昨天下午有20多分钟Hadoop平台无法跑Hive,Jobtracker的页面也打不开,hadoop job –list也hang住没有响应,过了10分钟后恢复了,查看gc日志发现Jobtracker没有进行full gc,查看这段时间的Job日志发现一个可疑的Hive SQL: Insert into table t(dt) as select xxx,dt from txx,是一个用了动态分区的查询.这个查询和Jobtracker Hang住有什么关系呢?
熟悉Jobtracker的都知道,在进行Job初始化时EagerTaskInitializationListener会锁住JobInProgress然后进行InitTask,细节请各位查看代码,这里有一步就是需要向hdfs写入初始数据并flush,而Fairscheduler的Update Thread在更新资源池的资源时是在持有JobTracker和Fairscheduler的独占锁然后再去计算每个资源池的资源情况,而计算running_map/running_reduce的时候要去获取相应的JobInProgress锁,各位读者可能不明白,我为啥要讲这块呢,问题就出现在这里.
Hive在处理动态分区的时候,主要经历这么几个步骤tablescan->filesink->movetask
在进行filesink的时候是根据记录来处理的,会起N(part)个record writer然后开始处理动态分区字段,即这里的dt,如果dt是连续的那么打开一个block开始写,否则关闭当前block,打开新dir的block继续写,这里如果dt是不连续的出现并且记录数量巨大的情况下会产生大量的文件,导致hdfs的负载标高,和当时的hdfs的监控是匹配的:
当时的集群负载:
当时产生的文件数:
进而导致JobInProgress被锁住,从而JobTracker被锁住,导致JobTracker Hang住了!
那怎么解决呢?利用distributeby dt把相同的dt排列到一起再进行filesink就不会造成大量的小文件产生了.
update:虽然Hive0.13(https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-6455)提供了参数来解决这个问题,但是又引入了bug(https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-8151),因此0.13建议还是使用distribute by的方式来解决这个问题;
本文转自MIKE老毕 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/boylook/1380981,如需转载请自行联系原作者