Flink hbase短路读取datanode报错怎么办？
Flink hbase短路读取datanode报错？java.net.SocketTimeoutException: read(2) error: Resource temporarily unavailable
2024-05-20 08:22:25,735 WARN [RpcServer.default.RWQ.Fifo.read.handler=144,queue=12,port=16020] hdfs.BlockReaderFactory: BlockReaderFactory(fileName=/hbase/data/default/alerts/6aedb1697e29f1e4be88996849fbb716/data/e20886e05d7b4fbcac8e209800a76709, block=BP-1719712434-10.80.10.150-1522218330932:blk_1589343399_515603961): I/O error requesting file descriptors. Disabling domain socket DomainSocket(fd=753,path=/var/lib/hadoop-hdfs/dn_socket)
java.net.SocketTimeoutException: read(2) error: Resource temporarily unavailable
at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.readArray0(Native Method)
at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.access$000(DomainSocket.java:45)
at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket$DomainInputStream.read(DomainSocket.java:532)
at java.io.FilterInputStream.read(FilterInputStream.java:83)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.PBHelper.vintPrefixed(PBHelper.java:2292)
at org.apache.hadoop.hdfs.BlockReaderFactory.requestFileDescriptors(BlockReaderFactory.java:542)
at org.apache.hadoop.hdfs.BlockReaderFactory.createShortCircuitReplicaInfo(BlockReaderFactory.java:490)
at org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.ShortCircuitCache.create(ShortCircuitCache.java:782)
at org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.ShortCircuitCache.fetchOrCreate(ShortCircuitCache.java:716)
at org.apache.hadoop.hdfs.BlockReaderFactory.getBlockReaderLocal(BlockReaderFactory.java:422)
at org.apache.hadoop.hdfs.BlockReaderFactory.build(BlockReaderFactory.java:333)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.actualGetFromOneDataNode(DFSInputStream.java:1161)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.fetchBlockByteRange(DFSInputStream.java:1086)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.pread(DFSInputStream.java:1439)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSInputStream.read(DFSInputStream.java:1402)
at org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream.read(FSDataInputStream.java:89)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock.positionalReadWithExtra(HFileBlock.java:805)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock$FSReaderImpl.readAtOffset(HFileBlock.java:1565)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock$FSReaderImpl.readBlockDataInternal(HFileBlock.java:1769)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock$FSReaderImpl.readBlockData(HFileBlock.java:1594)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderImpl.readBlock(HFileReaderImpl.java:1488)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlockIndex$CellBasedKeyBlockIndexReader.loadDataBlockWithScanInfo(HFileBlockIndex.java:340)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderImpl$HFileScannerImpl.seekTo(HFileReaderImpl.java:852)
at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderImpl$HFileScannerImpl.seekTo(HFileReaderImpl.java:802)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreFileScanner.seekAtOrAfter(StoreFileScanner.java:326)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreFileScanner.seek(StoreFileScanner.java:227)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreFileScanner.enforceSeek(StoreFileScanner.java:470)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.KeyValueHeap.pollRealKV(KeyValueHeap.java:369)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.KeyValueHeap.(KeyValueHeap.java:103)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.KeyValueHeap.(KeyValueHeap.java:81)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreScanner.resetKVHeap(StoreScanner.java:407)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreScanner.(StoreScanner.java:257)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.MobStoreScanner.(MobStoreScanner.java:44)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HMobStore.createScanner(HMobStore.java:159)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore.getScanner(HStore.java:1943)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion$RegionScannerImpl.initializeScanners(HRegion.java:6181)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion$RegionScannerImpl.(HRegion.java:6161)
at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.instantiateRegionScanner(HRegion.java:2809)
写回答
-
在使用Apache Flink进行大数据处理时，如果涉及到与HBase的集成，并且你尝试实现短路读取（short-circuit reads）以直接从Hadoop的DataNode读取数据以提高性能，可能会遇到一些错误。短路读取是一种优化手段，它允许HBase客户端直接通过网络从DataNode读取数据，绕过NameNode的HTTP服务器，从而减少网络延迟和增加吞吐量。
当你遇到与短路读取相关的错误时，可以从以下几个方面进行排查和解决：
- 检查Hadoop和HBase配置
确保Hadoop和HBase的配置文件中正确设置了支持短路读取的选项。以下是一些关键的配置项：
Hadoop配置 (hdfs-site.xml):
dfs.domain.socket.path：指定HDFS域套接字的路径，这是DataNode上用于短路读取的UNIX域套接字的路径。
dfs.client.read.shortcircuit：启用或禁用短路读取。
dfs.client.use.legacy.blockreader.local：在某些版本的Hadoop中，这个配置用于启用或禁用旧的本地块读取器，这可能会影响短路读取。
HBase配置 (hbase-site.xml):
确保HBase配置为使用Hadoop的短路读取功能，这通常通过正确设置与HDFS交互的配置项来间接实现。- 检查网络和权限
确保DataNode和HBase客户端之间的网络连接没有问题。
检查DataNode和HBase客户端上的防火墙和安全组设置，确保没有阻止必要的网络通信。
确保HBase客户端有权限访问DataNode上的数据块。 - 查看日志
检查DataNode和HBase客户端的日志文件，特别是关于网络和HDFS通信的部分。
查找任何与短路读取相关的错误或警告信息。 - 升级和兼容性
确保你的Hadoop和HBase版本兼容，并且都支持短路读取。
如果可能，尝试升级到较新的版本，因为新版本可能修复了旧版本中的已知问题。 - 尝试禁用短路读取
如果问题持续存在，并且你无法确定问题的根源，可以尝试暂时禁用短路读取作为临时解决方案，以验证这是否是问题的根源。
2024-07-15 13:46:11赞同 展开评论 打赏 - 检查Hadoop和HBase配置
-
在Apache Flink中，如果你尝试从HBase读取数据，并且遇到了与HBase DataNode的java.net.SocketTimeoutException错误，这通常表明Flink任务试图从HBase DataNode读取数据时，由于某种原因连接超时了。错误Resource temporarily unavailable可能意味着资源暂时不可用，这可能是由于网络问题、HBase集群过载、配置问题或其他因素引起的。
以下是一些可能的解决步骤和代码示例（注意，这里不直接提供完整的代码示例，因为具体的代码取决于你的Flink和HBase集成方式）：
检查网络连接：
确保Flink集群能够成功访问HBase集群的所有DataNode。你可以使用ping命令或其他网络工具来测试网络连接。
检查HBase集群状态：
登录到HBase的Master和RegionServer节点，检查它们的状态和日志。确认没有资源耗尽（如内存、磁盘空间、文件句柄等）或其他类型的错误。
调整Flink和HBase的配置：
根据你的环境和需求，可能需要调整Flink和HBase的配置参数。例如，增加Flink的taskmanager.network.memory.fraction或taskmanager.network.memory.min以提供更多的网络缓冲区内存。对于HBase，可能需要调整hbase.regionserver.handler.count或hbase.regionserver.lease.period等参数。
增加超时设置：
如果问题是由于网络延迟或HBase集群负载较重导致的，你可以尝试增加Flink或HBase中的超时设置。例如，在Flink的flink-conf.yaml中设置更长的超时时间。
代码优化：
如果你的Flink作业正在执行复杂的HBase操作或大量的并发读取，考虑优化你的代码以减少对HBase的压力。例如，通过批量读取、缓存常用数据或优化查询语句来减少网络I/O和HBase的负载。
升级或修复版本：
如果你使用的是较旧的Flink或HBase版本，考虑升级到最新稳定版本。新版本可能包含对性能和稳定性的改进。
查看日志和监控：
详细检查Flink和HBase的日志文件以获取更多关于错误的上下文信息。使用监控工具（如Prometheus、Grafana等）来监控集群的性能和资源使用情况。2024-06-25 14:18:39赞同 展开评论 打赏 -
java.net.SocketTimeoutException: read(2) error: Resource temporarily unavailable 这个错误通常表明在尝试从Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的DataNode读取数据时，客户端（在这个上下文中是Flink作业或HBase客户端）遇到了网络问题或HDFS DataNode无法及时响应读取请求。
这个问题可能由多种原因引起，以下是一些排查和解决问题的步骤：
网络问题：
检查Flink作业所在的机器和HDFS DataNode之间的网络连接。
确保没有防火墙或网络ACLs阻止它们之间的通信。
尝试ping DataNode的IP地址，看是否有丢包或延迟。
HDFS性能问题：
检查HDFS集群的健康状况和性能指标，如磁盘I/O、CPU和内存使用情况。
查看DataNode的日志，看是否有相关错误或警告。
如果HDFS集群负载很高，可能需要增加资源或优化作业以减少对HDFS的压力。
HBase和HDFS配置：
确保HBase和HDFS的配置文件（如hbase-site.xml和hdfs-site.xml）中的设置是合理的，特别是与I/O、超时和重试相关的设置。
检查是否有任何自定义配置可能导致此问题。
Flink配置：
查看Flink作业的配置，特别是与HDFS和HBase交互的部分。
尝试调整与超时相关的配置，如taskmanager.network.timeout。
HBase短路读取（Short-circuit Reads）：
短路读取是HBase为了优化读取性能而引入的一个特性，允许HBase客户端直接从DataNode读取数据，而不需要经过NameNode。
如果短路读取配置不当或存在兼容性问题，可能会导致上述错误。检查HBase和HDFS的版本兼容性，并确认短路读取的配置是否正确。
HDFS DataNode问题：
如果某个DataNode出现问题（如磁盘故障、内存不足等），它可能无法及时响应读取请求。
使用Hadoop的管理工具（如Hadoop Admin UI或命令行工具）来检查DataNode的健康状况和状态。
如果需要，重新启动有问题的DataNode或整个HDFS集群。
日志分析：
仔细分析Flink、HBase和HDFS的日志文件，以获取更多关于错误的详细信息。
注意任何与网络连接、I/O错误、超时或重试相关的日志条目。
资源竞争：
如果集群中的多个作业同时运行并争用相同的资源（如CPU、内存、磁盘I/O或网络带宽），可能会导致性能下降和超时错误。
尝试调整作业的执行计划或资源分配，以减少资源竞争。
升级和补丁：
确保你正在使用的Flink、HBase和HDFS的版本都是最新的，或者已经应用了所有相关的安全补丁和性能改进。2024-06-18 14:13:10赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
