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业界对于Shuffle过程存在的问题越来越关注,改善的需求也越来越迫切,不但出现了各种解决方案,部分国外厂商也开源了相关的实现。腾讯大数据团队在推进云原生的过程中也遇到了相同的问题,由于缺乏一个通用,便于扩展的远程Shuffle服务的开源方案,团队提议进行自研并最终开源回馈社区,Firestorm则在这样的背景下应然而生。相比已经开源的同类服务,语音卡腾讯Firestorm能适用于更多的应用场景,更灵活的接入各类分布式计算引擎,还能支持各种不同的存储系统。为了达到支持云原生的部署模式并提升计算资源的使用率,Firestorm具备诸多特性:1. 支持多种集群部署模式。Firestorm将Shuffle数据存储在了远程,因此计算集群将不再需要大量存储空间。同时,大数据集群的部署模式也变得更加灵活,基于Firestorm,计算存储分离,计算存储混布,在线离线混布等部署模式都得到很好的支撑。2. 支持Shuffle数据聚合。Firestorm通过服务端对Shuffle数据进行分拣操作,从而达到了数据聚合的目的,大幅降低了在Shuffle过程中对于磁盘的随机访问。同时,Firestorm在客户端和服务端都使用了数据缓存机制,最大化利用内存资源,从而降低了磁盘访问的性能损耗。3. 灵活适配各种计算引擎和存储方式。Firestorm在实现上采用了计算引擎和存储方式的解耦,因此能通过实现引擎侧接口,灵活支持各类计算引擎(如Spark,MR等)。
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