什么是瞬态集群？解读火山引擎EMR Stateless 的创新理念以及应用 _瞬态集群

作者 | 火山引擎EMR团队
众所周知，基于 Hadoop 的 EMR 体系发展到现在，经历了很多个阶段。从基于 IDC 机房通过 CDH 去部署的 1. 0 阶段，演进到在公有云上面按照存算分离的办法去进行的 2. 0 阶段。
而在这些基础上，火山引擎数智平台 VeDI 的 EMR 团队又探索出了无状态的 EMR 3.0 演进阶段。上个月底，火山引擎 EMR 正式上线瞬态集群新功能，该能力基于业界领先的 EMR Stateless 理念，可以实现集群级别的弹性伸缩，即无业务需求时释放集群，有业务需求时再拉起集群，从而帮助企业大幅降低产品使用和平台运维成本。
什么是瞬态集群，什么是 Stateless 理念，本文从基础概念、架构体系、演进过程、实际运用场景&使用价值等多个角度全方位介绍 EMR Stateless 的创新理念以及应用。

文章插图
【什么是瞬态集群？解读火山引擎EMR Stateless 的创新理念以及应用】什么是 Stateless？
Stateless——它的本质是一个瞬态集群的概念，但又不完全是瞬态集群，它属于一个轻量级交付的、无状态的瞬态集群。那无状态的瞬态集群又是什么意思呢？
首先，Stateless 的集群是在存算分离的基础上，进一步演化而得来的一个瞬态集群。普通的存算分离集群，像 Hadoop 体系里的相关内容都是绑定在集群中的，没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Server 等进行了服务化，也就是从计算集群中把它们剥离出来了。
在 Stateless 的加持下，我们所指的 Hadoop 体系中的 Master、Core、Task 等节点就组成一个无状态的轻量级瞬态集群，可以被随时创建或释放，并拥有多个副本，这无疑可以让集群具备一个更好的扩展性。基于此，接下来就能够在云原生的基础上，以集群的视野，去更好的做能力的成长以及成本的优化。

文章插图
接下来，为大家对比一下 Stateful 模式和 Stateless 模式，它们两个之间有什么典型的差异点？

文章插图
左边这个流程图，是一个传统的 Stateful 模式。
在这个模式下，大家要提交一个任务的数据流程通常是这样的，首先必须要有一个长时间运行的集群，有了集群以后，再将任务提交上去，接下来无论是通过 IO 的直接返回，还是把数据写入到 HDFS 或是对象存储，执行结束后都将拿到历史结果。
站在大数据维护视角来看，在提交任务的流程结束以后，运维长时间运行的集群，无论是对它的运行状态进行监控，看看它是否出现了故障，还是对它存在的服务进行日志采集，这些动作都会产生一定量的运维成本。同时，在任务结束后，这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲，这其实是一个不利的选项，以上就是典型的Stateful模式。
而在 Stateless 的模式下，这一切就会有所变化。
首先，操作的第一步直接变为了提交任务。在提交任务以后，集群会被及时地、按需地创建出来用于运行任务。当任务运行完成以后，集群将会被释放掉。在用户拿到计算结果之后，意味着整个的任务提交过程随之结束。
在这个过程中，由于 Stateless 已经把具有状态属性的，像日志服务之类的功能外置于集群。在集群释放以后，用户仍可以通过日志服务查询到任何一个时间段内，在 Stateless 集群模板下面的集群里执行过的任何一个任务结果。
在这样的流程中，用户是不需要去运维执行集群的。这就是 Stateful 和 Stateless 最大的不同点。

文章插图
看了以上的内容，大家肯定会产生一些问题，有一些概念性的普遍问题，在这里可以先跟大家讲解一下。
1.Stateless 跟 Serverless 的区别？
首先，Serverless 相比于 Stateless，其实就是全托管和半托管的区别。在半托管的情况下，用户需要自我的去运维一些集群资源以及集群配置相关的内容，而在全托管的情况下，用户可以省去这部分的配置，但是也会失去了一些自定义配置集群的灵活性。
而 Stateless 其实是处于一个半托管的场景下面，基于 on cluster 形态的云原生优化体系，它和 Serverless 这种全托管的形态是没有什么本质联系的。它们相似之处，是在对资源的使用上面都比较充分，只有在执行任务时才会有计算资源存在。