掌握過渡：從Amazon EMR到EMR on EKS

Amazon Elastic MapReduce（EMR）是一個處理和分析大數據的平台。傳統的EMR在由AWS管理的一組Amazon EC2實例集群上運行。這包括供應基礎設施和處理像擴展和監控這樣的任務。

EMR on EKS將Amazon EMR與Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）集成。它允許用戶靈活運行Kubernetes集群上的Spark工作負載。這為管理和協調計算和存儲資源提供了統一的方法。

傳統EMR和EMR on EKS之間的主要區別

傳統EMR和EMR on EKS在幾個關鍵方面有所不同：

• 集群管理。傳統EMR利用專用的EC2集群，AWS處理基礎設施。另一方面，EMR on EKS在EKS集群上運行，利用Kubernetes進行資源管理和協調。
• 可擴展性。雖然這兩種服務都提供可擴展性，但EMR on EKS中的Kubernetes提供更細粒度的控制和自動擴展功能，有效利用計算資源。
• 部署靈活性。EMR on EKS允許多個應用程序在相同的集群上運行，使用隔離的命名空間，提供靈活性和更高效的資源共享。

過渡到EMR on EKS的好處

過渡到EMR on EKS帶來了幾個主要好處：

• 改善資源利用。Kubernetes 增強了資源的排程和管理，確保計算資源的更好利用，從而降低成本。
• 統一管理。大數據分析可以在同一 Kubernetes 集群中部署和管理，與其他應用程序一起運行，以減少基礎設施和運營的複雜性。
• 可擴展且靈活。Kubernetes 提供的細粒度擴展功能，加上在隔離環境中運行多個工作負載的能力，與現代雲原生實踐密切相關。
• 無縫整合。EMR on EKS 與許多 AWS 服務如 S3、IAM 和 CloudWatch 無縫整合，提供一致且安全的數據處理環境。

轉向 EMR on EKS 可以現代化組織管理其大數據工作負載的方式。接下來，我們將深入了解架構差異以及 Kubernetes 在 EMR on EKS 中的作用。

了解架構

傳統 EMR 架構 基於一組 EC2 實例，這些實例負責運行大數據處理框架，如 Apache Hadoop、Spark 和 HBase。這些集群通常由 AWS 提供和管理，提供了一種簡單的方式來處理基礎設施。主節點負責監控所有操作，而工作節點執行實際任務。這種設置穩定但有些僵化，因為集群的大小在創建時是固定的。

另一方面，EMR 在 EKS（彈性 Kubernetes 服務）上利用 Kubernetes 作為編排層。EKS 使得用戶可以在管理的 Kubernetes 服務上運行容器化應用程序，而不是直接使用 EC2 實例。在 EMR 的 EKS 上，每個 Spark 任務都在 Kubernetes 集群中的一個 pod 內運行，這樣可以實現更靈活的資源分配。這種架構還將控制平面（Amazon EKS）與數據平面（EMR pods）分離，促進了更模塊化和可擴展的部署。動態配置和釋放 pods 的能力有助於實現更好的資源利用率和成本效率。

Kubernetes 的角色

Kubernetes 在 EMR 的 EKS 架構中扮演了重要角色，因為它對容器化應用程序具有強大的編排能力。以下是一些顯著的角色。

• Pod 管理。Kubernetes 將 pod 作為 Kubernetes 集群內最小的可管理單元。因此，EMR 在 EKS 上的每個 Spark 任務都在自己的 pod 上運行，具有高度的隔離性和靈活性。
• 資源調度。Kubernetes 根據資源請求和限制智能地調度 pods，確保可用資源的最佳利用。這導致了性能的提升和浪費的減少。
• 可擴展性。Kubernetes支持水平和垂直擴展。它可以根據當前工作量動態調整Pod的數量，在高需求時進行擴展，在低使用時段進行縮減。
• 自我修復。如果某些Pod失敗，Kubernetes將自動檢測並替換它們，以確保集群中運行應用程序的高彈性。

計劃過渡

評估當前EMR工作量和要求

在從傳統EMR過渡到EKS上的EMR之前，有必要徹底評估您目前的EMR工作量。首先，對現有EMR環境中運行和預定作業進行分類。確定目前使用的各種應用程序、庫和配置。這份全面的清單將是順利過渡的基礎。

接下來，分析當前工作量的性能指標，包括運行時間、內存使用、CPU使用率和I/O操作。了解這些指標有助於建立一個基準，確保新環境的性能至少與舊環境相當，甚至更好。此外，考慮工作量的可擴展性要求。一些工作量可能在高峰期間需要大量資源，而其他工作則持續運行，但消耗較少資源。

確定潛在挑戰和解決方案

轉向 EKS 上的 EMR 會帶來不同的技術和操作挑戰。及早識別這些挑戰有助於制定有效的策略來應對它們。

• 兼容性問題。在特定配置和應用方面，EKS 上的 EMR 可能會有所不同。測試應用程序的兼容性，並準備在需要時進行調整。
• 資源管理。與傳統 EMR 不同，EKS 上的 EMR 利用 Kubernetes 進行資源分配。學習 Kubernetes 概念，如節點、容器和命名空間，以有效管理資源。
• 安全問題。系統遷移可能會暴露安全漏洞。評估當前的安全措施，並確保它們可以在新設置中重複或改進。這包括網絡策略、IAM 角色和數據加密實踐。
• 操作負擔。遷移到 Kubernetes 需要學習新的操作工具和流程。計劃充分的培訓以及採用有助於 Kubernetes 管理和監控的工具。

創建轉型路線圖

下一步是制定詳細的轉型路線圖。這個路線圖應該清楚地概述轉型過程的每個階段，並包括里程碑以保持項目進展。

步驟 1. 準備階段

設立一個試點項目，以測試在一部分工作負載下的遷移。此階段包括配置 Amazon EKS 集群和安裝必要的 EKS 上的 EMR 組件。

第2步。试点迁移

将小部分代表性的EMR作业迁移到EMR on EKS上。验证兼容性和性能，并根据结果进行调整。

第3步。全面迁移

逐步扩大迁移范围以涵盖所有工作负载。监控和比较性能指标至关重要，以确保过渡顺畅。

第4步。迁移后优化

迁移后，持续优化新环境。实施自动缩放和合适规模的策略，以确保资源的有效利用。

第5步。培训和文档

为团队提供新工具和流程的全面培训。记录整个迁移过程，包括最佳实践和经验教训。

最佳实践和注意事项

EMR on EKS的安全最佳实践

在迁移到EMR on EKS时，安全性将被赋予最高优先级。数据安全和合规法律将确保流程的顺利和安全运行。

• IAM角色和策略。 使用AWS IAM角色实现最小特权访问。创建策略，根据用户和应用程序的需求授予权限。
• 網絡安全。 利用VPC端點最大化地建立安全連接，連接您的EKS集群和任何其他AWS服務。通過安全組和網絡ACL可以保護實例和子網級別的入站和出站流量。
• 數據加密。 實施數據在傳輸和靜止狀態下的加密。為此，可以利用AWS KMS，使金鑰管理變得容易。為存儲在S3存儲桶中的任何數據和在傳輸過程中打開加密。
• 監控和審計。 使用AWS CloudTrail和Amazon CloudWatch實施持續監控，以跟踪活動，檢測任何可疑活動，並符合安全標準。

性能調整和優化技術

在EKS上對EMR進行性能調整至關重要，以確保有效利用資源並適當執行工作負載。

1. 資源分配。根據工作負載的需要分配資源。Kubernetes節點選擇器和命名空間可以實現有效的資源分配。
2. Spark配置調整。需要調整Spark配置參數，例如spark.executor.memory，spark.executor.cores和spark.sql.shuffle.partitions。調整需要基於集群中的利用率和容量而為特定作業進行。
3. 作業分發。使用Kubernetes調度策略在節點之間均勻分發作業。這有助於防止瓶頸，並保證平衡的資源使用。
4. 分析和監控。使用CloudWatch和Spark UI等工具監控作業性能。通過根據洞察力調整配置來識別並解決性能瓶頸。

可擴展性和高可用性考慮

1. 自動擴展。利用Kubernetes水平Pod自動擴展器(HPA)和集群自動擴展器來自動擴展您的集群和工作負載。這會根據作業需求自動提供資源。
2. 容錯容忍。通過將節點分散在多個可用區(AZ)中來為您的集群設置高可用性，從而降低由於特定AZ故障而導致的停機機會。
3. 備份和恢復。定期備份重要數據和集群配置。使用AWS Backup和快照確保您可以迅速從故障中恢復。
4. 負載平衡。使用諸如Kubernetes服務和AWS負載均衡器控制器之類的負載平衡機制來分發工作負載。這確保傳入請求均勻分佈在可用節點上。

結論

對於考慮轉向EMR on EKS的團隊，第一步應該是對其當前的EMR工作負載和基礎設施進行全面評估。評估與您的運營需求相關的潛在好處，並創建一個包括試點項目和分階段遷移計劃的全面過渡路線圖。對您的團隊進行Kubernetes和EMR on EKS的培訓將是至關重要的，以確保平滑過渡和長期成功。

從較小的工作量開始，以測試情況並隨著對新環境的信心增加逐漸擴大規模。優先考慮建立堅固的安全和治理框架，以在過渡期間保護數據。實施監控工具和成本管理解決方案，以跟踪資源使用和支出。

我也建議採取積極的學習和適應方法，發揮EMR on EKS的全部潛力，推動創新和運營卓越。