용은 Hive 작업 속성을 참조하세요.
사전 초기화된 용량으로 애플리케이션 구성
Amazon EMR 릴리스 7.1.0을 기반으로 애플리케이션을 생성하려면 다음 예제를 참조하세요. 이러한 애플리케이션에는 다음과 같은 속성이 있습니다.
-
사전 초기화된 Spark 드라이버 5개(각각 vCPU 2개, 메모리 4GB, 50GB의 셔플 최적화 디스크 포함).
-
사전 초기화된 실행기 50개(각각 vCPU 4개, 메모리 8GB, 500GB의 셔플 최적화 디스크 포함).
이 애플리케이션에서 Spark 작업을 실행하면 먼저 사전 초기화된 작업자를 소비한 다음, 온디맨드 작업자를 최대 용량인 400vCPU 및 1,024GB의 메모리로 확장합니다. 선택적으로 DRIVER 또는 EXECUTOR의 용량을 생략할 수 있습니다.
- Spark
-
aws emr-serverless create-application \
--type "SPARK" \
--name <my-application-name> \
--release-label emr-7.1.0 \
--initial-capacity '{
"DRIVER": {
"workerCount": 5,
"workerConfiguration": {
"cpu": "2vCPU",
"memory": "4GB",
"disk": "50GB",
"diskType": "SHUFFLE_OPTIMIZED"
}
},
"EXECUTOR": {
"workerCount": 50,
"workerConfiguration": {
"cpu": "4vCPU",
"memory": "8GB",
"disk": "500GB",
"diskType": "SHUFFLE_OPTIMIZED"
}
}
}' \
--maximum-capacity '{
"cpu": "400vCPU",
"memory": "1024GB"
}'
- Hive
-
aws emr-serverless create-application \
--type "HIVE" \
--name <my-application-name> \
--release-label emr-7.1.0 \
--initial-capacity '{
"DRIVER": {
"workerCount": 5,
"workerConfiguration": {
"cpu": "2vCPU",
"memory": "4GB",
"disk": "50GB",
"diskType": "SHUFFLE_OPTIMIZED"
}
},
"EXECUTOR": {
"workerCount": 50,
"workerConfiguration": {
"cpu": "4vCPU",
"memory": "8GB",
"disk": "500GB",
"diskType": "SHUFFLE_OPTIMIZED"
}
}
}' \
--maximum-capacity '{
"cpu": "400vCPU",
"memory": "1024GB"
}'
