近日，亞馬遜云科技中國峰會在上海召開。亞馬遜云科技的眾多技術合作伙伴受邀出席峰會，圍繞“構建新格局，重塑云時代”的主題，進行了系列主題演講和產品展示，分享云計算領域的先進技術經驗與企業成功實踐。

Mobvista匯量科技資深架構師、EnginePlus產品負責人陳緒也來到現場，與嘉賓們分享了在Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署Spark的干貨經驗，并以Mobvista匯量科技自身為例，介紹了Spark on Amazon EKS的業務實踐成果。

Spark on EKS: 業務增長帶來挑戰

記者了解到，Spark 作為廣泛應用的大數據處理框架，提供了豐富的Data Frame接口以及SQL查詢的功能，同時也可以通過PySpark對接深度學習框架。據悉，匯量科技使用的Spark集群承擔了大規模ETL、數據處理分析、Ad-hoc查詢，以及算法模型訓練的重要任務，現在離線計算集群有上萬CPU核心，每日處理PB級的數據。

陳緒介紹道，其團隊最初采用HDP，在EC2上搭建了彈性的Hadoop服務，但隨著業務規模的發展，更多的挑戰開始顯現：一方面，團隊希望各業務線之間可實現資源隔離，同時具備高效的彈性能力，以保障業務產出時效性;另一方面，系統遇到大規模的臨時查詢作業時，查詢數據量可達數十TB，這給集群的彈性伸縮帶來了很大壓力。對此，陳緒表示：“彈性伸縮的效率影響著作業執行時間和總體成本。因此，我們通過調研，開始嘗試通過容器化的架構來解決上述問題。

匯量科技業務實踐成果：EnginePlus

陳緒介紹稱，團隊選擇了Amazon EKS服務來搭建容器化Spark計算平臺：“將不同的組件劃分到若干不同的NodeGroup，包括Spark Driver、Spark Executor，以及Zeppelin、Jupyter的Notebook”，從而為不同類型的節點組配置不同的資源類型，并分別實現彈性伸縮，獲得更好的性價比。

提到EC2 機型選擇時，陳緒表示，對于大規模shuffle的作業，磁盤的IOPS和讀寫吞吐要求都很高，因此在大規模ETL集群中，團隊會優先選擇M5d、C5d、R5d等帶有本地nvme磁盤的機型。在陳緒團隊的生產集群上，IOPS可達到萬級別，讀寫吞吐可以達到GB級別，而使用本地nvme磁盤機型，可以很好地解決磁盤性能瓶頸問題。此外，陳緒還從資源管理、作業狀態和日志、版本和部分 bug修復等角度進一步探討了Spark on Amazon EKS的業務實踐，并為來賓們介紹了一系列技術實踐的成果——匯量科技自研的一站式云原生大數據和人工智能平臺EnginePlus。

據了解，EnginePlus 將數據湖、計算分析、人工智能集成在統一平臺上，提供面向多種業務場景的實時數據湖框架 StarLake、機器學習框架 MindAlpha 等自研開源工具，并能夠與 Spark 計算框架深度集成，其適用場景包括互聯網金融、出海電商、移動廣告等。

陳緒介紹稱，在亞馬遜S3存儲和EKS之上，EnginePlus部署了StarLake數據湖框架和Spark云原生計算框架，從而形成了湖倉一體的統一計算引擎。在天級大作業的遷移中，與Yarn相比，在Amazon EKS上部署Spark后，作業耗時大幅縮短。同時EnginePlus也針對容器化環境做了很多bug修復和易用性提升的開發工作，幫助用戶更好更方便地在云上使用EnginePlus。

目前，EnginePlus已經上線亞馬遜云科技Marketplace，助力全球企業實現新一代數據智能開發，解放業務生產力。未來，EnginePlus 將與亞馬遜云科技攜手并進，以其云原生、一站式數據智能的服務，賦能更多用戶。