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EB级计算平台调度系统伏羲 DAG 2.0: 构建更动态更灵活的分布式计算生态

本文作者:CHEN, Yingda 阿里云智能 高级技术专家 0. 前言 作为阿里巴巴核心大数据底座,伏羲调度和分布式执行系统,支撑着阿里集团内部以及阿里云上大数据平台绝大部分的大数据计算需求,在其上运行的MaxCompute(ODPS) 以及PAI等多种计算引擎,每天为用户进行海量的数据运算。 在"阿里体量"的大数据生态中,伏羲系统管理着弹内外多个物理集群,超十万台物理机, 以及数百万的CPU/GPU cores。每天运行在伏羲分布式平台上的作业数已经超过千万, 是业界少有的,单天处理EB级别数据分布式平台。其中单个作业规模已经高达数十万计算节点,管理着数百亿的边连接。在过去的十年中,阿里集团以及阿里云上这样的作业数目和规模,锤炼了伏羲分布式平台;与此同时,今天平台上作业的日益多样化,以及向前再发展的需求,对于伏羲系统架构的进一步演化,也都带来了巨大挑战与机遇。本文主要介绍一下在过去的两年多时间中,阿里巴巴伏羲团队对于整个核心调度与分布式执行系统的升级换代,code name DAG 2.0。 1. 背景 1.1 伏羲 DAG/AM 组件 从较高的层面来看整个分布式系统的体系架构,物...

数据仓库、数据湖、流批一体,终于有大神讲清楚了!

作者:蒋晓伟(量仔) 阿里云研究员金晓军(仙隐) 阿里云高级技术专家摘要:数据仓库,数据湖,包括Flink社区提的流批一体,它们到底能解决什么问题?今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发,将问题抽丝剥茧,从技术维度娓娓道来:为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案?它的核心难点与核心问题在哪?如果想稳定落地,系统设计该怎么做? 一、业务背景 1.1 典型实时业务场景 首先我们来看一个典型的实时业务场景,这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景,整个链路也是一个典型的流计算架构:把用户的行为数据或者数据库同步的Binlog,写入至kafka,再通过Flink做同步任务,订阅kafka消费的实时数据,这个过程中需要做几件事情,比如Preprocessing(预处理),在处理的过程中做Online Training(在线训练),在线训练过程中需要关联一些维表或者特征,这些特征可能可以全量加载到计算节点里面去,也有可能非常大,就需要用HBase做一个高并发的点查,比如我们做一些样本也会写入到HBase中去,形成一个交互过程,最后实时产生的采样数据或者训练模型推到搜索引擎或者算法模块中。以上就是...

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