开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

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)

展开
收起
夹心789 2024-05-28 15:18:40 56 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 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:

    1. 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。

    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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
  • 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

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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    大数据时代的存储 ——HBase的实践与探索 立即下载
    Hbase在滴滴出行的应用场景和最佳实践 立即下载
    阿里云HBase主备双活 立即下载