Question

我一直在使用Spark数据源从Parquet写入Kudu，并且写入性能非常糟糕：大约12000行/秒。每行大约160个字节。

我们有7个kudu节点，每个24核+ 64 GB RAM +每个12 SATA磁盘。资源似乎都不是瓶颈：tserver cpu的使用约为3-4核，RAM 10G，没有磁盘拥塞。

我仍然看到大多数时间写请求都停留在队列中。任何想法都值得赞赏。

W0811 12:34:03.526340  7753 rpcz_store.cc:251] Call kudu.tserver.TabletServerService.Write from 10.60.170.18:10000 (ReqId={client: 81ae6f3c6e1b4d9493ea95f87ccd1dfa, seq_no=9365, attempt_no=1}) took 13255ms (client timeout 10000).
W0811 12:34:03.526489  7753 rpcz_store.cc:255] Trace:
0811 12:33:50.270477 (+     0us) service_pool.cc:163] Inserting onto call queue
0811 12:33:50.270497 (+    20us) service_pool.cc:222] Handling call
0811 12:34:03.526316 (+13255819us) inbound_call.cc:157] Queueing success response
Related trace 'txn':
0811 12:34:03.328337 (+     0us) write_transaction.cc:101] PREPARE: Starting
0811 12:34:03.328563 (+   226us) write_transaction.cc:268] Acquiring schema lock in shared mode
0811 12:34:03.328564 (+     1us) write_transaction.cc:271] Acquired schema lock
0811 12:34:03.328564 (+     0us) tablet.cc:400] PREPARE: Decoding operations
0811 12:34:03.328742 (+   178us) tablet.cc:422] PREPARE: Acquiring locks for 24 operations
0811 12:34:03.447163 (+118421us) lock_manager.cc:377] Waited 118408us for lock on <redacted>
0811 12:34:03.447203 (+    40us) tablet.cc:426] PREPARE: locks acquired
0811 12:34:03.447203 (+     0us) write_transaction.cc:126] PREPARE: finished.
0811 12:34:03.447361 (+   158us) write_transaction.cc:136] Start()
0811 12:34:03.447366 (+     5us) write_transaction.cc:141] Timestamp: P: 1533965643563964 usec, L: 6
0811 12:34:03.447674 (+   308us) log.cc:582] Serialized 64909 byte log entry
0811 12:34:03.449561 (+  1887us) write_transaction.cc:149] APPLY: Starting
0811 12:34:03.526238 (+ 76677us) tablet_metrics.cc:365] ProbeStats: bloom_lookups=48,key_file_lookups=48,delta_file_lookups=24,mrs_lookups=0
0811 12:34:03.526260 (+    22us) log.cc:582] Serialized 237 byte log entry
0811 12:34:03.526268 (+     8us) write_transaction.cc:309] Releasing row and schema locks
0811 12:34:03.526280 (+    12us) write_transaction.cc:277] Released schema lock
0811 12:34:03.526300 (+    20us) write_transaction.cc:196] FINISH: updating metrics
Metrics: {"child_traces":[["txn",{"apply.queue_time_us":11,"cfile_cache_hit":205,"cfile_cache_hit_bytes":21900627,"num_ops":24,"prepare.queue_time_us":13057291,"prepare.run_cpu_time_us":1017,"prepare.run_wall_time_us":119378,"raft.queue_time_us":71,"raft.run_cpu_time_us":303,"raft.run_wall_time_us":304,"replication_time_us":2170,"row_lock_wait_count":1,"row_lock_wait_us":118408,"spinlock_wait_cycles":45824}]]}

Answer 1

第一个挑战是，要花300万个时间将一个带有200列的23M行表导入Kudu（按主键划分4个散列分区）。精确地，它花费了多达58分钟，相当于每秒63行。我不敢相信Kudu这么慢，我们仔细检查了安装和配置文档。不幸的是，我们信任默认值，正如我在Kudu松弛频道上发现的（感谢Will Berkeley！），有两个参数需要调整。具体来说：

memory_limit_hard_bytes控制Kudu守护程序应使用的内存总量。

maintenance_manager_num维护线程数，建议设置为Kudu使用的磁盘数的1/3

CDH Kudu包裹的默认设置非常糟糕-Kudu受到1Gb内存的限制，并且仅使用1个维护线程。我们将后一个设置为4（12个驱动器/ 3），将前一个设置为0（动态分配）。 CM不想为memory_limit_hard_bytes接受0，我们必须使用CM安全阀来覆盖它。完成并重新启动Kudu后，我的第一个23M表在240秒（每秒约95k行）中完成-更好！从Impala到Impala实木复合地板的CTAS仅用了60秒。

Answer 2

原来是由于我们的数据重复造成的。我们使用的字段包含大约120万行，其值与Kudu中的主键相同（为空字符串）。因此Kudu将相同的密钥更新了120万次，并且每次都需要获取锁，因此随着时间的推移，提取速度会下降。

我们删除了重复的键行，提取速度提高到10倍。

Apache Kudu插入速度慢，排队时间长

2 个答案: