Sélection du matériel et du réseau - E-MapReduce - Centre de documentation Alibaba Cloud

Une configuration matérielle adaptée et une conception appropriée de l'environnement réseau sont essentielles pour garantir les performances, la rentabilité et la fiabilité d'un cluster Alibaba Cloud EMR. Cette rubrique explique comment sélectionner les services haute disponibilité, les spécifications des nœuds et les solutions de configuration réseau en fonction des exigences de traitement du Big Data.

Sélection du service haute disponibilité

Activez ou non la fonctionnalité haute disponibilité selon vos scénarios métier et vos besoins réels. Lorsqu'elle est activée, le cluster utilise un mode multi-nœud maître pour éliminer les risques de défaillance liés à un nœud unique et assurer la continuité du service grâce à des mécanismes distribués et de basculement.

Critère	Cluster à nœud maître unique	Cluster à nœuds maîtres multiples
Scénarios	Environnements de test Besoins en disponibilité faibles	Environnements de production Besoins en haute disponibilité
Fonctionnalités principales	Architecture à nœud unique, déploiement simple. Risques de défaillance liés au nœud unique.	Élimination du risque de défaillance d'un nœud unique : L'architecture de cluster multi-nœuds assure la continuité du service en basculant vers d'autres nœuds maîtres disponibles. Fiabilité élevée du cluster : Prend en charge la configuration haute disponibilité pour les composants principaux, tels que HDFS NameNode et YARN ResourceManager. Isolation matérielle : Les ensembles de déploiement ECS répartissent plusieurs nœuds maîtres sur du matériel physique distinct. Cela protège les nœuds maîtres contre une panne simultanée en cas de défaillance du matériel sous-jacent.
Basculement arrière (Failback)	Aucune récupération automatique : Nécessite une intervention manuelle pour le dépannage et le redémarrage.	Basculement arrière automatique : Le service EMR remplace automatiquement le nœud maître défaillant. Il configure le même environnement et les mêmes actions d'amorçage que le nœud d'origine.
Coût	Coût réduit : Configuration d'un seul nœud maître.	Coût plus élevé : Configuration de trois nœuds maîtres. Ils mettent en œuvre des mécanismes de décision majoritaire via des algorithmes de consensus dans les systèmes distribués, répondent aux exigences de forte cohérence des composants open source (tels que ZooKeeper et HDFS), tolèrent les pannes de nœuds uniques et évitent le phénomène de split-brain.

Sélection des spécifications des nœuds

Le processus de configuration du cluster est le suivant :

Déterminer le scénario métier : Effectuez la sélection (par exemple : lac de données, analyse de données, flux de données en temps réel, service de données ou scénario de cluster personnalisé) en fonction des scénarios.
Sélectionner l'architecture de stockage : Déterminez s'il faut choisir une architecture couplant stockage et calcul (HDFS) ou découplant stockage et calcul (OSS-HDFS/OSS) en fonction des scénarios.
Configurez les spécifications des nœuds et la taille des disques :
1. Configurer les spécifications des nœuds : Sélectionnez les types d'instance ECS appropriés (à usage général, optimisés pour le calcul, optimisés pour la mémoire, Big Data, etc.) pour les différents types de nœuds (tels que Master, Core, Task) en fonction de l'architecture de stockage sélectionnée, de l'échelle du cluster, des caractéristiques métier et d'autres facteurs.
2. Configurez la taille des disques : Calculez la capacité de stockage et configurez la taille de disque appropriée en fonction du volume de données et des prévisions de croissance.

Scénario de lac de données

Stockage et calcul couplés (HDFS)

Type de nœud

Spécification recommandée

Master

Gère le cluster et coordonne les tâches.

Services déployés : NameNode, ResourceManager, HiveServer, HiveMetastore, SparkHistoryServer.

Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB.
Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.
Nombre massif de fichiers HDFS (≥ 10 millions) : Les spécifications doivent répondre aux exigences de mémoire du NameNode.

Core

Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage.

Services déployés : DataNode, NodeManager.

Les spécifications des instances de nœud Core dépendent des besoins en ressources.

Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches Yarn.
- Scénario par défaut : Instances à usage général.
- Tâches intensives en CPU (comme l'entraînement à l'inférence IA) : Instances optimisées pour le calcul.
- Tâches intensives en mémoire (comme l'analyse de rapports hors ligne) : Instances optimisées pour la mémoire.
Exigences de stockage HDFS (> 10 To/nœud) : Famille d'instances Big Data. Ce type d'instance utilise des disques locaux pour le stockage, ce qui réduit les coûts de stockage, mais nécessite une maintenance autonome des disques locaux.
Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Mémoire maximale d'un conteneur unique de tâche Yarn.

Task

Fournit uniquement de la puissance de calcul, ne stocke pas de données. Principalement utilisé pour compléter les besoins en CPU et en mémoire des nœuds Core.

Services déployés : NodeManager.

Recommandations pour les scénarios à variation de charge :

Configurez des spécifications fixes pour les nœuds Core en fonction des besoins de calcul minimaux.
Spécifications des nœuds Task élastiques ≥ Spécifications des nœuds Core pour gérer les pics de demande.

Stockage et calcul découplés (OSS-HDFS/OSS)

Type de nœud	Spécification recommandée
Master Gère le cluster et coordonne les tâches. Services déployés : ResourceManager, HiveServer, HiveMetastore, SparkHistoryServer.	Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud. Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB. Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.
Core Fonction similaire aux nœuds Task, ne stocke pas de données. Services déployés : NodeManager.	Les nœuds Core ne prennent pas en charge la mise à l'échelle élastique. Nous vous recommandons d'utiliser uniquement des nœuds Task et de ne pas configurer de nœuds Core.
Task Fournit de la puissance de calcul. Services déployés : NodeManager.	Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches Yarn. Scénario par défaut : Instances à usage général. Tâches intensives en CPU (comme l'entraînement à l'inférence IA) : Instances optimisées pour le calcul. Tâches intensives en mémoire (comme l'analyse de rapports hors ligne) : Instances optimisées pour la mémoire. Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Mémoire maximale d'un conteneur unique de tâche Yarn.

Scénario d'analyse de données

Stockage et calcul couplés

Type de nœud

Spécifications recommandées

Master

Gère le cluster et coordonne les tâches.

Services déployés : StarRocks FE, Doris FE, Zookeeper.

Scénarios standards : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB.
Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.

Core

Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage.

Services déployés : StarRocks BE, Doris BE, ClickhouseKeeper, ClickhouseServer.

Les spécifications des instances de nœud Core dépendent des besoins de calcul métier et du volume de stockage des données.

Volume de stockage ≤ 10 To/nœud : Les spécifications des instances dépendent des besoins de calcul métier réels.
- Par défaut : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
- Tâches intensives en CPU (impliquant de nombreuses opérations de calcul) : Instances optimisées pour le calcul.
- Tâches intensives en mémoire (nécessitant un cache plus important pour améliorer les performances) : Instances optimisées pour la mémoire.
Volume de stockage > 10 To/nœud : Familles d'instances Big Data. Ce type d'instance utilise des disques locaux pour le stockage, ce qui réduit les coûts de stockage, mais nécessite une maintenance autonome des disques locaux.

Task

Fournit de la puissance de calcul.

Services déployés : StarRocks CN.

Seul le nœud de calcul StarRocks prend en charge le déploiement sur des nœuds Task. Si vous n'utilisez pas les composants StarRocks, vous n'avez pas besoin d'utiliser de nœuds Task.

Recommandations pour les scénarios à variation de charge :

Configurez des spécifications fixes pour les nœuds Core en fonction des besoins de calcul minimaux.
Spécifications des nœuds Task élastiques ≥ Spécifications des nœuds Core pour gérer les pics de demande.

Stockage et calcul découplés

Seule la version StarRocks 3.x prend en charge le découplage du stockage et du calcul.

Type de nœud

Spécifications recommandées

Master

Gère le cluster et coordonne les tâches.

Services déployés : StarRocks FE, Zookeeper.

Scénarios standards : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB.
Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.

Task

Fournit de la puissance de calcul.

Services déployés : StarRocks CN.

Dans l'architecture de stockage et de calcul découplés de StarRocks, il n'y a pas de nœuds Core, uniquement des nœuds Task.

Par défaut : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Tâches intensives en CPU (impliquant de nombreuses opérations de calcul) : Instances optimisées pour le calcul.
Tâches intensives en mémoire (nécessitant un cache plus important pour améliorer les performances) : Instances optimisées pour la mémoire.

Les spécifications des instances doivent être évaluées en fonction des besoins de calcul métier réels, en sélectionnant généralement ≥ 16 cœurs et 64 GiB. Le nombre de nœuds peut être mis à l'échelle de manière élastique selon les besoins métier.

Scénario de flux de données en temps réel

Stockage et calcul couplés (HDFS)

Type de nœud

Spécifications recommandées

Master

Gère le cluster et coordonne les tâches.

Services déployés : NameNode, ResourceManager, FlinkHistoryServer, Zookeeper.

Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB.
Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.
Nombre massif de fichiers HDFS (≥ 1 million) : Les spécifications doivent répondre aux exigences de mémoire du NameNode.

Core

Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage.

Services déployés : DataNode, NodeManager.

Les spécifications des instances de nœud Core dépendent du type de métier et des besoins en ressources.

Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches Flink.
- Par défaut : Instances à usage général.
- Tâches intensives en CPU : Instances optimisées pour le calcul.
- Tâches intensives en mémoire : Instances optimisées pour la mémoire.
Exigences de stockage HDFS (> 10 To/nœud) : Familles d'instances Big Data. Ce type d'instance utilise des disques locaux pour le stockage, ce qui réduit les coûts de stockage, mais nécessite une maintenance autonome des disques locaux.
Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Mémoire maximale d'un JobManager ou TaskManager unique dans les tâches Flink.

Task

Fournit uniquement de la puissance de calcul, ne stocke pas de données, principalement utilisé pour compléter les besoins en CPU et en mémoire des nœuds Core.

Services déployés : NodeManager.

Recommandations pour les variations de charge :

Configurez des spécifications fixes pour les nœuds Core en fonction des besoins de calcul minimaux.
Spécifications des nœuds Task élastiques ≥ Spécifications des nœuds Core pour gérer les pics de demande.

Stockage et calcul découplés (OSS-HDFS/OSS)

Type de nœud	Spécifications recommandées
Master Gère le cluster et coordonne les tâches. Services déployés : ResourceManager, FlinkHistoryServer, Zookeeper.	Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud. Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB. Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.
Core Fonction similaire aux nœuds Task, ne stocke pas de données. Services déployés : NodeManager.	Les nœuds Core ne prennent pas en charge la mise à l'échelle élastique. Il est recommandé d'utiliser uniquement des nœuds Task et de ne pas configurer de nœuds Core.
Task Fournit de la puissance de calcul. Services déployés : NodeManager.	Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches Flink. Par défaut : Instances à usage général. Tâches intensives en CPU : Instances optimisées pour le calcul. Tâches intensives en mémoire : Instances optimisées pour la mémoire. Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Mémoire maximale d'un JobManager ou TaskManager unique dans les tâches Flink.

Scénario de service de données

Stockage et calcul couplés (HDFS)

Type de nœud	Spécifications recommandées
Master Gère le cluster et coordonne les tâches. Services déployés : NameNode, HMaster, Zookeeper.	Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud. Clusters petits à moyens (≤ 16 instances) : 8 cœurs et 32 GiB. Grands clusters : ≥ 16 cœurs et 64 GiB. Nombre massif de fichiers HDFS (≥ 10 millions) : Les spécifications doivent répondre aux exigences de mémoire du NameNode.
Core Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage. Services déployés : DataNode, HRegionServer.	Les spécifications des instances de nœud Core dépendent du volume de requêtes métier et du volume de stockage. Volume de requêtes métier : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud. Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB de mémoire, avec un QPS inférieur ou égal à 10 000 par nœud. Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB, nombre de nœuds Core déterminé en fonction de la situation réelle. Volume de stockage HDFS (> 10 To/nœud) : Familles d'instances Big Data. Ce type d'instance utilise des disques locaux pour le stockage, ce qui réduit les coûts de stockage, mais nécessite une maintenance autonome des disques locaux.
Task Fournit uniquement de la puissance de calcul, ne stocke pas de données, principalement utilisé pour compléter les besoins en CPU et en mémoire des nœuds Core. Services déployés : HRegionServer.	Dans les services de données, comme les données sont stockées sur les nœuds Core, les nœuds Task ne sont généralement pas recommandés afin de garantir la localité des données.

Stockage et calcul découplés (OSS-HDFS/OSS)

Type de nœud

Spécifications recommandées

Master

Gère le cluster et coordonne les tâches.

Services déployés : NameNode, HMaster, Zookeeper.

Standard : Instances à usage général, sélectionnez des disques cloud.
Clusters petits à moyens (≤ 16 instances) : 8 cœurs et 32 GiB.
Grands clusters : ≥ 16 cœurs et 64 GiB.

Core

Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage.

Services déployés : DataNode, HRegionServer.

L'utilisation d'OSS-HDFS/OSS pour stocker les journaux HBase HLog a un impact significatif sur les performances d'écriture. Il est recommandé d'enregistrer les journaux HBase HLog sur HDFS.

Les spécifications des instances de nœud Core dépendent du volume de requêtes métier. Les instances à usage général sont recommandées, avec un espace disque ≥ 500 GiB.

Petits clusters (≤ 8 instances) : 8 cœurs et 32 GiB de mémoire, avec un QPS inférieur ou égal à 10 000 par nœud.
Clusters moyens à grands : ≥ 16 cœurs et 64 GiB, nombre de nœuds Core déterminé en fonction de la situation réelle.

Task

Fournit de la puissance de calcul.

Services déployés : HRegionServer.

Recommandations pour les scénarios à variation de charge :

Mode nœuds Core fixes + nœuds Task élastiques.
Les spécifications des nœuds Task doivent être cohérentes avec celles des nœuds Core.

Scénario de cluster personnalisé

Lorsque le métier implique plusieurs scénarios mixtes tels que l'ETL hors ligne, l'ETL en temps réel, l'analyse d'agrégation complexe et les services de requête à haute concurrence :

Approche recommandée : Solution combinant plusieurs types de clusters. En déployant indépendamment des clusters aux caractéristiques différentes (tels que des clusters de traitement par lots hors ligne, des clusters de traitement de flux en temps réel, des clusters analytiques et des clusters d'accélération des requêtes), vous pouvez réaliser l'isolation des ressources et l'adaptation aux scénarios. Cela garantit les performances et la stabilité des diverses tâches.
Si l'échelle de votre activité est réduite et qu'il n'y a pas de conflits de ressources entre les scénarios, optez pour un cluster personnalisé : Réduisez la complexité du déploiement et améliorez l'utilisation des ressources grâce à une configuration flexible.

Stockage et calcul couplés (HDFS)

Type de nœud

Spécifications recommandées

Master

Responsable de la gestion du cluster et de la coordination des tâches.

Petits clusters (≤ 8 instances) : Instances à usage général 8 cœurs 32 GiB, sélectionnez des disques cloud.
Grand nombre de fichiers HDFS (≥ 1 million) : Les spécifications doivent répondre aux exigences de mémoire du NameNode.

Core

Fournit la puissance de calcul et les ressources de stockage.

Les spécifications des instances de nœud Core dépendent du type de métier et des besoins en ressources.

Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches du cluster.
- Scénario par défaut : Instances à usage général.
- Tâches intensives en CPU : Instances optimisées pour le calcul.
- Tâches intensives en mémoire : Instances optimisées pour la mémoire.
Besoins en stockage (> 10 To/nœud) : Familles d'instances Big Data. Ce type d'instance utilise des disques locaux pour le stockage, ce qui réduit les coûts de stockage, mais nécessite une maintenance autonome des disques locaux.
Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Max(mémoire maximale d'un conteneur unique de tâche Yarn, mémoire maximale d'un JobManager ou TaskManager unique de tâche Flink).

Task

Fournit uniquement de la puissance de calcul, ne stocke pas de données, principalement utilisé pour compléter les besoins en CPU et en mémoire des nœuds Core.

Recommandations pour les scénarios à variation de charge :

Configurez des spécifications fixes pour les nœuds Core en fonction des besoins de calcul minimaux.
Spécifications des nœuds Task élastiques ≥ Spécifications des nœuds Core pour gérer les pics de demande.

Stockage et calcul découplés (OSS-HDFS/OSS)

Type de nœud	Spécifications recommandées
Master Gère le cluster et coordonne les tâches.	Petits clusters (≤ 8 instances) : Instances à usage général 8 cœurs et 32 GiB, sélectionnez des disques cloud.
Core Fonction similaire aux nœuds Task, ne stocke pas de données.	Si vous n'avez pas besoin de stockage de données, nous vous recommandons d'utiliser uniquement des nœuds Task élastiques et de ne pas configurer de nœuds Core. Lorsque vous avez besoin du service HBase : Pour garantir les performances d'écriture, nous vous recommandons d'enregistrer les journaux HBase HLog sur HDFS. Spécifications : Instances à usage général 16 cœurs et 64 GiB, espace disque ≥ 500 GiB.
Task Fournit de la puissance de calcul.	Lorsque seuls des nœuds Task sont configurés : Adéquation avec le type de métier : Sélectionnez le type d'instance en fonction du rapport CPU/mémoire requis par les tâches Flink. Par défaut : Instances à usage général. Tâches intensives en CPU : Instances optimisées pour le calcul. Tâches intensives en mémoire : Instances optimisées pour la mémoire. Contrainte de capacité mémoire : Spécification de mémoire du nœud > Max(mémoire maximale d'un conteneur unique de tâche Yarn, mémoire maximale d'un JobManager ou TaskManager unique de tâche Flink). Lorsque des nœuds Core et des nœuds Task sont tous deux configurés, les scénarios à variation de charge doivent être pris en compte : Mode nœuds Core fixes + nœuds Task élastiques. Les spécifications des nœuds Task doivent être cohérentes avec celles des nœuds Core.

Recommandations de configuration réseau

Critère clé	Recommandations de configuration
Configuration du réseau VPC	Sélectionnez un VPC et un vSwitch appropriés, et planifiez vos blocs CIDR afin de réserver suffisamment d'adresses IP pour une expansion future. Pour vérifier le nombre d'adresses IP disponibles dans un vSwitch, connectez-vous à la console de gestion VPC. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez vSwitch pour afficher le bloc CIDR IPv4 et le nombre d'adresses IPv4 disponibles pour chaque vSwitch. Le bloc CIDR d'un vSwitch détermine le nombre d'adresses IP disponibles. Chaque vSwitch réserve cinq adresses IP (adresse réseau, adresse de passerelle, adresse de diffusion et autres adresses réservées par Alibaba Cloud). Le nombre d'adresses IP disponibles est calculé comme suit : 2^(32 - bits du masque de sous-réseau) - 5. Par exemple, un bloc CIDR /24 dispose de 256 adresses IP au total, dont 251 sont disponibles, et un bloc CIDR /20 dispose de 4 096 adresses IP au total, dont 4 091 sont disponibles. Avant de créer un cluster EMR, assurez-vous que le vSwitch sélectionné dispose de plus d'adresses IP disponibles que le nombre de nœuds que vous prévoyez de déployer. Cela permet d'éviter les échecs de mise à l'échelle élastique dus à l'épuisement des adresses IP. Le bloc CIDR d'un vSwitch ne peut pas être modifié après sa création. Pour étendre la plage d'adresses IP, vous devez créer un nouveau vSwitch et recréer le cluster. Allocation d'adresses IP pour les nœuds élastiques : Les nœuds Task sont des instances ECS. Lors de la mise à l'échelle, le système recrée les instances ECS sous-jacentes et attribue dynamiquement de nouvelles adresses IP à partir des blocs CIDR du VPC et du vSwitch. La nouvelle adresse IP n'est pas garantie d'être identique à la précédente et peut être réutilisée. Ce comportement dépend de l'inventaire ECS et des politiques de planification. Connectivité réseau : Planifiez les chemins de connectivité réseau avec les autres services cloud.
Configuration du groupe de sécurité	Principe du moindre privilège : Configurez raisonnablement les règles du groupe de sécurité. N'ouvrez que les ports nécessaires, définissez des règles entrantes pour autoriser l'accès uniquement depuis des adresses IP ou des segments de réseau approuvés. Cela permet de prévenir les attaques telles que le minage de cryptomonnaies. Contrôle strict des ports de gestion : Définissez des contrôles d'accès stricts pour les ports de gestion tels que SSH afin de garantir la sécurité du cluster.
Configuration de la connectivité réseau	Amélioration des performances réseau : Envisagez d'utiliser des instances disposant d'une large bande passante interne pour les volumes de données importants. Réduction du trafic inter-zones : Orchestrez la topologie réseau entre les clusters et les sources de données. Contrôle de l'accès externe : Si vous avez besoin d'une capacité d'accès externe, utilisez une passerelle NAT ou une adresse IP élastique.

Annexe : Types d'instance ECS

Consultez Familles d'instances pour afficher les caractéristiques, les spécifications et les scénarios applicables des familles d'instances ECS disponibles. Cela fournit une référence pour la configuration des spécifications des instances de nœud dans la console EMR.

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**Type d'instance**
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**Caractéristiques**
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À usage général
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vCPU:Mémoire=1:4. Abrégé en série g.
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Optimisé pour le calcul
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vCPU:Mémoire=1:2, fournit davantage de ressources de calcul. Abrégé en série c.
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Optimisé pour la mémoire
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vCPU:Mémoire=1:8, fournit davantage de ressources mémoire. Abrégé en série r.
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SSD local
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vCPU:Mémoire=1:4, utilise des disques SSD locaux, offre des capacités élevées d'IOPS aléatoires et de débit, mais présente un risque de perte de données. Ce type d'instance n'est pas disponible pour les nœuds maîtres. Abrégé en série i.
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Big Data
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vCPU:Mémoire=1:4, utilise des disques SATA locaux, offre un excellent rapport coût/efficacité pour le stockage, type d'instance recommandé pour les scénarios de volume de données important (volume de données de l'ordre du To). Abrégé en série d.
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Partagé
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Type d'instance avec CPU partagé, pas assez stable pour les charges de calcul importantes, convient uniquement à l'apprentissage de niveau débutant. Non recommandé pour les clients entreprise. Ce type d'instance est disponible uniquement pour les nœuds Task.
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