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大数据集群资源预估规划【适用于面试与集群规划】

问题导读
1.如何判断数据增量?
2.QPS如何计算?
3.存储空间需要考虑那些因素?
4.内存估算和那些因素有关?


我们在实际工作,或则面试中,经常会遇到这么一个问题,集群该如何规划,一台机器多少磁盘,多少内存,多少core等。
关于公司集群规模,有的几台,有的几百或有的则几千台,那么这几百几千太机器他们的配置是怎么样的?
这里先说下大概,对于大多数公司来说,集群有的就10来台,而对于电信行业,一个地方的可能有几百台,对于一线互联网集群规模就比较大一些,上千台是比较常见的。     

那么如果我们要搭建大数据平台,集群该如何规划?这是我们初步搭建集群的时候,首次遇到的问题。
对于需要多少台机器,其实这个问题,不能一刀切的回答,具体情况具体分析。虽然一开始我们不知道多少台机器,但是我们可以知道影响的关键因素?
那就是数据的增量是多少?
数据的增量,这里我们来说下数据增量:
其实数据的增量不同的公司,也是不一样的,有的公司数据增量也就是几个G,而有的公司数据增量1T以上,比如物联网大数据。除了数据增量,还有其它影响因素,比如使用的计算组件,使用MapReduce和Spark,Flink在内存的使用上,肯定是有区别的。再比如QPS也影响着系统的资源分配。


除了影响因素,那么我们预估集群包含那些步骤?

1.判断计算数据增量大小
如何计算数据量得大小,这个其实很多企业已有相关得系统,只不过数据得处理更换为大数据。所以数据增量已经非常明确。如果我们不知道增量是多少,那么我们就需要计算下。

如每天1亿得请求,每个大概2KB,则增量为190G。
计算过程:
2KB转换为G=2/1024/1024
(2/1024/1024)*100000000约等于190G

2.QPS计算与评测
QPS这里我们首先需要计算大概是多少,同时我们需要评测一台物理机大概能支撑多少QPS。
QPS或许我们有些成员比较陌生,可以参考
记一次性能优化,单台4核8G机器支撑5万QPS
https://www.aboutyun.com/blog-61-4365.html

我们或许听说过,如果新浪微博明星发微博,比如结婚,离婚等事件,那么新浪就要顶不住了,就需要临时增加服务器,所以导致新浪程序员假期加班。其中原因之一就是QPS过多,导致服务器压力增大。

假如集群1亿的请求,对于一些网站而言,比如About云社区,电商社区等,一般0点到上午8点请求量很小。一般高峰期为上午10点,下午4,5点请求量比较大,当然每个社区或则电商时间点,有所区别。

也就是80%的数据( 0.8亿)会在其余16个小时(8点-24点)涌入,的20%时间( 3小时内)涌入:
QPS= 80 000 000/ (10800)约等于7407条。
即预估结果集群需要在业务最高峰期抗住 7407/s的QPS。

上面是我们评估在高峰期QPS。如果资源充足,让高峰期QPS控制在集群能承载的总QPS的30%左右是比较安全的策略,即应设计集群承载QPS上限为2万~3万/s 才是安全的。

对于物理机,我们可以进行测试,一般来说一台物理机可稳定支持4万QPS。关于QPS测试方法很多种,比如WRK
QPS性能测试工具WRK的简明教程

https://www.aboutyun.com/blog-61-4366.html
更多我们可以自己搜索。

3.存储预估
存储的预估,这里其实还是涉及到我们是如何对待这些数据的,比如有些数据有效期是一年,有的则是长期存储等。这里我们就以长期存储保留。对于时间上来说,一般是三年内不需要增加磁盘。

我们就以数据增量为190G来计算,对于大数据存储,比如hdfs存储副本默认为3,那么190G*3=570G,也就是说一天大概存储570G。
570G*3*365=624150G大概为609T。也就是就存储来说大概需要609T的磁盘。但是一般集群存储不超过80%,609T/0.8大概需要760T。

如果一台机器是20T,那么我们需要38台机器。

4.内存估算
内存估算,内存的估算其实这个是没有绝对标准,有的公司使用Flink处理物联网数据,只用了几台不到10G的机器就可以处理。所以内存的估算其实不同的组件,执行多少任务,多少实时任务,离线任务、算法模型等,区别比较大。
一般实时任务占用的资源都是固定的,可以根据业务个数估算。离线任务可以根据ETL任务数和任务资源配置情况估算,计算资源离线和实时同时启用的时候不能超过资源90%。实时任务资源占用需要小于50%,
如果数据增量为190G,
实时任务7407/s的QPS,一分钟窗口,如全量计算444420*(2/1024/1024)=0.85G,有的设置5分钟窗口,如全量计算大概是4.25G。【窗口计算方式,可查看
Flink窗口什么时候触发计算及计算方式
https://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=29986

如果离线任务,可以把1/4的数据放到内存,那就就需要47.5G的内存。
如果二者同时运行,按照不超过90%来计算,需要57.5G。

上面只是单纯的从实时和离线单任务来计算,可以选择64G内存。


5.CPU估算
CPU和内存比例,一般为1:2或则1:4,当然具体需要看有多少线程。
我们以Kafka为例:
Kafka进程里面大概有多少线程:

20200602233002716.png
  • 1个Accept线程
  • 默认的3个Process线程(一般会设置为9个)
  • 默认的8个RequestHandler工作线程(可以设置为32个)
  • 清理日志的线程
  • 感知Controller状态的线程
  • 副本同步的线程


估算下来Kafka内部有100多个线程

实际计算
4个cpu core,一般来说几十个线程,在高峰期CPU几乎都快打满了。

8个cpu core,也就能够比较宽裕的支撑几十个线程繁忙的工作。所以Kafka的服务器一般是建议16核,基本上可以hold住一两百线程的工作。当然如果可以给到32 cpu core那就最好不过了!

总结
上面其实结果并不重要,重要的是我们是如何计算的,大家可以根据自己的环境和需求来估算大概需要的配置和机器数目。

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参考
https://blog.csdn.net/baichoufei90/article/details/106484092

https://www.zhihu.com/question/58939161

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