使用随机排序优化的磁盘 - Amazon EMR
主要优势入门

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使用随机排序优化的磁盘

在 Amazon EMR 7.1.0 及更高版本中，您可以在运行 Apache Spark 或 Hive 作业时，使用随机排序优化的磁盘来提高 I/O 密集型工作负载的性能。与标准磁盘相比，随机排序优化的磁盘可提供更高的 IOPS（每秒 I/O 操作数），以加快数据移动速度，并减少随机操作期间的延迟。随机排序优化的磁盘允许为每个工作线程附加高达 2TB 的磁盘大小，让您可以根据工作负载要求配置适当的容量。

主要优势

随机排序优化的磁盘具有以下优势。

  • 高 IOPS 性能：随机排序优化的磁盘具有比标准磁盘更高的 IOPS，可在 Spark 和 Hive 作业以及其他随机排序密集型工作负载期间实现更高效、更快速的数据随机排序。

  • 磁盘容量更大：随机排序优化的磁盘支持每个工作线程 20GB 到 2TB 的磁盘大小，让您可以根据工作负载选择合适的容量。

入门

要在工作流程中使用随机排序优化的磁盘，请参阅以下步骤。

Spark

  1. 使用以下命令创建 EMR Serverless 7.1.0 版应用程序。

    aws emr-serverless create-application \
  --type "SPARK" \
  --name my-application-name \
  --release-label emr-7.1.0 \
  --region <AWS_REGION>

  2. 配置 Spark 作业，使其包含参数 spark.emr-serverless.driver.disk.type 和/或 spark.emr-serverless.executor.disk.type，以使用经过随机排序优化的磁盘运行。您可以使用一个或两个参数，具体取决于您的用例。

    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"
        }
    }'

    有关更多信息，请参阅 Spark 作业属性。

Hive

  1. 使用以下命令创建 EMR Serverless 7.1.0 版应用程序。

    aws emr-serverless create-application \
  --type "HIVE" \
  --name my-application-name \
  --release-label emr-7.1.0 \
  --region <AWS_REGION>

  2. 配置 Hive 作业，使其包含参数 hive.driver.disk.type 和/或 hive.tez.disk.type，以使用经过随机排序优化的磁盘运行。您可以使用一个或两个参数，具体取决于您的用例。

    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"
            }
        }]
    }'

    有关更多信息，请参阅 Hive 作业属性。

配置具有预初始化容量的应用程序

请参阅以下示例，创建 Amazon EMR 7.1.0 版应用程序。这些应用程序具有以下属性：

  • 5 个预初始化的 Spark 驱动程序，每个都有 2 个 vCPU、4GB 内存和 50GB 随机排序优化的磁盘。

  • 50 个预初始化的执行程序，每个都有 4 个 vCPU、8GB 内存和 500GB 随机排序优化的磁盘。

当应用程序运行 Spark 作业时，会先使用预初始化的工作线程，然后将按需工作线程扩展到最大容量 400 个 vCPU 和 1024GB 内存。您可以选择忽略 DRIVER 或 EXECUTOR 的容量。

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"
  }'