AnalyticDB：建立和管理資源群組

1. 登入雲原生資料倉儲AnalyticDB MySQL控制台，在左上方選擇叢集所在地區。在左側導覽列，單擊集群清單，然後單擊目的地組群ID。

2. 在左側導覽列，單擊集群管理>資源管理，單擊資源組管理頁簽。然後在資源群組列表的右上方，單擊新增資源組。

3. 為資源群組命名，並選擇任務類型。

   • 高QPS低RT的線上情境，請選擇Interactive。

     Interactive型資源群組使用常駐的計算資源，以MPP方式執行查詢，回應時間較快，通常在毫秒級。

   • 高吞吐離線情境，請選擇Job。

     Job型資源群組會拉起臨時計算資源，並以BSP方式執行查詢，回應時間較慢，通常在秒級或分鐘級。拉起的臨時計算資源量在0 ACU和Job型資源群組最大資源之間，具體資源量大小取決於所啟動並執行任務大小。

   • 異構計算情境，請選擇AI。

     AI資源群組支撐GPU和CPU異構計算資源，支援MLSQL模型，Ray託管計算等多種部署類型。

   重要

   資源群組建立成功後，不能修改任務類型。

4. 選擇的任務類型不同，需要設定的屬性也不同。設定屬性後，單擊確定。

   Interactive型資源群組屬性

   參數名稱	說明
   引擎	XIHE引擎：該資源群組僅支援執行XIHE SQL。 Spark引擎：該資源群組僅支援執行Spark SQL作業，且Spark SQL作業會以互動式方式進行處理。 重要 資源群組建立成功後，不能修改引擎。
   自動停止	當Interactive型資源群組的閑置狀態到達指定時間長度後，即執行完最後一條命令並閑置幾分鐘後，資源群組已啟用的Cluster將自動釋放。 開啟自動停止，可減少資源浪費，節省資源成本。但再次執行查詢時，需要重新拉起資源，會有一定延遲。 重要 僅引擎選擇為Spark時支援該參數。
   Cluster大小	引擎為XIHE時：單個Cluster的大小，即ACU數，可任意填寫，最小為16 ACU。 引擎為Spark時：單個Cluster的大小即分配給一個Spark應用的ACU數。最小為24 ACU。每個Spark Interactive型資源群組中可以運行多個Spark應用，其中最小Cluster個數和最大Cluster個數表示資源群組中可啟動並執行Spark應用數量。 Cluster大小與Spark Driver、Spark Executor規格映射關係，請參見附錄：Cluster大小與Spark Driver和Spark Executor規格映射關係。
   最小Cluster個數 最大Cluster個數	最小Cluster個數：資源群組內至少需要啟動並執行Cluster個數，最小為1。 最大Cluster個數：Cluster個數可以擴容到的最大值，最大為10。 最小Cluster個數和最大Cluster個數不同時，AnalyticDB for MySQL會根據資源群組的查詢負載在最小Cluster個數和最大Cluster個數之間動態地擴縮容Cluster個數。 最小Cluster個數和最大Cluster個數相同時，AnalyticDB for MySQL在資源群組建立成功後就會啟動指定的Cluster個數，有效地靜態控制資源群組的計算資源總量。 說明 最小Cluster個數或最大Cluster個數大於等於2時，則表示該資源群組開啟Multi-Cluster功能。Multi-Cluster功能詳情，請參見Multi-Cluster彈性模型。
   作業投遞規則	將超過查詢執行時間閾值的查詢投遞到目標資源群組執行。詳情請參見作業投遞。 重要 僅引擎選擇為XIHE時支援該參數。
   Spark 配置	Spark應用配置參數，應用於該資源群組執行的所有Spark作業。如需為某個Spark作業單獨配置參數，可以在提交作業時通過代碼設定。 Spark配置參數詳情，請參見Spark應用配置參數說明。 重要 僅引擎選擇為Spark時支援該參數。

   Job型資源群組屬性

   參數名稱	說明
   計算最小資源	最小取值為0 ACU。 重要 資源群組建立成功後，不支援修改計算最小資源。
   計算最大資源	控制台可設定的計算最大資源為1024 ACU，步長為8 ACU。若您有需求，可提交工單聯絡支援人員調大資源。
   競價實例	是否開啟競價執行個體。 開啟競價執行個體後，運行在Job型資源群組上的Spark作業會嘗試使用競價執行個體資源。更多資訊，請參見競價執行個體。
   Spark 配置	Spark應用配置參數，應用於該資源群組執行的所有Spark作業。如需為某個Spark作業單獨配置參數，可以在提交作業時通過代碼設定。 Spark配置參數詳情，請參見Spark應用配置參數說明。

   AI資源群組

   參數名稱	說明
   部署類型	選擇RayCluster。
   Head资源规格	Head負責管理Ray中繼資料、運行GCS服務（Global Control Store）、參與Task調度，但不執行Task。 Head資源規格即CPU核心數，可選擇small、m.xlarge、m.2xlarge等規格，各個規格所對應的CPU核心數與Spark資源規格一致，詳情請參見Spark資源規格列表。 重要 Head主要負責為作業調度，請參照Ray Cluster的整體規模選擇Head規格。
   Worker Group名称	Worker Group的名稱，您可以自訂。一個AI資源群組中可以配置多個不同名的Woker Group。
   Worker资源类型	支援CPU和GPU兩種類型。 若您的業務涉及日常計算任務、多任務處理或複雜的邏輯運算建議您選擇CPU。 若您的業務涉及大量資料平行處理、機器學習或深度學習訓練建議您選擇GPU。
   Worker资源规格	若Worker资源类型為CPU，Woker資源規格可選擇small、m.xlarge、m.2xlarge等規格，各個規格所對應的CPU核心數與Spark資源規格一致，詳情請參見Spark資源規格列表。 若Worker资源类型為GPU，由於涉及到GPU機型、庫存等問題，請提交工單聯絡支援人員協助選型。
   Worker磁盘空间	磁碟空間主要用於儲存Ray日誌、臨時資料以及Ray分布式Object Storage Service的溢出資料。單位：GB，取值範圍是[30,2000]。預設100GB。 重要 磁碟僅作為臨時儲存空間，請勿將其用作長期資料存放區。
   最小Worker个数 最大Worker个数	最小Worker个数：一個Worker Group中至少需要啟動並執行Woker個數，最小為1。 最大Worker个数：一個Worker Group中最多需要啟動並執行Woker個數，最大為8。 Worker Group支援自動彈性，且每個Worker Group都能獨立彈性。當最小Woker個數和最大Woker個數不同時，AnalyticDB for MySQL會根據任務的Task個數在最小Woker個數和最大Woker個數之間動態地擴縮容Woker個數。若存在多個Worker Group，將會自動進行首選，從而避免單個Worker Group過載或閑置的情況。
   分配单元	單個Worker節點上分配多少張GPU。例如配置單位為1/3，則表示每個Worker節點配置1/3張GPU。 重要 僅Worker资源类型為GPU時，填寫該參數。

支援修改的屬性

• 自訂資源群組（即自己建立的資源群組）支援修改以下屬性：

  • Interactive型資源群組的自動停止、Cluster大小、最小Cluster個數、最大Cluster個數、作業投遞規則和Spark配置。

  • Job型資源群組的計算最大資源、競價執行個體和Spark配置。

  • AI資源群組（Ray Cluster部署類型）Head資源規格、Worker資源類型、Worker資源規格、Worker磁碟空間、最小Worker個數、最大Worker個數。

  其他屬性，包括資源群組名稱、任務類型、Interactive型資源群組的引擎、Job型資源群組的計算最小資源，AI資源群組的部署類型、Worker Group名稱均不支援修改。

• 預設資源群組（即名稱為user_default和serverless的資源群組）：

  • 企業版和基礎版的user_default資源群組僅支援修改作業投遞規則，serverless資源群組不支援任何修改。

  • 湖倉版的user_default資源群組支援修改計算預留資源和作業投遞規則，serverless資源群組不支援任何修改。

操作步驟

1. 在資源組管理頁面，單擊目標資源群組操作列中的修改。

2. 在彈出的修改資源組面板中，修改屬性值。然後單擊確定。

   當資源群組狀態變為“運行中”時，修改生效。

支援修改的屬性

資源群組建立完成後，可以對資源群組的查詢類型或資源量進行修改。

• 預設資源群組（即名稱為user_default的資源群組）僅支援修改查詢類型，無法手動修改資源量。

  說明

  預設資源群組的資源量=叢集總資源量-叢集中其他資源群組佔用的資源量。

• 自訂資源群組（即自己建立的資源群組）支援修改查詢類型和資源量。

操作方法

1. 在資源群組管理頁面，單擊目標資源群組操作列中的修改。

2. 根據需求修改查詢類型或資源量。

3. 修改完畢後，單擊確定。

   修改AnalyticDB for MySQL資源群組的資源量，可即時生效。