Om een Spark-applicatie te ontwikkelen die geschikt is voor een multi-tenant omgeving met de genoemde eisen, kun je de volgende aanpak overwegen: 1. **Gebruik van Spark’s resource management en scheduling:** - **Stand-alone of YARN-cluster:** Kies een clustermanager die multi-tenancy ondersteunt, zoals YARN of Kubernetes, afhankelijk van je infrastructuur. - **Fair scheduler instellen:** Configureer de Spark Fair Scheduler (beschikbaar vanaf Spark 1.6) om het FIFO-beleid te ondersteunen en resource sharing op best effort basis te realiseren. Hiermee worden resources eerlijk verdeeld op basis van toegewezen pools. 2. **Tenant-specifieke resource pools:** - Maak voor elke tenant een aparte pool of queue aan in de scheduler. Bijvoorbeeld, met YARN’s queue management of via Spark’s scheduler pools. - Stel resource quota’s in voor elke pool, zodat geen enkele tenant de volledige clusterresources kan domineren. 3. **Resource sharing en isolatie:** - Omdat je resource sharing op basis van best effort wilt, stel je geen strikte begrenzingen in, maar zorg je dat de fair scheduler de resources eerlijk verdeelt. - Gebruik dynamische resource allocatie (Dynamic Allocation) indien mogelijk, om resources flexibel aan te passen afhankelijk van workload. 4. **Batch en streaming workload management:** - Voor batchtaken: plan deze op de FIFO basis binnen de toegewezen queues. - Voor streaming: gebruik structured streaming, en zorg dat streaming jobs worden ingedeeld in de juiste queue en met de juiste prioriteit. 5. **Om resource-concurrentie en vertragingen te minimaliseren:** - Monitor de resourcegebruik en vertragingen nauwkeurig. - Overweeg het instellen van limieten op de maximale resources per tenant, ook al is het op best effort basis. - Implementeer backpressure mechanismen en batching strategieën om te voorkomen dat één tenant de resources volledig blokkeert. 6. **Implementatievoorbeeld:** - Configureer `spark.scheduler.mode` op `FAIR`. - Definieer scheduler pools in `spark-defaults.conf` of via SparkContext: ```scala val sc = new SparkContext(conf) sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "tenant1") ``` - Herhaal voor elke tenant met verschillende pools. 7. **Aanvullende overwegingen:** - Gebruik monitoring tools zoals Spark UI, Ganglia, Prometheus, of Grafana om resourcegebruik en vertragingen te volgen. - Overweeg het gebruik van resource quotas en limits op clusterbeheerlaag (YARN, Kubernetes) om oncontroleerbare resourceconcurrentie te voorkomen. **Kort samengevat:** Je bouwt een multi-tenant Spark-omgeving met behulp van de fair scheduler en aparte resource pools voor elke tenant. Door resource sharing op best effort en FIFO-planning te configureren, minimaliseer je vertragingen en zorg je voor eerlijke toegang tot clusterresources. Monitoring en eventueel resource limieten helpen bij het omgaan met resource-concurrentie. Heb je hulp nodig bij de specifieke configuratiebestanden of implementatie?

Hier is een gestructureerd voorstel voor je Spark 3.1.2 multi-tenant applicatie: ## 1. Configuratie Spark Scheduler ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("MultiTenantSparkApp") \ .config("spark.scheduler.mode", "FAIR") \ .config("spark.scheduler.allocation.file", "/path/to/fairscheduler.xml") \ .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \ .config("spark.dynamicAllocation.enabled", "true") \ .config("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "50") \ .getOrCreate() ``` ## 2. Fair Scheduler Configuratie (fairscheduler.xml) ```xml <?xml version="1.0"?> <allocations> <pool name="tenant1"> <schedulingMode>FIFO</schedulingMode> <weight>1</weight> <minShare>2</minShare> </pool> <pool name="tenant2"> <schedulingMode>FIFO</schedulingMode> <weight>1</weight> <minShare>2</minShare> </pool> <pool name="tenant3"> <schedulingMode>FIFO</schedulingMode> <weight>1</weight> <minShare>2</minShare> </pool> <pool name="default"> <schedulingMode>FIFO</schedulingMode> <weight>1</weight> </pool> </allocations> ``` ## 3. Tenant-specifieke Spark Contexten ```python def get_tenant_session(tenant_id: str): return SparkSession.builder \ .appName(f"Tenant_{tenant_id}") \ .config("spark.scheduler.pool", tenant_id) \ .getOrCreate() # Gebruik per tenant tenant1_spark = get_tenant_session("tenant1") tenant2_spark = get_tenant_session("tenant2") tenant3_spark = get_tenant_session("tenant3") ``` ## 4. Resource Management Optimalisaties ```python # Aanvullende configuraties voor resource management additional_configs = { "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "1", "spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout": "60s", "spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout": "120s", "spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled": "true", "spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled": "true" } ``` ## 5. Monitoring en Metrics ```python from pyspark.sql.streaming import StreamingQueryListener class TenantAwareListener(StreamingQueryListener): def onQueryStarted(self, event): print(f"Tenant query started: {event.name}") def onQueryProgress(self, event): # Monitor tenant-specifieke metrics pass def onQueryTerminated(self, event): print(f"Tenant query completed: {event.name}") spark.streams.addListener(TenantAwareListener()) ``` ## 6. Best Practices voor Multi-Tenancy **Data Isolation:** - Gebruik separate databases/schemas per tenant - Implementeer row-level security waar nodig - Houd tenant-data fysiek gescheiden **Performance Monitoring:** ```python # Track tenant-specifieke performance metrics def log_tenant_metrics(tenant_id, duration, resources_used): # Implementeer logging naar centrale monitoring pass ``` **Resource Limieten:** ```xml <!-- Optionele resource limits per pool --> <maxResources>8g, 4cores</maxResources> ``` ## 7. Deployment Recommendations - **Cluster Mode**: Gebruik YARN of Kubernetes voor betere isolation - **Executor Config**: Houd executors medium-sized (4-8 cores) - **Monitoring**: Implementeer Prometheus metrics voor tenant-aware monitoring - **Backpressure**: Voor streaming, configureer `spark.streaming.backpressure.enabled=true` Deze setup biedt best-effort resource sharing met FIFO scheduling per tenant pool, wat resource concurrentie vermindert door eerlijke verdeling terwijl flexibiliteit behouden blijft.