HDFS慢导致Hive查询慢问题分析

问题导读：

1、集群Hive查询慢会有哪些现象？
2、怎样看 query 在 HiveServer2中的运行情况？
3、怎样调查是否因为HDFS性能下降导致hive查询慢？


文档编写目的

CDH集群在业务高峰的时候，偶尔会出现Hive 查询慢的现象，本文通过分析Hive出现查询慢时候的集群状态，查找导致Hive查询慢的原因。

• 文档概述
  

1.异常现象

2.异常分析

3.总结

• 生产环境
  

1.CDH和CM版本：CDH5.15.1和CM5.15.1

2.集群启用Kerbeos+OpenLDAP+Sentry

异常现象

1.10月14日14:40左右，业务反应集群Hive查询慢，然后查看各租户资源池空闲。为了确认导致当时集群查询慢的原因，进行了如下测试。使用hive用户root.default资源池提交如下query，发现确实响应慢，selectcount（*）一个81行数据的表耗时2分钟。

select count(*)  from cor_credit_id ;
application_1600315084574_2190734
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2.查看此时HiveServer2压力不大









异常分析

3.1 HiveServer2和YARN层面分析

1. 首先我们先看 query 在 HiveServer2中的运行情况：

1). Query提交时间是 14:45:

2020-10-14 14:45:29,547 INFO org.apache.hadoop.hive.ql.Driver: [HiveServer2-Handler-Pool: Thread-21234249]: Compiling command(queryId=hive_20201014144545_5b55640c-a133-43f3-a34b-1afedde1e271): select count(*) from cor_credit_id
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2). Query很快完成编译，提交到编译完成耗时毫秒级别完成：

2020-10-14 14:45:29,752 INFO org.apache.hadoop.hive.ql.Driver: [HiveServer2-Handler-Pool: Thread-21234249]: Completed compiling command(queryId=hive_20201014144545_5b55640c-a133-43f3-a34b-1afedde1e271); Time taken: 0.205 seconds
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3). Query 很快进入后台执行:

2020-10-14 14:45:29,764 INFO org.apache.hadoop.hive.ql.Driver: [HiveServer2-Background-Pool: Thread-21432574]: Executing command(queryId=hive_20201014144545_5b55640c-a133-43f3-a34b-1afedde1e271): select count(*) from cor_credit_id
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4).接下来 HiveServer2相当于要执行 hadoop jar命令, 因为需要上传所有与此 Query 有关的依赖文件(比如至少有 hive-exec.jar、 还有所有的UDF jar 文件)到HDFS,这一步到最后向 YARN 提交作业花了几乎 1 分半钟的时间。

2020-10-14 14:45:30,066 WARN org.apache.hadoop.mapreduce.JobResourceUploader: [HiveServer2-Background-Pool: Thread-21432574]: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
...
2020-10-14 14:46:52,914 WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: [HiveServer2-Background-Pool: Thread-21432574]: Slow waitForAckedSeqno took 39371ms (threshold=30000ms). File being written: /user/hive/.staging/job_1600315084574_2190734/libjars/Test-UDF-1.0-SNAPSHOT.jar, block: BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2239901365_1168892760, Write pipeline datanodes: [DatanodeInfoWithStorage[192.168.0.61:1004,DS-037a6585-612a-41df-9082-cdeb4896484b,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.0.42:1004,DS-a2d024d3-7421-4605-aefc-447ad44ef24b,DISK]]
...
2020-10-14 14:46:55,411 INFO org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl: [HiveServer2-Background-Pool: Thread-21432574]: Submitted application application_1600315084574_2190734
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5) .其中可以看到有一次长耗时的HDFS文件写操作：

Slow waitForAckedSeqno took 39371ms (threshold=30000ms). File being written: /user/hive/.staging/job_1600315084574_2190734/libjars/Test-UDF-1.0-SNAPSHOT.jar
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6).查看query 在 YARN中的运行情况, 作业提交之后, YARN 用时 33秒 (14:46:55-14:47:28)完成：

2020-10-14 14:47:28,963 INFO org.apache.hadoop.hive.ql.Driver: [HiveServer2-Background-Pool: Thread-21432574]: Completed executing command(queryId=hive_20201014144545_5b55640c-a133-43f3-a34b-1afedde1e271); Time taken: 119.199 seconds
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2. 基于以上分析, 并且结合 YARN ResourceManager的日志, 可以确认作业提交到 YARN 之后并没有延迟, Container 运行的性能也在合理范围内. 如果把 HiveServer2提交的1 分半延迟去掉的话, 实际query 执行时间应该在 30 秒左右。从目前的 HiveServer2日志来看, 很多时段都能看到以上Slow waitForAckedSeqno的警告。通常这个警告说明集群的 DataNode IO 性能下降比较严重, 可能是由于 HDFS 负载突然上升, 也可能是磁盘本身原因。具体参考如下链接【1】，于是我们尝试从 HDFS角度再做调查此问题。

https://my.cloudera.com/knowledge/Diagnosing-Errors--Error-Slow-ReadProcessor--Error-Slow?id=73443
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3.2 HDFS层面分析

1.为了调查是否因为HDFS性能下降导致hive查询慢，通过在HDFS上put一个文件，然后分析此文件的执行流程。具体测试如下：

1).打开一台DataNode的DEBUG日志，put hdfs_slow_test.zip  文件 到HDFS 的/user1/test1 目录

export HADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console
nohup  hadoop fs -put hdfs_slow_test.zip  /user/test1 >  hdfs_slow_test_DEBUG.LOG 2>&1 &
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2.） 查看文件存在哪些DataNode上，需要分析对应DataNode的日志

nohup   hadoop fsck /user/test1/hdfs_slow_test.zip -files -blocks -locations >  fsck.log 2>&1 &
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blcok所在的DataNode




3.）通过如下方式获取HDFS的监控数据和磁盘信息

curl -s http://xxnn001:50070/jmx > ann.jmx
sar -A -f /var/log/sa/sa15 > /tmp/sar15
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2．分析Active NameNode日志、每个block所在的DataNode日志、HDFS的监控数据ann.jmx和对应DataNode的磁盘信息文件sar15：

1).在我们打开DEBUG，上传一个文件时，一共生成了5个block。我们看其中的1个block: blk_2298768232_1227819374 先看DataNode日志:

15:05:05,839 - xxxdn001开始接收数据
15:05:12,192 - xxxdn001传另外一份数据给xxxdn009，xxxdn009开始接收数据
15:05:12,650 - xxxdn009写完数据
15:05:46,941 - xxxdn001才写完数据
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xxxdn009只花了458毫秒就完成了整个过程，可是xxxdn001花了整整41秒才完成：

hadoop-cmf-hdfs-DATANODE-xxxdn001.xxx.log.out.2

------ xxxdn001花了整整41秒[15:05:05,839-15:05:46,941]才完成------
2020-10-21 15:05:05,839 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Receiving BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374 src: /192.168.0.25:35680 dest: /192.168.0.25:1004
2020-10-21 15:05:46,941 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.0.25:35680, dest: /192.168.0.25:1004, bytes: 134217728, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_NONMAPREDUCE_1734092044_1, offset: 0, srvID: 747bc9a9-c080-4de7-90e1-3619dd4c2944, blockid: BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374, duration: 456171685
2020-10-21 15:05:46,941 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder: BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374, type=HAS_DOWNSTREAM_IN_PIPELINE terminating
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hadoop-cmf-hdfs-DATANODE-xxxdn009.xxx.log.out

--- xxxdn009只花了458毫秒[15:05:12,192- 15:05:12,650]就完成了整个过程---
2020-10-21 15:05:12,192 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Receiving BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374 src: /192.168.0.25:46682 dest: /192.168.0.33:1004
2020-10-21 15:05:12,650 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.0.25:46682, dest: /192.168.0.33:1004, bytes: 134217728, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_NONMAPREDUCE_1734092044_1, offset: 0, srvID: 2c24eeb9-e079-4be2-985c-17c7959b27eb, blockid: BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374, duration: 454145857
2020-10-21 15:05:12,650 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder: BP-333652757-192.168.0.13-1557145721671:blk_2298768232_1227819374, type=LAST_IN_PIPELINE, downstreams=0:[] terminating
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2）.查看NameNode的日志文件，可以看到xxxdn009新生成的block在15:05:12,651加入到NameNode的block map，而xxxdn001一直到15:05:47,647才加入。

grep "blockMap updated" *NAME* | grep blk_2298768232_1227819374
2020-10-21 15:05:12,651 INFO BlockStateChange: BLOCK* addStoredBlock: blockMap updated: 192.168.0.33:1004 is added to blk_2298768232_1227819374{blockUCState=UNDER_CONSTRUCTION, primaryNodeIndex=-1, replicas=[ReplicaUnderConstruction[[DISK]DS-d4f78b19-5511-40d1-98be-f7379656b752:NORMAL:192.168.0.25:1004|RBW], ReplicaUnderConstruction[[DISK]DS-4ad2aa5d-f780-403a-bb9f-2786948aa154:NORMAL:192.168.0.33:1004|RBW]]} size 0
2020-10-21 15:05:47,647 INFO BlockStateChange: BLOCK* addStoredBlock: blockMap updated: 192.168.0.25:1004 is added to blk_2298768232_1227819374 size 134217728
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3）在我们做DEBUG测试的时候，有另外一个Hive作业在运行，生成了大量的临时文件，然后又删除了这些临时文件。当增加或删除一个文件时，NameNode都要在inode map和block map里做相应的操作，会涉及到锁的获取和释放。当涉及的文件数量非常大时，锁的获取和释放会变成瓶颈。在NameNode日志看到下面几种信息：

grep BlockStateChange hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-xxxnn001.xxx.log.out.2
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blk_2298728786_1227779717  在DataNode 192.168.0.40上生成了1个replica，blockMap必须把这个信息加进去，这样在找block的时候就知道到哪个DataNode上去找。

INFO BlockStateChange: BLOCK* addStoredBlock: blockMap updated: 192.168.0.40:1004 is added to blk_2298728786_1227779717
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下面是删除操作，把block和相应的DataNode加入到Invalidate队列里

INFO BlockStateChange: BLOCK* addToInvalidates: blk_2298725136_1227776067 192.168.0.55:1004 192.168.0.206:1004 192.168.0.96:1004 192.168.0.104:1004
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在收到DataNode心跳时，把要删除的block下放给DataNode

INFO BlockStateChange: BLOCK* BlockManager: ask 192.168.0.207:1004 to delete [ ]
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上面的信息在NameNode的日志文件中出现了很多次，例如，14:59这1分钟blockmap update就发生了4617次。而每一次update都是需要拿到锁才能更改

grep "blockMap updated" hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-xxxnn001.xxx.log.out.2 | grep "2020-10-21 14:59" | wc -l
4617
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运行下面命令，就可以看出大部分生成的文件都是hive的文件。每生成1个文件都需要在inode map里增加1个inode，这也需要拿到锁才能增加

grep allocateBlock hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-xxxnn001.xxx.log.out.2
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从NameNode的日志文件里，观察到在15:05:47之前，block map里增加block的操作次数在200-400之间。在15:05:47之后，降到100以下，此时xxxdn001才有机会在NameNode的block map里加入自己的block。说明当NameNode有压力的时候，处理block map update就会有延迟。在大量小文件的场景下，NameNode会面临非常大的压立从而成为瓶颈，然后导致各种延迟。

4).通过上面的分析问题的根源在于Hive作业产生大量小文件，由于前面讲到的锁的竞争，NameNode的响应变慢。HDFS是为处理大文件而设计的,假如同样是1G的数据，一种情况是1024个1M的小文件，另一种情况是8个128M的大文件。虽然数据量一样，但是前者管理meta的压力要比后者大得多。集群现在的文件平均尺寸为18MB左右，而文件平均尺寸在128MB左右是比较合理的值，由此可见集群现在存在大量小文件，影响集群的性能。

（文件的平均尺寸 = 总共占用的空间（1628503189 MB） / 总共的文件数 (44341973 files）/ 复本数（ replication factor of 2) = 18.36M）
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3.我们通过sar -A -f /var/log/sa/sa15 > /tmp/sar15收集了xxxdn001节点的磁盘数据，从磁盘IO的统计数据（倒数第3列await是磁盘延时）可以看出在有工作压力的情况下，磁盘延时在700-900ms之间，这是一个非常大的延时。所以，磁盘慢也是造成性能低的原因之一。

12:00:01 AM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
12:10:01 AM dev8-16 64.29 9070.54 14640.82 368.83 47.13 733.18 8.89 57.15
12:10:01 AM dev8-0 6.33 6.29 284.64 45.98 1.05 165.60 60.39 38.21
12:10:01 AM dev8-32 83.00 11847.24 20153.23 385.54 81.15 977.75 8.35 69.32
12:10:01 AM dev8-64 57.18 7903.46 16568.74 428.00 42.00 734.51 9.54 54.53
12:10:01 AM dev8-80 65.70 8187.79 20158.37 431.44 54.67 831.99 9.12 59.94
12:10:01 AM dev8-112 85.27 12042.37 20937.19 386.75 19.09 223.91 4.03 34.37
12:10:01 AM dev8-128 84.35 10577.63 15231.61 305.99 26.50 314.21 4.55 38.36
12:10:01 AM dev8-48 95.39 12221.05 21419.03 352.64 51.98 541.85 6.99 66.72
12:10:01 AM dev8-144 73.22 7399.48 22124.58 403.22 47.79 652.69 7.90 57.86
12:10:01 AM dev8-96 79.80 11828.18 17827.16 371.61 60.77 761.56 7.38 58.93
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4.从收集的jmx监控数据看，大部分DataNode last contact都是1-2秒，只有下面2个DataNode last contact是10秒和14秒，但是它们都小于30秒，在正常范围之内。

192.168.0.112:1004","lastContact":10
192.168.0.31:1004","lastContact":14
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再查看下面3个跟性能有关的指标，这说明我们有足够的handler处理RPC Request，但是NameNode有压力没办法及时处理，进一步验证了在小文件的场景下，NameNode已经成为瓶颈。

"RpcQueueTimeAvgTime" : 0.10964765661563147,
"RpcProcessingTimeAvgTime" : 2.0928996456508657,
"CallQueueLength" : 0,
RpcProcessingTimeAvgTime > RpcQueueTimeAvgTime
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5.为了进一步验证问题，我们创建了如下图表，这些图表都是从不同的角度展示了small files问题带来的症状。当有大量的small files需要处理（增加或删除），NameNode就会非常忙，表现出来的症状就是无法及时处理DataNode过来的心跳，RPC响应时间变长，RPC队列变长。

DataNode的平均心跳图表：

SELECT heartbeats_avg_time
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NameNode  rpc响应相关图表

select service_block_received_and_deleted_avg_time,service_send_heartbeat_avg_time,service_block_report_avg_time,service_register_datanode_rate WHERE roleType=NameNode AND hostname=xxxnn001.xxx
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select service_rpc_processing_time_avg_time,service_rpc_queue_time_avg_time WHERE roleType=NameNode AND hostname=xxxnn001.xxx
复制代码

select rpc_processing_time_avg_time,rpc_queue_time_avg_time WHERE roleType=NameNode AND hostname=xxxnn001.xxx
复制代码

select rpc_call_queue_length,service_rpc_call_queue_length WHERE roleType=NameNode AND hostname=xxxnn001.xxx
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总结

通过以上的分析，我们可以得出集群不时出现查询慢的原因，并不是因为Hive 和YARN响应慢导致，主要是以下两大原因造成集群响应慢：

1.集群业务高峰（主要是每天下午2点-6点）时间段，集群处于高负载状态，HDFS需要对磁盘进行大量的读写操作，而当前集群所在的私有云的磁盘读写慢，从而导致HDFS响应慢是造成性能慢的原因之一；

2.集群现在存在大量的小文件，集群现在平均文件尺寸为18MB,大量小文件的生成和删除是性能慢的另外一个原因。需要合并Hive上产生的大量小文件。合并小文件的方法可以参考如下链接：

https://my.cloudera.com/knowledge/Handling-Small-Files-on-Hadoop-with-Hive-and-Impala?id=74071
https://blog.cloudera.com/small-files-big-foils-addressing-the-associated-metadata-and-application-challenges/
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作者：Hadoop实操
来源：weixin
原文：0823-5.15.1-HDFS慢导致Hive查询慢问题分析