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MLSQL v1.1.6 新特性:MLSQL-Cluster预览

MLSQL v1.1.6 新特性:MLSQL-Cluster预览

作者: 祝威廉 | 来源:发表于2018-12-18 10:56 被阅读569次

    前言

    MLSQL-Cluster 在v1.1.6版本中发布。随着MLSQL部署的实例愈发的增多,有给各条业务线部署的MLSQL instances group,也有给算法组,研发组等等部署的单独MLSQL instances group. 我们希望所有这些MLSQL 实例能够被:

    1. 统一的管理
    2. 组内的负载均衡
    3. 不同组之间互相借用资源
    4. 同组内的MLSQL 实例数动态调整

    MLSQL-Cluster 实现了相关功能。架构图如下:

    WX20181205-105228@2x.png

    构建MLSQL-Cluster

    1. 配置数据库。 在MySQL中创建名为streamingpro-cluster的DB,拷贝db.sql文件并运行创建相关表。
    2. 打包mlsql-cluster:
    mvn -Pcluster-shade -am -pl streamingpro-cluster clean package
    
    1. 启动mlsql-cluster:
    java -cp .:streamingpro-cluster-1.1.6-SNAPSHOT.jar tech.mlsql.cluster.ProxyApplication -config application.yml
    

    负载均衡

    MLSQL-Cluster 和MLSQL instances 是完全解耦的,对原有实例不需要做什么调整。你需要主动将你的MLSQL 实例信息添加到mlsql-cluster中。比如,我现在有一个服务器如下:

    name=backend1
    url=127.0.0.1:9003
    tag=group1,read,write
    

    这台服务器叫backend1, 链接地址是127.0.0.1:9003,归属于group1,并且可读可写。现在我们把这个信息写入到mlsql cluster中:

    curl -XPOST http://127.0.0.1:8080/backend/add -d 'name=backend1&url=127.0.0.1%3A9003&tag=read%2Cwrite'
    

    现在,你可以不用去访问原来的9003端口,而是直接访问mlsql cluster了:

    # sql=select sleep(1000) as a as t;
    # tags= group1
    # proxyStrategy=ResourceAwareStrategy|JobNumAwareStrategy|AllBackendsStrategy
    curl -X POST \
      http://127.0.0.1:8080/run/script \  
      -H 'content-type: application/x-www-form-urlencoded' \  
      -d 'sql=select%20sleep(100000)%20as%20a%20as%20t%3B&tags=group1'
    

    mlsql cluster 会找到所有有group1标签的MLSQL instances,然后采用某种分发策略做负载均衡。目前支持三种:

    1. ResourceAwareStrategy CPU最空闲的instance将优先获得请求
      2.JobNumAwareStrategy 任务书最少的的instance将优先获得请求
    2. AllBackendsStrategy 所有instances都将获得请求(比如一些注册表,注册信息等)

    Dynamic Resoruce Allocation

    MLSQL instance 如果开启DRA,那么可以实现自己内部的executor数的动态调整。MLSQ-Cluster 主要是在MLSQL 实例上做调整。比如A业务后端有两个MLSQL 实例,每个实例有10个worker节点。前者控制的是这10个worker节点,MLSQL-cluster 则控制的是实例数。为了使用该功能,你只需要通过

    /monitor/add 接口添加DRA 参数:

     "name" -> "jack-monitor",
              "tag" -> "jack",
              "minInstances" -> "1",
              "maxInstances" -> "3",
              "allocateType" -> "local",
              "allocateStrategy" -> "JobNumAwareAllocateStrategy"
    
    

    监控名叫jack-monitor, 监控具有jack标签的组,最大最小实例数在1-3之间,新增的实例采用local模式运行,触发策略是JobNumAwareAllocateStrategy。 根据JobNumAwareAllocateStrategy策略为: 如果jack组的所有请求实例在N个周期内都一直没有空闲的,那么触发新的实例分配。

    接着我们需要告诉系统,哪里有资源,这可以通过/ecs/add 接口:

     "ip" -> "127.0.0.1",
        "keyPath" -> "./ssh/private-key",
        "loginUser" -> "root",
        "name" -> "backend2",
        "sparkHome" -> "/home/spark",
        "mlsqlHome" -> "/home/mlsql",
        "mlsqlConfig" ->
          """
            |{"master":"local",
            |"name":"mlsql",
            |"conf":"spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer",
            |"streaming.name":"mlsql",
            |"streaming.driver.port":"9003",
            |"streaming.spark.service":"true",
            |"streaming.platform":"spark"
            |}
          """.stripMargin,
        "executeUser" -> "webuser",
        "tag" -> "jack"
    

    比较特殊是,我们需要proxy机器能够免密码登录到所有可以运行spark-submit命令的机器上。之后会根据这些配置启动新的实例,并且自动注册到代理列表中。

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