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SQL作业运行慢如何定位

更新时间:2024-11-08 GMT+08:00

作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。

可能原因1:FullGC原因导致作业运行慢

判断当前作业运行慢是否是FullGC导致:

  1. 登录DLI控制台,单击“作业管理 > SQL作业”。
  2. 在SQL作业页面,在对应作业的“操作”列,单击“更多 > 归档日志”。
    图1 归档日志
  3. 在OBS目录下,获取归档日志文件夹,详细如下。
    • Spark SQL作业:
      查看带有“driver”或者为“container_xxx_000001”的日志文件夹则为需要查看的Driver日志目录。
      图2 带有driver的归档日志文件夹名示例
      图3 container_xxx_000001归档日志文件夹示例
    • Spark Jar作业:
      Spark Jar作业的归档日志文件夹以“batch”开头。
      图4 Spark Jar作业归档日志文件夹名示例
  4. 进入归档日志文件目录,在归档日志文件目录下,下载“gc.log.*”日志。
  5. 打开已下载的“gc.log.*”日志,搜索“Full GC”关键字,查看日志中是否有时间连续,并且频繁出现“Full GC”的日志信息。
    图5 Full GC日志

FullGC问题原因定位和解决:

原因1 小文件过多:当一个表中的小文件过多时,可能会造成Driver内存FullGC。
  1. 登录DLI控制台,选择SQL编辑器,在SQL编辑器页面选择问题作业的队列和数据库。
  2. 执行以下语句,查看作业中表的文件数量。“表名”替换为具体问题作业中的表名称。
    select count(distinct fn)  FROM
    (select input_file_name() as fn from 表名) a
  3. 如果小文件过多,则可以参考如何合并小文件来进行处理。

原因2 广播表:广播也可能会造成Driver内存的FullGC。

  1. 登录DLI控制台,单击“作业管理 > SQL作业”。
  2. 在SQL作业页面,在对应作业所在行,单击按钮,查看作业详情,获取作业ID。
    图6 获取作业ID
  3. 在对应作业的“操作”列,单击“Spark UI”,进入“Spark UI”页面。
  4. 在“Spark UI”页面,在上方菜单栏选择“SQL”。参考下图,根据作业ID,单击Description中的超链接。
    图7 单击作业链接
  5. 查看对应作业的DAG图,判断是否有BroadcastNestedLoopJoin节点。
    图8 作业的DAG图。
  6. 如果存在广播,则参考SQL作业中存在join操作,因为自动广播导致内存不足,作业一直运行中处理。

可能原因2:数据倾斜

判断当前作业运行慢是否是数据倾斜导致:

  1. 登录DLI控制台,单击“作业管理 > SQL作业”。
  2. 在SQL作业页面,在对应作业所在行,单击按钮,查看作业详情信息,获取作业ID。
    图9 获取作业ID
  3. 在对应作业的“操作”列,单击“Spark UI”,进入到Spark UI页面。
  4. 在“Spark UI”页面,在上方菜单栏选择“Jobs”。参考下图,根据作业ID,单击链接。

  5. 根据Active Stage可以看到当前正在运行的Stage运行情况,单击Description中的超链接。

  6. 在Stage中,可以看到每一个Task开始运行时间“Launch Time”,以及Task运行耗时时间“Duration”。
  7. 单击“Duration”,可以根据耗时进行排序,排查是否存在单个Task耗时过长导致整体作业时间变长问题。
    参考图10可以看到数据倾斜时,单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据,导致该任务耗时时间变长。
    图10 数据倾斜示例图

数据倾斜原因和解决:

Shuffle的数据倾斜基本是由于join中的key值数量不均衡导致。
  1. 对join连接条件进行group by 和count,统计每个连接条件的key值的数量。示例如下:

    lefttbl表和righttbl表进行join关联,其中lefttbl表的num为连接条件的key值。则可以对lefttbl.num进行group by和count统计。

    SELECT * FROM lefttbl a LEFT join righttbl b on a.num = b.int2;
    SELECT count(1) as count,num from lefttbl  group by lefttbl.num ORDER BY count desc;
    图11可以看出,num为1的数量远大于其他值的数量。
    图11 示例数据统计演示
  2. 考虑在对应key值上添加concat(cast(round(rand() * 999999999) as string)随机数进行打散。
  3. 如果确实因为单个key值倾斜严重且不可对key值拼接随机值打散,则参考执行SQL作业时产生数据倾斜怎么办?处理。

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