Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Utilisation de la mise à l'échelle automatique verticale avec les tâches Spark sur Amazon EMR La mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS permet d'adapter automatiquement les ressources de mémoire et de CPU aux besoins de la charge de travail que vous fournissez aux applications Spark sur Amazon EMR. Cela simplifie la gestion des ressources. [Pour suivre l'utilisation des ressources de vos applications Spark sur Amazon EMR, aussi bien en temps réel qu'historiquement, la mise à l'échelle verticale automatique utilise l'outil Vertical Pod Autoscaler (VPA)](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler) de Kubernetes. La capacité de mise à l'échelle automatique verticale utilise les données collectées par VPA pour ajuster automatiquement les ressources de mémoire et de CPU attribuées à vos applications Spark. Ce processus simplifié améliore la fiabilité et optimise les coûts. **Topics** + [Configuration](jobruns-vas-setup.md) + [Prise en main](jobruns-vas-gs.md) + [Configuration](jobruns-vas-configure.md) + [Surveillance des recommandations](jobruns-vas-monitor.md) + [Désinstallation](jobruns-vas-uninstall-operator.md) # Configuration de la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS Cette rubrique vous aide à préparer votre cluster Amazon EKS à soumettre des tâches Spark Amazon EMR avec mise à l'échelle automatique verticale. Le processus de configuration nécessite que vous confirmiez ou effectuiez les tâches décrites dans les sections suivantes : **Topics** + [ ## Conditions préalables ](#jobruns-vas-prereqs) + [ ## Installation d'Operator Lifecycle Manager (OLM) sur votre cluster Amazon EKS ](#jobruns-vas-install-olm) + [ ## Installation de l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS ](#jobruns-vas-install-operator) ## Conditions préalables Effectuez les tâches ci-dessous avant d'installer l'opérateur Kubernetes de mise à l'échelle automatique verticale sur votre cluster. Si vous avez déjà rempli l'une des conditions préalables, vous pouvez l'ignorer et passer à la suivante. + **[Installation ou mise à jour vers la dernière version du AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)** — Si vous avez déjà installé le AWS CLI, vérifiez que vous disposez de la dernière version. + **[Installer kubectl](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/install-kubectl.html)** – kubectl est un outil de ligne de commande que vous utilisez pour communiquer avec le serveur d'API Kubernetes. Vous avez besoin de kubectl pour installer et surveiller les artefacts liés à la mise à l'échelle automatique verticale sur votre cluster Amazon EKS. + **[Installer le kit SDK de l'opérateur](https://sdk.operatorframework.io/docs/installation/)** – Amazon EMR on EKS utilise le kit SDK de l'opérateur en tant que gestionnaire de packages pour la durée de vie de l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale que vous installez sur votre cluster. + **[Installer Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)** – Vous devez accéder à la CLI Docker pour vous authentifier et récupérer les images Docker relatives à la mise à l'échelle automatique verticale à installer sur votre cluster Amazon EKS. + **[Installation du serveur Kubernetes Metrics : vous devez d'abord installer le serveur](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/metrics-server.html)** de métriques afin que l'autoscaler vertical du pod puisse récupérer les métriques depuis le serveur d'API Kubernetes. + **[Commencez avec Amazon EKS — eksctl](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/getting-started-eksctl.html) (version 1.24 ou supérieure)** — La mise à l'échelle automatique verticale est prise en charge par les versions 1.24 et supérieures d'Amazon EKS. Une fois le cluster créé, [enregistrez-le pour l'utiliser avec Amazon EMR](setting-up-registration.md). + **[Sélectionner l'URI d'une image de base Amazon EMR](docker-custom-images-tag.md) (version 6.10.0 ou supérieure)** – La mise à l'échelle automatique verticale est prise en charge par Amazon EMR à partir de la version 6.10.0. ## Installation d'Operator Lifecycle Manager (OLM) sur votre cluster Amazon EKS Utilisez l'interface CLI du kit SDK de l'opérateur pour installer Operator Lifecycle Manager (OLM) sur le cluster Amazon EMR on EKS où vous souhaitez configurer la mise à l'échelle automatique verticale, comme indiqué dans l'exemple ci-dessous. Une fois que vous l'avez configuré, vous pouvez utiliser OLM pour installer et gérer le cycle de vie de [l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR](#jobruns-vas-install-operator). ``` operator-sdk olm install ``` Pour valider l'installation, exécutez la commande `olm status` : ``` operator-sdk olm status ``` Vérifiez que la commande renvoie un résultat positif, similaire à l'exemple ci-dessous : ``` INFO[0007] Successfully got OLM status for version X.XX ``` Si votre installation échoue, consultez [Résolution des problèmes de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS](troubleshooting-vas.md). ## Installation de l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS Suivez les étapes ci-dessous pour installer l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale sur votre cluster Amazon EKS : 1. Configurez les variables d'environnement ci-dessous que vous utiliserez pour terminer l'installation : + **`$REGION`** renvoie à la Région AWS correspondant à votre cluster. Par exemple, `us-west-2`. + **`$ACCOUNT_ID`** renvoie à l'identifiant du compte Amazon ECR de votre région. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Comptes de registre Amazon ECR par région](docker-custom-images-tag.md#docker-custom-images-ECR). + **`$RELEASE`** renvoie à la version Amazon EMR que vous souhaitez utiliser pour votre cluster. Avec la mise à l'échelle automatique verticale, vous devez utiliser Amazon EMR en version 6.10.0 ou supérieure. 1. Ensuite, obtenez jetons d'authentification pour le [registre Amazon ECR](docker-custom-images-tag.md#docker-custom-images-ECR) destiné à l'opérateur. ``` aws ecr get-login-password \ --region region-id | docker login \ --username AWS \ --password-stdin $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.region-id.amazonaws.com ``` 1. Installez l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS à l'aide de la commande suivante : ``` ECR_URL=$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com && \ REPO_DEST=dynamic-sizing-k8s-operator-olm-bundle && \ BUNDLE_IMG=emr-$RELEASE-dynamic-sizing-k8s-operator && \ operator-sdk run bundle \ $ECR_URL/$REPO_DEST/$BUNDLE_IMG\:latest ``` Cela créera une version de l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale dans l'espace de noms par défaut de votre cluster Amazon EKS. Utilisez cette commande pour effectuer l'installation dans un autre espace de noms : ``` operator-sdk run bundle \ $ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com/dynamic-sizing-k8s-operator-olm-bundle/emr-$RELEASE-dynamic-sizing-k8s-operator:latest \ -n operator-namespace ``` **Note** Si l'espace de noms que vous avez spécifié n'existe pas, OLM n'installera pas l'opérateur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [L'espace de noms Kubernetes est introuvable](troubleshooting-vas.md). 1. Vérifiez que vous avez bien installé l'opérateur à l'aide de l'outil de ligne de commande kubectl de Kubernetes. ``` kubectl get csv -n operator-namespace ``` La commande `kubectl` doit renvoyer votre opérateur de mise à l'échelle automatique verticale nouvellement déployé avec un état de **phase** indiquant **Réussi**. Si vous rencontrez des difficultés lors de l'installation ou de la configuration, consultez [Résolution des problèmes de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS](troubleshooting-vas.md). # Les premiers pas avec la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS Utilisez l'autoscaling vertical pour Amazon EMR sur EKS lorsque vous souhaitez régler automatiquement la mémoire et les ressources du processeur afin de les adapter à la charge de travail de votre application Amazon EMR Spark. Pour plus d'informations, consultez la section [Utilisation de la mise à l'échelle automatique verticale avec les tâches Amazon EMR](jobruns-vas.html) Spark. ## Soumission d'une tâche Spark avec mise à l'échelle automatique verticale Lorsque vous soumettez une tâche via l'[StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)API, ajoutez les deux configurations suivantes au pilote de votre tâche Spark afin d'activer la mise à l'échelle automatique verticale : ``` "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing":"true", "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature":"YOUR_JOB_SIGNATURE" ``` Dans le code ci-dessus, la première ligne active la fonctionnalité de mise à l'échelle automatique verticale. La ligne suivante est une configuration de signature obligatoire qui vous permet de choisir une signature pour votre tâche. Pour plus d'informations sur ces configurations et les valeurs de paramètres acceptables, consultez [Configuration de la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS](jobruns-vas-configure.md). Par défaut, votre tâche est soumise en mode **Désactivé**, réservé à la surveillance uniquement, de la mise à l'échelle automatique verticale. Cet état de surveillance vous permet de calculer et de consulter les recommandations en matière de ressources sans procéder à la mise à l'échelle automatique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modes de mise à l'échelle automatique verticale](jobruns-vas-configure.md#jobruns-vas-parameters-opt-mode). L'exemple suivant montre comment exécuter un exemple de commande `start-job-run` avec la mise à l'échelle automatique verticale : ``` aws emr-containers start-job-run \ --virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID \ --name $JOB_NAME \ --execution-role-arn $EMR_ROLE_ARN \ --release-label emr-6.10.0-latest \ --job-driver '{ "sparkSubmitJobDriver": { "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py" } }' \ --configuration-overrides '{ "applicationConfiguration": [{ "classification": "spark-defaults", "properties": { "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing": "true", "spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature": "test-signature" } }] }' ``` ## Vérification de la fonctionnalité de mise à l'échelle automatique verticale Pour vérifier que la mise à l'échelle automatique verticale fonctionne correctement pour la tâche soumise, utilisez kubectl pour obtenir la ressource personnalisée `verticalpodautoscaler` et consulter vos recommandations de mise à l'échelle. Par exemple, la commande suivante demande des recommandations sur l'exemple de tâche à partir de la section [Soumission d'une tâche Spark avec mise à l'échelle automatique verticale](#jobruns-vas-spark-submit) : ``` kubectl get verticalpodautoscalers --all-namespaces \ -l=emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature=test-signature ``` Le résultat de cette requête devrait ressembler à ce qui suit : ``` NAME MODE CPU MEM PROVIDED AGE ds-jceyefkxnhrvdzw6djum3naf2abm6o63a6dvjkkedqtkhlrf25eq-vpa Off 3304504865 True 87m ``` Si votre résultat ne ressemble pas à cela ou contient un code d'erreur, consultez [Résolution des problèmes de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS](troubleshooting-vas.md) pour des étapes permettant de résoudre le problème. # Configuration de la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS Vous pouvez configurer l'autoscaling vertical lorsque vous soumettez des tâches Amazon EMR Spark via [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)l'API. Définissez les paramètres de configuration liés à la mise à l'échelle automatique sur le pod du pilote Spark, comme indiqué dans l'exemple [Soumission d'une tâche Spark avec mise à l'échelle automatique verticale](jobruns-vas-gs.md#jobruns-vas-spark-submit). L'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS écoute les pods de pilotes équipés de la fonctionnalité de mise à l'échelle automatique. Il assure ensuite l'intégration avec Vertical Pod Autoscaler (VPA) de Kubernetes en se basant sur les paramètres de ces pods de pilotes. Cela facilite le suivi des ressources et la mise à l'échelle automatique des pods d'exécuteurs Spark. Les sections suivantes décrivent les paramètres que vous pouvez utiliser lorsque vous configurez la mise à l'échelle automatique verticale pour votre cluster Amazon EKS. **Note** Configurez le paramètre de basculement de fonctionnalité sous forme d'étiquette et définissez les autres paramètres sous forme d'annotations sur le pod du pilote Spark. Les paramètres de mise à l'échelle automatique appartiennent au domaine `emr-containers.amazonaws.com/` et portent le préfixe `dynamic.sizing`. ## Paramètres requis Vous devez inclure les deux paramètres ci-dessous dans le pilote de tâche Spark lorsque vous soumettez votre tâche : | Clé | Description | Valeurs acceptées | Valeur par défaut | Type | Paramètre Spark1 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `dynamic.sizing` | Basculement de fonctionnalité | `true`, `false` | non défini | étiquette | `spark.kubernetes.driver.label.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing` | | `dynamic.sizing.signature` | Signature de la tâche | *string* | non défini | annotation | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.signature` | 1 Utilisez ce paramètre en tant que `SparkSubmitParameter` ou `ConfigurationOverride` dans l'API `StartJobRun`. + **`dynamic.sizing`** – Vous pouvez activer ou désactiver la mise à l'échelle automatique verticale à l'aide de l'étiquette `dynamic.sizing`. Pour activer la mise à l'échelle automatique verticale, attribuez à `dynamic.sizing` la valeur `true` sur le pod du pilote Spark. Si vous omettez cette étiquette ou si vous lui attribuez une valeur autre que `true`, la mise à l'échelle automatique verticale est désactivée. + **`dynamic.sizing.signature`** – Définissez la signature de la tâche à l'aide de l'annotation `dynamic.sizing.signature` sur le pod du pilote. La mise à l'échelle automatique verticale compile les données d'utilisation des ressources sur diverses exécutions de tâches Spark d'Amazon EMR afin de fournir des recommandations concernant les ressources. Vous fournissez l'identifiant unique pour relier les tâches entre elles. **Note** Si votre tâche se reproduit à un intervalle fixe, par exemple tous les jours ou toutes les semaines, la signature de votre tâche doit rester la même pour chaque nouvelle instance de la tâche. Cela garantit que la mise à l'échelle automatique verticale peut calculer et agréger les recommandations au cours des différentes étapes de la tâche. 1 Utilisez ce paramètre en tant que `SparkSubmitParameter` ou `ConfigurationOverride` dans l'API `StartJobRun`. ## Paramètres facultatifs La mise à l'échelle automatique verticale prend également en charge les paramètres facultatifs ci-dessous. Définissez-les sous forme d'annotations sur le pod du pilote. | Clé | Description | Valeurs acceptées | Valeur par défaut | Type | Paramètre Spark1 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `dynamic.sizing.mode` | Mode de mise à l'échelle automatique verticale | `Off`, `Initial`, `Auto` | `Off` | annotation | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.mode` | | `dynamic.sizing.scale.memory` | Permet la mise à l'échelle de la mémoire | *`true`, `false`* | `true` | annotation | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory` | | `dynamic.sizing.scale.cpu` | Activer ou désactiver la mise à l'échelle de la CPU | *`true`, `false`* | `false` | annotation | `spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu` | | `dynamic.sizing.scale.memory.min` | Limite minimale de la mise à l'échelle de la mémoire | chaîne, [quantité de ressources K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), p. ex. : 1G | non défini | annotation | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory.min | | `dynamic.sizing.scale.memory.max` | Limite maximale de mise à l'échelle de la mémoire | chaîne, [quantité de ressources K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), p. ex. : 4G | non défini | annotation | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.memory.max | | `dynamic.sizing.scale.cpu.min` | Limite minimale de la mise à l'échelle de la CPU | chaîne, [quantité de ressources K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), p. ex. : 1 | non défini | annotation | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu.min | | `dynamic.sizing.scale.cpu.max` | Limite maximale de la mise à l'échelle de la CPU | chaîne, [quantité de ressources K8s](https://pkg.go.dev/k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource#Quantity), p. ex. : 2 | non défini | annotation | spark.kubernetes.driver.annotation.emr-containers.amazonaws.com/dynamic.sizing.scale.cpu.max | ### Modes de mise à l'échelle automatique verticale Le paramètre `mode` correspond aux différents modes de mise à l'échelle automatique pris en charge par VPA. Utilisez l'annotation `dynamic.sizing.mode` sur le pod du pilote pour définir le mode. Les valeurs suivantes sont prises en charge pour ce paramètre : + **Désactivé** – Mode de simulation où vous pouvez consulter les recommandations, mais la mise à l'échelle automatique n'est pas effectuée. Il s'agit du mode par défaut pour la mise à l'échelle automatique verticale. Dans ce mode, la ressource Vertical Pod Autoscaler associée calcule les recommandations, et vous pouvez consulter ces recommandations à l'aide d'outils tels que kubectl, Prometheus et Grafana. + **Initial** – Dans ce mode, VPA redimensionne automatiquement les ressources au démarrage de la tâche si des recommandations sont disponibles sur la base de l'historique des exécutions de la tâche, comme dans le cas d'une tâche récurrente. + **Automatique** – Dans ce mode, VPA expulse les pods d'exécuteurs Spark et les met automatiquement à l'échelle avec les paramètres de ressources recommandés lorsque le pod du pilote Spark les redémarre. VPA expulse parfois les pods d'exécuteurs Spark en cours d'exécution, ce qui peut entraîner une latence supplémentaire lorsqu'il réessaie l'exécuteur interrompu. ### Mise à l'échelle des ressources Lorsque vous configurez la mise à l'échelle automatique verticale, vous pouvez choisir de mettre à l'échelle les ressources de CPU et de mémoire. Définissez les annotations `dynamic.sizing.scale.cpu` et `dynamic.sizing.scale.memory` sur `true` ou `false`. Par défaut, la mise à l'échelle de la CPU est définie sur `false`, et la mise à l'échelle de la mémoire est définie sur `true`. ### Ressources minimales et maximales (limites) En option, vous pouvez également définir des limites pour les ressources de CPU et de mémoire. Choisissez une valeur minimale et maximale pour ces ressources avec les annotations `dynamic.sizing.[memory/cpu].[min/max]` lorsque vous activez la mise à l'échelle automatique. Par défaut, les ressources ne sont pas limitées. Définissez les annotations sous forme de chaînes représentant une quantité de ressources Kubernetes. Par exemple, définissez `dynamic.sizing.memory.max` sur `4G` pour représenter 4 Go. # Surveillance de la mise à l'échelle automatique verticale pour Amazon EMR on EKS Vous pouvez utiliser l'outil de ligne de commande **kubectl** Kubernetes pour répertorier les recommandations actives et verticales liées à l'autoscaling sur votre cluster. Vous pouvez également consulter les signatures de vos tâches suivies et purger les ressources inutiles associées aux signatures. ## Liste des recommandations de mise à l'échelle automatique verticale pour votre cluster Utilisez kubectl pour obtenir la ressource `verticalpodautoscaler` et en afficher l'état actuel et les recommandations. L'exemple de requête ci-dessous renvoie toutes les ressources actives de votre cluster Amazon EKS. ``` kubectl get verticalpodautoscalers \ -o custom-columns="NAME:.metadata.name,"\ "SIGNATURE:.metadata.labels.emr-containers\.amazonaws\.com/dynamic\.sizing\.signature,"\ "MODE:.spec.updatePolicy.updateMode,"\ "MEM:.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.memory" \ --all-namespaces ``` Le résultat de cette requête ressemble à ce qui suit : ``` NAME SIGNATURE MODE MEM ds-example-id-1-vpa job-signature-1 Off none ds-example-id-2-vpa job-signature-2 Initial 12936384283 ``` ## Interrogation et suppression des recommandations de mise à l'échelle automatique verticale pour votre cluster Lorsque vous supprimez une ressource d'exécution de tâches à mise à l'échelle automatique verticale Amazon EMR, l'objet VPA associé qui suit et stocke les recommandations est automatiquement effacé. L'exemple ci-dessous utilise kubectl pour purger les recommandations pour une tâche identifiée par une signature : ``` kubectl delete jobrun -n emr -l=emr-containers\.amazonaws\.com/dynamic\.sizing\.signature=integ-test jobrun.dynamicsizing.emr.services.k8s.aws "ds-job-signature" deleted ``` Si vous ne connaissez pas la signature spécifique de la tâche ou si vous souhaitez purger toutes les ressources du cluster, vous pouvez utiliser `--all` ou `--all-namespaces` dans votre commande au lieu de l'identifiant unique de la tâche, comme le montre l'exemple ci-dessous : ``` kubectl delete jobruns --all --all-namespaces jobrun.dynamicsizing.emr.services.k8s.aws "ds-example-id" deleted ``` # Désinstallation de l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale d'Amazon EMR on EKS Si vous souhaitez supprimer l'opérateur de mise à l'échelle automatique verticale de votre cluster Amazon EKS, utilisez la commande `cleanup` avec l'interface CLI du kit SDK de l'opérateur, comme indiqué dans l'exemple ci-dessous. Cette opération supprime également les dépendances en amont qui ont été installées avec l'opérateur, comme Vertical Pod Autoscaler. ``` operator-sdk cleanup emr-dynamic-sizing ``` Si des tâches sont en cours d'exécution sur le cluster lorsque vous supprimez l'opérateur, elles continuent de s'exécuter sans mise à l'échelle automatique verticale. [Si vous soumettez des tâches sur le cluster après avoir supprimé l'opérateur, Amazon EMR on EKS ignorera tous les paramètres liés à la mise à l'échelle automatique verticale que vous auriez définis lors de la configuration.](jobruns-vas-configure.md)