华为云用户手册
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操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar name”的值,例如“/user/admin/examples/apps/map-reduce/lib/oozie-examples-5.1.0.jar”。然后单击“添加”。 单击“属性+”,添加输入输出相关属性。 例如配置“mapred.input.dir”的值为“/user/admin/examples/input-data/text”,配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击右上角的配置按钮。在打开的配置界面中,单击“删除+”,添加删除目录,例如“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击Oozie编辑器右上角的。 保存前如果需要修改作业名称(默认为“My Workflow”),可以直接单击该名称进行修改,例如“MapReduce-Workflow”。 保存完成后,单击,提交该作业。 作业提交后,可通过Hue界面查看作业的详细信息、日志、进度等相关内容。
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前提条件 Spark2x和Oozie组件安装完成且运行正常,客户端安装成功。 如果当前客户端为旧版本,需要重新下载和安装客户端。 已创建或获取访问Oozie服务的人机用户账号及密码。 该用户需要从属于hadoop、supergroup、hive组,同时添加Oozie的角色操作权限。如果使用Hive多实例,该用户还需要从属于具体的Hive实例组,如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。
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操作步骤 以客户端安装用户登录安装Oozie客户端的节点。 执行以下命令,获取安装环境信息。其中“/opt/client”为客户端安装路径,该操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 source /opt/client/bigdata_env 判断集群认证模式。 安全模式,执行kinit命令进行用户认证。 例如,使用oozieuser用户进行认证。 kinit oozieuser 普通模式,执行4。 执行以下命令,进入样例目录。 cd /opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples/apps/spark2x/ 该目录下需关注文件如表1所示。 表1 文件说明 文件名称 描述 job.properties 工作流的参数变量定义文件。 workflow.xml 工作流的规则定制文件。 lib 工作流运行依赖的jar包目录。 执行以下命令,编辑“job.properties”文件。 vi job.properties 修改如下内容: 更改“userName”的参数值为提交任务的人机用户名,例如“userName=oozieuser”。 执行oozie job命令,运行工作流文件。 oozie job -oozie https://oozie角色的主机名:21003/oozie/ -config job.properties -run 命令参数解释如下: -oozie 实际执行任务的Oozie服务器URL -config 工作流属性文件 -run 运行工作流 执行完工作流文件,显示“job id”表示提交成功,例如“job: 0000021-140222101051722-oozie-omm-W”。登录Oozie管理页面,查看运行情况。 使用oozieuser用户,登录Oozie WebUI页面:https://oozie角色的ip地址:21003/oozie 。 Oozie的WebUI界面中,可在页面表格根据“job id”查看已提交的工作流信息。
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回答 在HMaster主备倒换或启动期间,HMaster为先前失败/停用的RegionServer执行WAL splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程: TableNamespaceManager 这是一个帮助类,用于在HMaster主备倒换或启动期间,管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间(hbase.master.namespace.init.timeout,默认为3600000ms)内没有上线,那么它就会异常中断HMaster进程。 InitializationMonitor 这是一个主HMaster初始化线程监控类,用于监控主Master的初始化。如果在规定时间(hbase.master.initializationmonitor.timeout,默认为3600000ms)内初始化线程失败,该线程会异常终止HMaster(如果该hbase.master.initializationmonitor.haltontimeout被启动,默认为false)。 在HMaster主备倒换或启动期间,如果WAL hlog文件存在,它会初始化WAL splitting任务。如果WAL hlog splitting任务完成,它将初始化表region分配任务。 HMaster通过ZooKeeper协调log splitting任务和有效的RegionServer,并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出,新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务,RegionServer从头启动log splitting任务。 HMaster初始化工作完成情况会由于很多原因被延迟: 间歇性的网络故障。 磁盘瓶颈。 log split任务工作负荷较大,RegionServer运行缓慢。 RegionServer(region openning)响应缓慢。 在以上场景中,为使HMaster更早完成恢复任务,建议增加以下配置参数,否则Master将退出导致整个恢复进程被更大程度地延迟。 增加namespace表在线等待超时周期,保证Master有足够的时间协调RegionServer workers split任务,避免一次次重复相同的任务。 “hbase.master.namespace.init.timeout”(默认为3600000ms) 通过RegionServer worker增加并行split任务执行数,保证RegionServer worker能并行处理split work(RegionServer需要有更多的核心)。在“客户端安装路径/HBase/hbase/conf/hbase-site.xml”中添加参数: “hbase.regionserver.wal.max.splitters”(默认为2) 如果所有的恢复过程都需要时间,增加初始化监控线程超时时间。 “hbase.master.initializationmonitor.timeout”(默认为3600000ms)
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回答 当Standby NameNode存储元数据(命名空间)时,出现断电的情况,Standby NameNode启动失败,MD5文件会损坏。通过移除损坏的fsimage,然后启动Standby NameNode,可以修复此问题。Standby NameNode会加载先前的fsimage并重现所有的edits。 修复步骤: 移除损坏的fsimage。 rm -rf ${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/current/fsimage_0000000000000096 启动Standby NameNode。
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参数说明 Hue常用参数请参见表1。 表1 Hue常用参数 配置参数 说明 缺省值 范围 HANDLER_ACCESSLOG_LEVEL Hue的访问日志级别。 DEBUG ERROR WARN INFO DEBUG HANDLER_AUDITSLOG_LEVEL Hue的审计日志级别。 DEBUG ERROR WARN INFO DEBUG HANDLER_ERRORLOG_LEVEL Hue的错误日志级别。 ERROR ERROR WARN INFO DEBUG HANDLER_LOGFILE_LEVEL Hue的运行日志级别。 INFO ERROR WARN INFO DEBUG HANDLER_LOGFILE_MAXBACKUPINDEX Hue日志文件最大个数。 20 1~999 HANDLER_LOGFILE_SIZE Hue日志文件最大大小。 5MB - Hue自定义参数请参见表2。以下自定义参数仅MRS 3.1.2及之后版本适用。
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操作步骤 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在界面左侧导航栏单击,选择“Bundle”,打开Bundle编辑器。 在作业编辑界面中单击“My Bundle”修改作业的名称。 单击“+添加Coordinator”选择需要编排的Coordinator作业。 根据界面提示设置Coordinator任务调度的开始、结束时间,然后单击右上角的保存作业。 单击编辑器右上角的,在弹出菜单选择,设置Bundle任务的启动时间,根据实际需求单击“+添加参数”设置提交参数,然后关闭对话框保存设置。 因时区转化的原因,此处时间有可能会与当地系统实际时间差异数个小时。比如在中国,此处的时间则会比当地时间晚8个小时。 单击编辑器右上角的,在弹出的确认界面中单击“提交”提交作业。
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回答 在splitWAL的过程中,参数“hbase.splitlog.manager.timeout”控制splitWAL的超时时间,如果该时间内splitWAL无法完成,则会再次提交相同的任务,在一定时间内多次提交了相同的任务,当其中某次任务执行完毕时会删除这个temp文件,所以在后来的任务执行时无法找到这个文件,故出现FileNotFoudException。需做如下调整: 当前“hbase.splitlog.manager.timeout”的默认时间为“600000ms”,集群规格为每个regionserver上有2000~3000个region,在集群正常情况下(HBase无异常,HDFS无大量的读写操作等),建议此参数依据集群的规格进行调整,如果实际规格(实际平均每个regonserver上region的个数)大于默认规格(默认平均每个regionserver上region的个数,即2000),则调整方案为(实际规格 / 默认规格)* 默认时间。 在服务端的“hbase-site.xml”文件中配置splitlog参数,如表1所示。 表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000
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问题 当集群重启后会进行split WAL操作,在splitWAL期间,HMaster出现不能close log,日志中频繁打印出FileNotFoundException及no lease信息。 2017-06-10 09:50:27,586 | ERROR | split-log-closeStream-2 | Couldn't close log at hdfs://hacluster/hbase/data/default/largeT1/2b48346d087275fe751fc049334fda93/recovered.edits/0000000000000000000.temp | org.apache.hadoop.hbase.wal.WALSplitter$LogRecoveredEditsOutputSink$2.call(WALSplitter.java:1330) java.io.FileNotFoundException: No lease on /hbase/data/default/largeT1/2b48346d087275fe751fc049334fda93/recovered.edits/0000000000000000000.temp (inode 1092653): File does not exist. [Lease. Holder: DFSClient_NONMAPREDUCE_1202985678_1, pendingcreates: 1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.analyzeFileState(FSNamesystem.java:3223) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getNewBlockTargets(FSNamesystem.java:3057) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getAdditionalBlock(FSNamesystem.java:3011) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.addBlock(NameNodeRpcServer.java:842) ?at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.addBlock(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:526) ?at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) ?at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) ?at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:973) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2260) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2256) ?at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) ?at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) ?at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1769) ?at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2254) ?at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor40.newInstance(Unknown Source) ?at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) ?at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) ?at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:106) ?at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:73) ?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.locateFollowingBlock(DataStreamer.java:1842) ?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.nextBlockOutputStream(DataStreamer.java:1639) ?at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.run(DataStreamer.java:665)
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前提条件 已创建包含Doris服务的集群,集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 已安装MySQL客户端,相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris章节。 创建具有Doris管理权限的用户。 集群已启用Kerberos认证(安全模式) 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户,例如“dorisuser”,创建一个拥有“Doris管理员权限”的角色绑定给该用户。 使用新建的用户dorisuser重新登录FusionInsight Manager,修改该用户初始密码。 集群未启用Kerberos认证(普通模式) 使用admin用户连接Doris后,创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已参考手动备份Doris数据完成备份需要恢复的Doris表或分区数据。
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数据恢复原理介绍 Doris数据恢复操作需指定一个远端仓库中已存在的备份数据,再将备份数据恢复到本地集群中。当提交Restore请求后,系统内部会做如下操作: 在本地创建对应的元数据 会在本地集群中创建恢复对应的表分区等结构。创建完成后,该表可见,但是不可访问。 本地snapshot 将在本地集群中创建的表做一个快照,是一个空快照(刚创建的表没有数据),用于在Backend上产生对应的快照目录,接收从远端仓库下载的快照文件。 下载快照 远端仓库中的快照文件,会被下载到对应的生成的快照目录中,由各个Backend并发完成。 生效快照 快照下载完成后,要将各个快照映射为当前本地表的元数据。然后重新加载这些快照,使之生效,完成最终的恢复作业。
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注意事项 Flume可靠性保障措施有哪些? Source&Channel、Channel&Sink之间的事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_blance机制,例如负载均衡示例如下。 server.sinkgroups=g1 server.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2 server.sinkgroups.g1.processor.type=load_balance server.sinkgroups.g1.processor.backoff=true server.sinkgroups.g1.processor.selector=random Flume多agent聚合级联时的注意事项? 级联时需要使用Avro或者Thrift协议进行级联。 聚合端存在多个节点时,连接配置尽量配置均衡,不要聚合到单节点上。
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常用Sink配置 HDFS Sink HDFS Sink将数据写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)。常用配置如下表所示: 表16 HDFS Sink常用配置 参数 默认值 描述 channel - 与之相连的channel。 type hdfs hdfs sink的类型,必须设置为hdfs。 hdfs.path - HDFS上数据存储路径,必须以“hdfs://hacluster/”开头。 monTime 0(不开启) 线程监控阈值,更新时间超过阈值后,重新启动该Sink,单位:秒。 hdfs.inUseSuffix .tmp 正在写入的hdfs文件后缀。 hdfs.rollInterval 30 按时间滚动文件,单位:秒,同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 hdfs.rollSize 1024 按大小滚动文件,单位:bytes,同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 hdfs.rollCount 10 按Event个数滚动文件,同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 说明: 参数“rollInterval”、“rollSize”和“rollCount”可同时配置,三个参数采取优先原则,哪个参数值先满足,优先按照哪个参数进行压缩。 hdfs.idleTimeout 0 自动关闭空闲文件超时时间,单位:秒。 hdfs.batchSize 1000 批次写入HDFS的Event个数。 hdfs.kerberosPrincipal - 认证HDFS的Kerberos principal,普通模式集群不配置,安全模式集群必须配置。 hdfs.kerberosKeytab - 认证HDFS的Kerberos keytab,普通模式集群不配置,安全模式集群中,用户必须对jaas.cof文件中的keyTab路径有访问权限。 hdfs.fileCloseByEndEvent true 收到源文件的最后一个Event时是否关闭hdfs文件。 hdfs.batchCallTimeout - 批次写入HDFS超时控制时间,单位:毫秒。 当不配置此参数时,对每个Event写入HDFS进行超时控制。当“hdfs.batchSize”大于0时,配置此参数可以提升写入HDFS性能。 说明: “hdfs.batchCallTimeout”设置多长时间需要考虑“hdfs.batchSize”的大小,“hdfs.batchSize”越大,“hdfs.batchCallTimeout”也要调整更长时间,设置过短时间容易导致写HDFS失败。 serializer.appendNewline true 将一个Event写入HDFS后是否追加换行符('\n'),如果追加该换行符,该换行符所占用的数据量指标不会被HDFS Sink统计。 hdfs.filePrefix over_%{basename} 数据写入hdfs后文件名的前缀。 hdfs.fileSuffix - 数据写入hdfs后文件名的后缀。 hdfs.inUsePrefix - 正在写入的hdfs文件前缀。 hdfs.fileType DataStream hdfs文件格式,包括“SequenceFile”、“DataStream”以及“CompressedStream”。 说明: “SequenceFile”和“DataStream”不压缩输出文件,不能设置参数“codeC”,“CompressedStream”压缩输出文件,必须设置“codeC”参数值配合使用。 hdfs.codeC - 文件压缩格式,包括gzip、bzip2、lzo、lzop、snappy。 hdfs.maxOpenFiles 5000 最大允许打开的hdfs文件数,当打开的文件数达到该值时,最早打开的文件将会被关闭。 hdfs.writeFormat Writable 文件写入格式,“Writable”或者“Text”。 hdfs.callTimeout 10000 写入HDFS超时控制时间,单位:毫秒。 hdfs.threadsPoolSize - 每个HDFS sink用于HDFS io操作的线程数。 hdfs.rollTimerPoolSize - 每个HDFS sink用于调度定时文件滚动的线程数。 hdfs.round false 时间戳是否四舍五入。如果设置为true,则会影响所有基于时间的转义序列(%t除外)。 hdfs.roundUnit second 时间戳四舍五入单位,可选为“second”、“minute”或“hour”,分别对应为秒、分钟和小时。 hdfs.useLocalTimeStamp true 是否启用本地时间戳,建议设置为“true”。 hdfs.closeTries 0 hdfs sink尝试关闭重命名文件的最大次数。默认为0表示sink会一直尝试重命名,直至重命名成功。 hdfs.retryInterval 180 尝试关闭hdfs文件的时间间隔,单位:秒。 说明: 每个关闭请求都会有多个RPC往返Namenode,因此设置的太低可能导致Namenode超负荷。如果设置0,如果第一次尝试失败的话,该Sink将不会尝试关闭文件,并且把文件打开,或者用“.tmp”作为扩展名。 hdfs.failcount 10 数据写入hdfs失败的次数。该参数作为sink写入hdfs失败次数的阈值,当超过该阈值后上报数据传输异常告警。 Avro Sink Avro Sink把events转化为Avro events并发送到配置的主机的监测端口。常用配置如下表所示: 表17 Avro Sink常用配置 参数 默认值 描述 channel - 与之相连的channel。 type - avro sink的类型,必须设置为avro。 hostname - 绑定的主机名/IP。 port - 监测端口,该端口需未被占用。 batch-size 1000 批次发送的Event个数。 client.type DEFAULT 客户端实例类型,根据所配置的模型实际使用到的通信协议设置。该值可选值包括: DEFAULT,返回AvroRPC类型的客户端实例。 OTHER,返回NULL。 THRIFT,返回Thrift RPC类型的客户端实例。 DEFAULT_LOADBALANCING, 返回LoadBalancing RPC 客户端实例。 DEFAULT_FAILOVER, 返回Failover RPC 客户端实例。 ssl false 是否使用SSL加密。设置为true时还必须指定“密钥(keystore)”和“密钥存储密码(keystore-password)”。 truststore-type JKS Java信任库类型,“JKS”或“PKCS12”。 说明: JKS的密钥库和私钥采用不同的密码进行保护,而PKCS12的密钥库和私钥采用相同密码进行保护。 truststore - Java信任库文件。 truststore-password - Java信任库密码。 keystore-type JKS ssl启用后密钥存储类型。 keystore - ssl启用后密钥存储文件路径,开启ssl后,该参数必填。 keystore-password - ssl启用后密钥存储密码,开启ssl后,该参数必填。 connect-timeout 20000 第一次连接的超时时间,单位:毫秒。 request-timeout 20000 第一次请求后一次请求的最大超时时间,单位:毫秒。 reset-connection-interval 0 一次断开连接后,等待多少时间后进行重新连接,单位:秒。默认为0表示不断尝试。 compression-type none 批数据压缩类型,“none”或“deflate”,“none”表示不压缩,“deflate”表示压缩。该值必须与AvroSource的compression-type匹配。 compression-level 6 批数据压缩级别(1-9),数值越高,压缩率越高。 exclude-protocols SSLv3 排除的协议列表,用空格分开。默认排除SSLv3协议。 HBase Sink HBase Sink将数据写入到HBase中。常用配置如下表所示: 表18 HBase Sink常用配置 参数 默认值 描述 channel - 与之相连的channel。 type - hbase sink的类型,必须设置为hbase。 table - HBase表名称。 columnFamily - HBase列族。 monTime 0(不开启) 线程监控阈值,更新时间超过阈值后,重新启动该Sink,单位:秒。 batchSize 1000 批次写入HBase的Event个数。 kerberosPrincipal - 认证HBase的Kerberos principal,普通模式集群不配置,安全模式集群必须配置。 kerberosKeytab - 认证HBase的Kerberos keytab,普通模式集群不配置,安全模式集群中,flume运行用户必须对jaas.cof文件中的keyTab路径有访问权限。 coalesceIncrements true 是否在同一个处理批次中,合并对同一个hbase cell多个操作。设置为true有利于提高性能。 Kafka Sink Kafka Sink将数据写入到Kafka中。常用配置如下表所示: 表19 Kafka Sink常用配置 参数 默认值 描述 channel - 与之相连的channel。 type - kafka sink的类型,必须设置为org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink。 kafka.bootstrap.servers - Kafka 的bootstrap 地址端口列表。如果集群安装有kafka并且配置已经同步,服务端可以不配置此项,默认值为Kafka集群中所有的broker列表,客户端必须配置该项,多个用逗号分隔。端口和安全协议的匹配规则必须为:21007匹配安全模式(SASL_PLAINTEXT),9092匹配普通模式(PLAINTEXT)。 monTime 0(不开启) 线程监控阈值,更新时间超过阈值后,重新启动该Sink,单位:秒。 kafka.producer.acks 1 必须收到多少个replicas的确认信息才认为写入成功。0表示不需要接收确认信息,1表示只等待leader的确认信息。-1表示等待所有的relicas的确认信息。设置为-1,在某些leader失败的场景中可以避免数据丢失。 kafka.topic - 数据写入的topic,必须填写。 allowTopicOverride false 是否将Event Header中保存的topic替换kafka.topic中配置的topic。 flumeBatchSize 1000 批次写入Kafka的Event个数。 kafka.security.protocol SASL_PLAINTEXT Kafka安全协议,普通模式集群下须配置为“PLAINTEXT”。端口和安全协议的匹配规则必须为:21007匹配安全模式(SASL_PLAINTEXT),9092匹配普通模式(PLAINTEXT)。 ignoreLongMessage false 是否丢弃超大消息的开关。 messageMaxLength 1000012 Flume写入Kafka的消息的最大长度。 defaultPartitionId - 用于指定channel中的events被传输到哪一个Kafka partition ID ,此值会被partitionIdHeader覆盖。默认情况下,如果此参数不设置,会由Kafka Producer's partitioner 进行events分发(可以通过指定key或者kafka.partitioner.class自定义的partitioner)。 partitionIdHeader - 设置时,对应的Sink 将从Event 的Header中获取使用此属性的值命名的字段的值,并将消息发送到主题的指定分区。 如果该值无对应的有效分区,则会发生EventDeliveryException。 如果Header 值已经存在,则此设置将覆盖参数defaultPartitionId。 Other Kafka Producer Properties - 其他Kafka配置,可以接受任意Kafka支持的生产配置,配置需要加前缀 .kafka。 Thrift Sink Thrift Sink把events转化为Thrift events并发送到配置的主机的监测端口。常用配置如下表所示: 表20 Thrift Sink常用配置 参数 默认值 描述 channel - 与之相连的channel。 type thrift thrift sink的类型,必须设置为thrift。 hostname - 绑定的主机名/IP。 port - 监测端口,该端口需未被占用。 batch-size 1000 批次发送的Event个数。 connect-timeout 20000 第一次连接的超时时间,单位:毫秒。 request-timeout 20000 第一次请求后一次请求的最大超时时间,单位:毫秒。 kerberos false 是否启用Kerberos认证。 client-keytab - 客户端使用的keytab文件地址,flume运行用户必须对认证文件具有访问权限。 client-principal - 客户端使用的安全用户的Principal。 server-principal - 服务端使用的安全用户的Principal。 compression-type none Flume发送数据的压缩类型,“none”或“deflate”,“none”表示不压缩,“deflate”表示压缩。 maxConnections 5 Flume发送数据时的最大连接池大小。 ssl false 是否使用SSL加密。 truststore-type JKS Java信任库类型。 truststore - Java信任库文件。 truststore-password - Java信任库密码。 reset-connection-interval 0 一次断开连接后,等待多少时间后进行重新连接,单位:秒。默认为0表示不断尝试。
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Channel Selector Channel Selector可以允许一个Source对接多个Channel,通过选择不同的Selector类型来将Source的数据进行分流或者复制,目前Flume提供的Channel Selector有两种:Replicating和Multiplexing。 Replicating:表示Source的数据同步发送给所有Channel。 Multiplexing:表示根据Event中的Header的指定字段的值来进行判断,从而选择相应的Channel进行发送,从而起到根据业务类型进行分流的目的。 Replicating配置样例: client.sources = kafkasource client.channels = channel1 channel2 client.sources.kafkasource.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource client.sources.kafkasource.kafka.topics = topic1,topic2 client.sources.kafkasource.kafka.consumer.group.id = flume client.sources.kafkasource.kafka.bootstrap.servers = 10.69.112.108:21007 client.sources.kafkasource.kafka.security.protocol = SASL_PLAINTEXT client.sources.kafkasource.batchDurationMillis = 1000 client.sources.kafkasource.batchSize = 800 client.sources.kafkasource.channels = channel1 c el2 client.sources.kafkasource.selector.type = replicating client.sources.kafkasource.selector.optional = channel2 表1 Replicating配置样例参数说明 选项名称 默认值 描述 Selector.type replicating Selector类型,应配置为replicating Selector.optional - 可选Channel,可以配置为列表 Multiplexing配置样例: client.sources = kafkasource client.channels = channel1 channel2 client.sources.kafkasource.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource client.sources.kafkasource.kafka.topics = topic1,topic2 client.sources.kafkasource.kafka.consumer.group.id = flume client.sources.kafkasource.kafka.bootstrap.servers = 10.69.112.108:21007 client.sources.kafkasource.kafka.security.protocol = SASL_PLAINTEXT client.sources.kafkasource.batchDurationMillis = 1000 client.sources.kafkasource.batchSize = 800 client.sources.kafkasource.channels = channel1 channel2 client.sources.kafkasource.selector.type = multiplexing client.sources.kafkasource.selector.header = myheader client.sources.kafkasource.selector.mapping.topic1 = channel1 client.sources.kafkasource.selector.mapping.topic2 = channel2 client.sources.kafkasource.selector.default = channel1 表2 Multiplexing配置样例参数说明 选项名称 默认值 描述 Selector.type replicating Selector类型,应配置为multiplexing Selector.header Flume.selector.header - Selector.default - - Selector.mapping.* - - Multiplexing类型的Selector的样例中,选择Event中Header名称为topic的字段来进行判断,当Header中topic字段的值为topic1时,向channel1发送该Event,当Header中topic字段的值为topic2时,向channel2发送该Event。 这种Selector需要借助Source中Event的特定Header来进行Channel的选择,需要根据业务场景选择合理的Header来进行数据分流。
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Interceptors Flume的拦截器(Interceptor)支持在数据传输过程中修改或丢弃传输的基本单元Event。用户可以通过在配置中指定Flume内建拦截器的类名列表,也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示,本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。 1. 拦截器用在Flume的Source、Channel之间,大部分的Source都带有Interceptor参数。用户可以依据需要配置。 2. Flume支持一个Source配置多个拦截器,各拦截器名称用空格分开。 3. 指定拦截器的顺序就是它们被调用的顺序。 4. 使用拦截器在Header中插入的内容,都可以在Sink中读取并使用。 表5 Flume内建支持的拦截器类型 拦截器类型 简要描述 Timestamp Interceptor 该拦截器会在Event的Header中插入一个时间戳。 Host Interceptor 该拦截器会在Event的Header中插入当前Agent所在节点的IP或主机名。 Remove Header Interceptor 该拦截器会依据Header中包含的符合正则匹配的字符串,丢弃掉对应的Event。 UUID Interceptor 该拦截器会为每个Event的Header生成一个UUID字符串。 Search and Replace Interceptor 该拦截器基于Java正则表达式提供简单的基于字符串的搜索和替换功能。与Java Matcher.replaceAll() 的规则相同。 Regex Filtering Interceptor 该拦截器通过将Event的Body体解释为文本文件,与配置的正则表达式进行匹配来选择性的过滤Event。提供的正则表达式可用于排除或包含事件。 Regex Extractor Interceptor 该拦截器使用正则表达式抽取原始events中的内容,并将该内容加入events的header中。 下面以Regex Filtering Interceptor 为例说明Interceptor使用(其余的可参考官网配置): 表6 Regex Filtering Interceptor配置参数说明 选项名称 默认值 描述 type - 组件类型名称,必须写为regex_filter。 regex - 用于匹配事件的正则表达式。 excludeEvents false 默认收集匹配到的Event。设置为true,则会删除匹配的Event,保留不匹配的。 配置示例(为了方便观察,此模型使用了netcat tcp作为Source源,logger作为Sink)。配置好如下参数后,在Linux的配置的主机节点上执行Linux命令“telnet 主机名或IP 44444”,并任意敲入符合正则和不符合正则的字符串。会在日志中观察到,只有匹配到的字符串被传输了。 #define the source、channel、sink server.sources = r1 server.channels = c1 server.sinks = k1 #config the source server.sources.r1.type = netcat server.sources.r1.bind = ${主机IP} server.sources.r1.port = 44444 server.sources.r1.interceptors= i1 server.sources.r1.interceptors.i1.type= regex_filter server.sources.r1.interceptors.i1.regex= (flume)|(myflume) server.sources.r1.interceptors.i1.excludeEvents= false server.sources.r1.channels = c1 #config the channel server.channels.c1.type = memory server.channels.c1.capacity = 1000 server.channels.c1.transactionCapacity = 100 #config the sink server.sinks.k1.type = logger server.sinks.k1.channel = c1
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业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异,用于指导用户进行合理的Flume业务配置,避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模块选择过程中,一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量,否则在极限负载的场景下,Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度,从而导致Channel频繁被写满,进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现,用于多个Flume Agent间进行数据中转,因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。
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模块间性能 根据模块间极限性能对比,可以看到对于前端是SpoolDir Source的场景下,Kafka Sink和HDFS Sink都能满足吞吐量要求,但是HBase Sink由于自身写入性能较低的原因,会成为性能瓶颈,会导致数据都积压在Channel中。但是如果有必须使用HBase Sink或者其他性能容易成为瓶颈的Sink的场景时,可以选择使用Channel Selector或者Sink Group来满足性能要求。
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常用Channel配置 Memory Channel Memory Channel使用内存作为缓存区,Events存放在内存队列中。常用配置如下表所示: 表12 Memory Channel常用配置 参数 默认值 描述 type - memory channel的类型,必须设置为memory。 capacity 10000 缓存在channel中的最大Event数。 transactionCapacity 1000 每次存取的最大Event数。 说明: 此参数值需要大于source和sink的batchSize。 事务缓存容量必须小于或等于Channel缓存容量。 channelfullcount 10 channel full次数,达到该次数后发送告警。 keep-alive 3 当事务缓存或Channel缓存满时,Put、Take线程等待时间。单位:秒。 byteCapacity JVM最大内存的80% channel中最多能容纳所有event body的总字节数,默认是 JVM最大可用内存(-Xmx )的80%,单位:bytes。 byteCapacityBufferPercentage 20 channel中字节容量百分比(%)。 File Channel File Channel使用本地磁盘作为缓存区,Events存放在设置的dataDirs配置项文件夹中。常用配置如下表所示: 表13 File Channel常用配置 参数 默认值 描述 type - file channel的类型,必须设置为file。 checkpointDir ${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data1~N/flume/checkpoint 说明: 此路径随自定义数据路径变更。 检查点存放路径。 dataDirs ${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data1~N/flume/data 说明: 此路径随自定义数据路径变更。 数据缓存路径,设置多个路径可提升性能,中间用逗号分开。 maxFileSize 2146435071 单个缓存文件的最大值,单位:bytes。 minimumRequiredSpace 524288000 缓冲区空闲空间最小值,单位:bytes。 capacity 1000000 缓存在channel中的最大Event数。 transactionCapacity 10000 每次存取的最大Event数。 说明: 此参数值需要大于source和sink的batchSize。 事务缓存容量必须小于或等于Channel缓存容量。 channelfullcount 10 channel full次数,达到该次数后发送告警。 useDualCheckpoints false 是否备份检查点。设置为“true”时,必须设置backupCheckpointDir的参数值。 backupCheckpointDir - 备份检查点路径。 checkpointInterval 30000 检查点间隔时间,单位:秒。 keep-alive 3 当事务缓存或Channel缓存满时,Put、Take线程等待时间。单位:秒。 use-log-replay-v1 false 是否启用旧的回复逻辑。 use-fast-replay false 是否使用队列回复。 checkpointOnClose true channel关闭时是否创建检查点。 Memory File Channel Memory File Channel同时使用内存和本地磁盘作为缓存区,消息可持久化,性能优于File Channel,接近Memory Channel的性能。此Channel目前处于试验阶段,可靠性不够高,不建议在生产环境使用。常用配置如下表所示: 表14 Memory File Channel常用配置 参数 默认值 描述 type org.apache.flume.channel.MemoryFileChannel memory file channel的类型,必须设置为“org.apache.flume.channel.MemoryFileChannel”。 capacity 50000 Channel缓存容量:缓存在Channel中的最大Event数。 transactionCapacity 5000 事务缓存容量:一次事务能处理的最大Event数。 说明: 此参数值需要大于source和sink的batchSize。 事务缓存容量必须小于或等于Channel缓存容量。 subqueueByteCapacity 20971520 每个subqueue最多保存多少byte的Event,单位:byte。 Memory File Channel采用queue和subqueue两级缓存,event保存在subqueue,subqueue保存在queue。 subqueue能保存多少event,由“subqueueCapacity”和“subqueueInterval”两个参数决定,“subqueueCapacity”限制subqueue内的Event总容量,“subqueueInterval”限制subqueue保存Event的时长,只有subqueue达到“subqueueCapacity”或“subqueueInterval”上限时,subqueue内的Event才会发往目的地。 说明: “subqueueByteCapacity”必须大于一个batchsize内的Event总容量。 subqueueInterval 2000 每个subqueue最多保存一段多长时间的Event,单位:毫秒。 keep-alive 3 当事务缓存或Channel缓存满时,Put、Take线程等待时间。 单位:秒。 dataDir - 缓存本地文件存储目录。 byteCapacity JVM最大内存的80% Channel缓存容量。 单位:bytes。 compression-type None 消息压缩格式:“none”或“deflate”。“none”表示不压缩,“deflate”表示压缩。 channelfullcount 10 channel full次数,达到该次数后发送告警。 Memory File Channel配置样例: server.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.MemoryFileChannel server.channels.c1.dataDir = /opt/flume/mfdata server.channels.c1.subqueueByteCapacity = 20971520 server.channels.c1.subqueueInterval=2000 server.channels.c1.capacity = 500000 server.channels.c1.transactionCapacity = 40000 Kafka Channel Kafka Channel使用Kafka集群缓存数据,Kafka提供高可用、多副本,以防Flume或Kafka Broker崩溃,Channel中的数据会立即被Sink消费。 表15 Kafka channel 常用配置 Parameter Default Value Description type - kafka channel的类型,必须设置为 “org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel”。 kafka.bootstrap.servers - Kafka的bootstrap地址端口列表。 如果集群已安装Kafka并且配置已经同步,则服务端可以不配置此项,默认值为Kafka集群中所有的broker列表。客户端必须配置该项,多个值用逗号分隔。端口和安全协议的匹配规则必须为:21007匹配安全模式(SASL_PLAINTEXT),9092匹配普通模式(PLAINTEXT)。 kafka.topic flume-channel channel用来缓存数据的topic。 kafka.consumer.group.id flume 从kafka中获取数据的组标识,此参数不能为空。 parseAsFlumeEvent true 是否解析为Flume event。 migrateZookeeperOffsets true 当Kafka没有存储offset时,是否从ZooKeeper中查找,并提交到Kafka。 kafka.consumer.auto.offset.reset latest 当没有offset记录时从什么位置消费,可选为“earliest”、“latest”或“none”。“earliest”表示将offset重置为初始点,“latest”表示将offset置为最新位置点,“none”表示如果没有offset则发生异常。 kafka.producer.security.protocol SASL_PLAINTEXT Kafka生产安全协议。端口和安全协议的匹配规则必须为:21007匹配安全模式(SASL_PLAINTEXT),9092匹配普通模式(PLAINTEXT)。 说明: 如果该参数没有显示,请单击弹窗左下角的"+"显示全部参数。 kafka.consumer.security.protocol SASL_PLAINTEXT 同上,但用于消费。端口和安全协议的匹配规则必须为:21007匹配安全模式(SASL_PLAINTEXT),9092匹配普通模式(PLAINTEXT)。 pollTimeout 500 consumer调用poll()函数能接受的最大超时时间,单位:毫秒。 ignoreLongMessage false 是否丢弃超大消息。 messageMaxLength 1000012 Flume写入Kafka的消息的最大长度。
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配置Flink SQL Client支持SQL校验功能 通过SQL Client进行SQL作业开发时,支持进入校验模式校验SQL语法正确性。校验模式下执行SQL命令不会启动Flink job。 校验SQL语句 执行SQL shell命令时添加“-v”参数(或“--validate”参数)直接进入校验模式。 sql-client.sh -v 执行SQL shell命令时通过SET命令进入或退出校验模式。 进入校验模式:SET table.validate = true; 退出校验模式:SET table.validate = false; 校验SQL脚本 当使用“-f”参数指定SQL脚本时,可添加“-v”参数进入校验模式。 sql-client.sh -f test.sql -v
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前提条件 需确保FlinkServer所在集群和GaussDB(DWS)所在集群网络互通,确保“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”配置相同。 FlinkServer所在集群(安全模式): 集群中已安装HDFS、Yarn、Kafka、ZooKeeper和Flink服务。 包含Kafka服务的客户端已安装,安装路径如:/opt/client。 参考创建FlinkServer权限角色创建一个具有FlinkServer管理员权限的用户用于访问Flink WebUI,如:flinkuser。 待对接的GaussDB(DWS)所在集群(安全模式): 可参考如下命令连接数据库并创建接受数据的表: gsql -d postgres -h IP -U username –p port -W password –r postgres:需要连接的数据库名称。 IP:GaussDB(DWS) 集群地址。如果通过公网地址连接,请指定为集群“公网访问域名”,如果通过内网地址连接,请指定为集群“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接,请指定为“弹性负载均衡地址”。 username和password:连接数据库的用户名及密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险,在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能,避免信息泄露。 port :Coordinator的端口号,请根据实际情况替换,可使用gs_om -t status --detail查询Coordinator数据路径,在该路径下的“postgresql.conf”文件中查看端口号信息。 创建用于接受数据的空表,如表“customer_t1”: CREATE TABLE customer_t1 ( c_customer_sk INTEGER, c_customer_name VARCHAR(32) ) with (orientation = column,compression=middle) distribute by hash (c_customer_name);
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FlinkSQL与GaussDB(DWS)数据类型对应关系 FlinkSQL数据类型 GaussDB(DWS)数据类型 BOOLEAN BOOLEAN TINYINT - SMALLINT SMALLINT(INT2) SMALLSERIAL(SERIAL2) INTEGER INTEGER SERIAL BIGINT BIGINT BIGSERIAL FLOAT REAL FLOAT4 DOUBLE DOUBLE FLOAT8 CHAR CHAR(n) VARCHAR VARCHAR(n) DATE DATE TIMESTAMP TIMESTAMP[(p)] [WITHOUT TIME ZONE] DECIMAL NUMERIC[(p[,s])] DECIMAL[(p[,s])]
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操作场景 FlinkServer支持对接GaussDB(DWS)8.1.x及之后版本,本章节介绍GaussDB(DWS)作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义,以及创建表时使用的WITH参数和代码示例,并指导如何在FlinkServer作业管理页面操作。 本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例,对接安全模式GaussDB(DWS)。 根据安全需求,FlinkServer界面回显FlinkSQL时,SQL中的“password”字段将显示为空,在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。
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前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HBase表或phoenix表。 检查磁盘空间,确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。
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使用自定义列创建表 可通过指定各列及其数据类型来创建表。 命令示例: CREATE TABLE IF NOT EXISTS productdb.productSalesTable ( productNumber Int, productName String, storeCity String, storeProvince String, productCategory String, productBatch String, saleQuantity Int, revenue Int) STORED AS carbondata TBLPROPERTIES ( 'table_blocksize'='128'); 上述命令所创建的表的详细信息如下: 表1 表信息定义 参数 描述 productSalesTable 待创建的表的名称。该表用于加载数据进行分析。 表名由字母、数字、下划线组成。 productdb 数据库名称。该数据库将与其中的表保持逻辑连接以便于识别和管理。 数据库名称由字母、数字、下划线组成。 productName storeCity storeProvince procuctCategory productBatch saleQuantity revenue 表中的列,代表执行分析所需的业务实体。 列名(字段名)由字母、数字、下划线组成。 table_blocksize CarbonData表使用的数据文件的block大小,默认值为1024,最小值为1,最大值为2048,单位为MB。 如果“table_blocksize”值太小,数据加载时,生成过多的小数据文件,可能会影响HDFS的使用性能。 如果“table_blocksize”值太大,数据查询时,索引匹配的block数据量较大,某些block会包含较多的blocklet,导致读取并发度不高,从而降低查询性能。 一般情况下,建议根据数据量级别来选择大小。例如:GB级别用256,TB级别用512,PB级别用1024。 所有Integer类型度量均以BigInt类型进行处理与显示。 CarbonData遵循严格解析,因此任何不可解析的数据都会被保存为null。例如,在BigInt列中加载double值(3.14),将会保存为null。 在Create Table中使用的Short和Long数据类型在DESCRIBE命令中分别显示为Smallint和Bigint。 可以使用DESCRIBE格式化命令查看表数据大小和表索引大小。
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配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内容被HistoryServer解析以后用于查看作业执行的详细信息。 任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。
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操作步骤 配置JobManager内存。 JobManager负责任务的调度,以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,JobManager内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少,为JobManager设置一个合适的内存。 在使用yarn-session命令时,添加“-jm MEM”参数设置内存。 在使用yarn-cluster命令时,添加“-yjm MEM”参数设置内存。 配置TaskManager个数。 每个TaskManager每个核同时能跑一个task,所以增加了TaskManager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下,可以相应增加TaskManager的个数,以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task,相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存,所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时,添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时,添加“-ys NUM”参数设置SLOT数。 配置TaskManager内存。 TaskManager的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候,可能需要较多资源,因而内存也可以做相应的增加。 将在使用yarn-session命令时,添加“-tm MEM”参数设置内存。 将在使用yarn-cluster命令时,添加“-ytm MEM”参数设置内存。
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新建流表 访问Flink WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“流表管理”进入流表管理页面。 单击“新建流表”,在新建流表页面参考表1填写信息,单击“确定”,完成流表创建。创建完成后,可在对应流表的“操作”列对流表进行编辑、删除等操作。 图1 新建流表 表1 新建流表信息 参数名称 参数描述 备注 流/表名称 流/表的名称。 例如:flink_sink 描述 流/表的描述信息。 - 映射表类型 Flink SQL本身不带有数据存储功能,所有涉及表创建的操作,实际上均是对于外部数据表、存储的引用映射。 类型包含Kafka、HDFS。 - 类型 包含数据源表Source,数据结果表Sink。不同映射表类型包含的表如下所示。 Kafka:Source、Sink HDFS:Source、Sink - 数据连接 选择数据连接。 - Topic 读取的Kafka的topic,支持从多个Kakfa topic中读取,topic之间使用英文分隔符进行分隔。 “映射表类型”选择“Kafka”时存在此参数。 - 文件路径 要传输的HDFS目录或单个文件路径。 “映射表类型”选择“HDFS”时存在此参数。 例如: “/user/sqoop/ ”或“/user/sqoop/example.csv” 编码 选择不同“映射表类型”对应的编码如下: Kafka:CSV、JSON HDFS:CSV - 前缀 “映射表类型”选择“Kafka”,且“类型”选择“Source”,“编码”选择“JSON”时含义为:多层嵌套json的层级前缀,使用英文逗号(,)进行分隔。 例如:data,info表示取嵌套json中data,info下的内容,作为json格式数据输入 分隔符 选择不同“映射表类型”对应的含义为:用于指定CSV字段分隔符。当数据“编码”为“CSV”时存在此参数。 例如:“,” 行分隔符 文件中的换行符,包含“\r”、“\n”、“\r\n”。 “映射表类型”选择“HDFS”时存在此参数。 - 列分隔符 文件中的字段分隔符。 “映射表类型”选择“HDFS”时存在此参数。 例如:“,” 流/表结构 填写流/表结构,包含名称,类型。 - Proctime 指系统时间,与数据本身的时间戳无关,即在Flink算子内计算完成的时间。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 - Event Time 指事件产生的时间,即数据产生时自带时间戳。 “类型”选择“Source”时存在此参数。 -
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前提条件 集群运行正常,并已安装集群客户端。 提交作业前,需配置“客户端安装路径/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”文件,开启作业注册到FlinkServer功能和作业告警功能,参数设置如下: 表1 开启作业注册和作业告警功能 参数 值 描述 job.register.enable true 是否开启作业注册到FlinkServer: true:开启 false:不开启 job.alarm.enable true 是否开启作业告警: true:开启 false:不开启 通过客户端注册到FlinkServer的作业,如果未开启作业注册到FlinkServer功能,暂不支持在FlinkServer WebUI执行启动、开发、停止等操作。 需确保未使用“Session模式”提交作业并且需要指定作业名。
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操作步骤 访问Flink WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“作业管理”进入作业管理页面。 查看作业健康度 在作业管理页面查看当前作业的健康状态: 空:作业未运行,无健康状态 绿色图标:健康 黄色图标:亚健康 红色图标:不健康 导出所有作业健康报告 单击“作业健康报告”,系统会自动将所有作业的健康状态信息导出至本地,包括作业名称,健康度,提交用户,告警信息,配置信息和启动时间等。 健康度为“0”:健康 健康度为“1”:亚健康 健康度为“2”:不健康
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操作场景 当集群运行大量Flink作业时,为方便用户对每个作业进行健康状态评估,FlinkServer WebUI提供Flink作业健康度管理功能,用户可直接在页面查看当前作业的健康情况,并可一键导出所有作业的健康度信息。作业状态分如下情况: 健康:作业运行正常,作业状态健康。 亚健康: 出现“ALM-45637 Flink作业task持续背压”告警,根据告警信息修复告警后,健康状态自动恢复至健康。 出现“ALM-45639 Flink作业checkpoint完成时间超过阈值”告警,根据告警信息修复告警后,健康状态自动恢复至健康。 不健康: 出现“ALM-45636 Flink作业连续checkpoint失败”告警,根据告警信息修复告警后,健康状态自动恢复至健康。 出现“ALM-45638 Flink作业失败重启次数超阈值”告警,根据告警信息修复告警后,需重启该作业,作业自动恢复至健康。
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