数据湖相关 FAQ
本文介绍数据湖相关的常见问题,并给出解决方案。文中介绍的很多指标,需要您通过 set enable_profile=true
设置来采集 SQL 查询的 Profile 并进行分析。
HDFS 慢节点问题
问题描述
在访问 HDFS 上存储的数据文件时,如果发现 SQL 查询的 Profile 中 __MAX_OF_FSIOTime
和 __MIN_OF_FSIOTime
两个指标的值相差很大,说明当前环境存在 HDFS 集群某些 DataNode 节点较慢的情况。如下所示的 Profile,就是典型的 HDFS 慢节点场景:
- InputStream: 0
- AppIOBytesRead: 22.72 GB
- __MAX_OF_AppIOBytesRead: 187.99 MB
- __MIN_OF_AppIOBytesRead: 64.00 KB
- AppIOCounter: 964.862K (964862)
- __MAX_OF_AppIOCounter: 7.795K (7795)
- __MIN_OF_AppIOCounter: 1
- AppIOTime: 1s372ms
- __MAX_OF_AppIOTime: 4s358ms
- __MIN_OF_AppIOTime: 1.539ms
- FSBytesRead: 15.40 GB
- __MAX_OF_FSBytesRead: 127.41 MB
- __MIN_OF_FSBytesRead: 64.00 KB
- FSIOCounter: 1.637K (1637)
- __MAX_OF_FSIOCounter: 12
- __MIN_OF_FSIOCounter: 1
- FSIOTime: 9s357ms
- __MAX_OF_FSIOTime: 60s335ms
- __MIN_OF_FSIOTime: 1.536ms
解决方案
当前有三种解决方案:
- 【推荐】开启 Data Cache。通过自动缓存远端数据到 BE(或 CN)节点,消除 HDFS 慢节点对查询的影响。
- 【推荐】缩短 HDFS 客户端和 DataNode 之间的超时时间,适合 Data Cache 不起效果的场景。
- 开启 Hedged Read 功能。开启后,如果当前从某个数据块读取数据比较慢,StarRocks 发起一个新的 Read 任务,与原来的 Read 任务并行,用于从目标数据块的副本上读取数据。不管哪个 Read 任务先返回结果,另外一个 Read 任务则会取消。Hedged Read 可以加速数据读取速度,但是也会导致 Java 虚拟机(简称“JVM”)堆内存的消耗显著增加。因此,在物理机内存比较小的情况下,不建议开启 Hedged Read。
【推荐】Data Cache
参见 Data Cache。