提示信息

INFO org.apache.kyuubi.operation.ExecuteStatement: Query[e66cfbb2-d78d-444e-8cb6-b9c560ca433c] in RUNNING_STATE 卡主了

大爱暖伤 已关注
10月19日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 172 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Apache Kyuubi（Kylin的SQL接口）中出现的"Query in RUNNING_STATE"信息表明指定的查询正在执行中。如果查询长时间处于这种状态并且没有任何进展，可能有以下几个原因：

  1. 查询复杂性：查询非常复杂或涉及大量数据，需要很长时间才能完成。

  2. 资源限制：运行查询的系统（例如Spark或Hadoop集群）可能资源紧张，例如CPU、内存或磁盘I/O，导致查询处理速度下降。

  3. 其他运行的任务：如果有很多其他任务正在同时运行，可能会导致查询等待资源而无法快速完成。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

A. 优化查询：简化查询逻辑，减少查询的数据量。

B. 增加资源：向Kylin或后端计算引擎（如Spark）分配更多的资源。

C. 排查系统和网络：检查运行查询的系统和网络是否存在问题，比如CPU使用率、内存使用情况以及网络连通性等。

D. 查询排队和计划：如果有大量查询在同一时间运行，可以考虑实施查询排队和计划策略，确保每个查询都有计算资源可用。

    遇到难题？ "AI大模型GPT4.0、GPT" 是你的私人解答专家！ 点击按钮去提问......
大爱暖伤 关注 已关注

最近一次登录：2024-10-26 09:46:41   

暂时还没有签名，请关注我或评论我的文章
20条评论
按时间正序 按时间倒序 按喜欢排序

战止战
10月29日

如果是资源问题，增加Spark集群的资源配置可以明显改善性能，尤其是内存和CPU。

赞 0 回复 举报

刺陵： @战止战

在提升Spark集群性能方面，资源的合理配置确实是一个关键因素，特别是内存和CPU的优化。除了增加资源，我们还可以考虑调整Spark参数，以提高作业的执行效率。例如，可以通过调整spark.driver.memory和spark.executor.memory来优化内存使用，代码如下：

spark-submit --conf spark.driver.memory=4g --conf spark.executor.memory=4g your_application.py

另外，合理的并行度设置也能显著提升性能。使用spark.default.parallelism参数可以帮助确保任务的并行度与集群的资源能力相匹配。例如：

spark-submit --conf spark.default.parallelism=100 your_application.py

如果问题仍然存在，监控集群的资源使用情况和作业执行的详细日志也是很重要的，这可以通过Spark UI界面或者yarn logs命令来实现。总之，聚焦于资源分配和参数优化的综合调整，能够更好地应对运行卡主的问题。同时，Apache官方文档中有关于性能调优的更多建议，值得一看：Apache Spark Performance Tuning。

刚才 回复 举报
添加新评论
阿巍
11月09日

优化复杂查询时，常常需要关注索引的使用和SQL的执行计划，确保扫描和连接的效率。可以借助工具如Apache Spark UI观察查询性能瓶颈。

赞 0 回复 举报

忆囚： @阿巍

对于在优化复杂查询时关注索引和SQL执行计划的看法，确实是十分重要的。同时，利用Apache Spark UI观察查询性能瓶颈的方法也很实用。不过，除了这些，考虑到数据的分布情况和资源的合理利用也是关键因素。

例如，可以在Spark中使用以下代码来检查特定作业的执行计划和任务运行时间，以了解更详细的执行情况：

val df = spark.read.option("header", "true").csv("data.csv")
df.createOrReplaceTempView("table")
val query = spark.sql("SELECT * FROM table WHERE condition")
query.explain(true)

执行explain(true)后，可以获得更详细的执行计划信息，从而进一步分析可能的瓶颈。

另外，可以参考一些优化指南，比如 Apache Spark Performance Tuning，帮助了解更多高级优化技巧。通过这些方法的结合，不仅可以提高查询效率，也能够更好地利用集群资源。

刚才 回复 举报
添加新评论
往事随风
11月16日

在大数据环境中调优，查询优化是非常深奥的技术活。尝试使用EXPLAIN语句查看查询计划是个好办法。

赞 0 回复 举报

尘封： @往事随风

在优化大数据查询性能时，了解执行计划的每一个环节确实是非常重要的。使用 EXPLAIN 语句可以帮助识别查询的瓶颈所在，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_condition;

通过分析 EXPLAIN 输出的结果，可以找到潜在的性能问题，比如全表扫描或不适当的索引使用。此外，不妨考虑以下几个优化技巧：

  1. 使用合适的索引：确保涉及的字段上有适当的索引，可以显著减少查询时间。
  2. 分区表：对于大数据量的表，考虑使用分区表以提高查询性能。
  3. **避免SELECT ***：选择需要的字段而不是使用通配符，以减少数据传输的负担。

还可以参考一些优化指南，比如 Apache Hive 的文档（https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties），里面有一些针对特定场景的优化建议。了解这些方法可以更有效地优化查询，避免卡住的情况。

刚才 回复 举报
添加新评论
刺猥
11月25日

查询优化是个技术活，可能还需要重新考虑数据库的结构设计以提高查询效率。例如，考虑分区表等方式。

赞 0 回复 举报

醉扶归： @刺猥

在处理查询卡主问题时，考虑对数据库结构的优化确实是一种有效的解决策略。除了分区表，索引的使用也能显著提高查询效率。对于经常需要筛选或排序的字段，创建合适的索引是一个值得考虑的选择。

例如，假设我们有一个大型用户表，我们可以通过以下SQL语句创建索引：

CREATE INDEX idx_user_email ON users(email);

这样，在通过Email字段进行查询时，数据库就可以更快速地定位到相关记录，减少全表扫描的开销。

另外，对于复杂查询，避免使用SELECT *，而是选择具体字段，可以减少数据传输量。例如：

SELECT id, name, email FROM users WHERE age > 30;

此外，还可以考虑使用缓存机制，比如将频繁查询的数据缓存到内存中，以减少数据库负担。

关于数据库优化的更多细节，可以参考 这篇文章 中提到的一些实用技巧和方法。

刚才 回复 举报
添加新评论
夜尘埃
12月01日

通常在资源充足的环境下，调度策略也会影响运行时间，合理的调度可以防止某些任务长期霸占资源。

赞 0 回复 举报

一座空城： @夜尘埃

对于调度策略的影响，确实在资源管理中扮演着重要角色。在开发和运行大规模数据查询时，优化调度可以显著提升系统的响应时间与资源利用率。可以考虑使用优先级队列或者公平调度策略来避免某些长任务占用大量资源，从而影响其他任务的执行。

例如，在 Apache Spark 中可以利用 Fair Scheduler 来配置作业的调度。通过配置 fairscheduler.xml 文件，可以为不同的作业分配不同的资源限额。这样，长时间运行的任务不会阻塞其他任务的执行。

<html>
    <allocations>
        <pool name="fast">
            <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
            <weight>2</weight>
        </pool>
        <pool name="slow">
            <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
            <weight>1</weight>
        </pool>
    </allocations>
</html>

此外，建议定期监控任务的运行状况，并使用指标来调整任务的分配策略。相关的实践可以参考这篇文章：Spark Fair Scheduling。

通过这样的方式，不仅可以提升系统的整体性能，还能确保资源的合理分配。

5小时前 回复 举报
添加新评论
相濡
12月05日

同时运行的任务过多可能导致性能下降，可以尝试调整并发数量,spark.yarn.executor.memoryOverhead参数在某些场景下也会有帮助。

赞 0 回复 举报

曾经： @相濡

在处理大规模的任务时，确实容易遇到性能瓶颈。设置合理的并发数对于提升整体效率至关重要。除了调整 spark.yarn.executor.memoryOverhead，还可以考虑优化数据分区和调整任务调度策略，来提高集群资源的利用率。例如，可以通过以下方式设置数据分区：

val df = spark.read.parquet("hdfs://path/to/data")
val partitionedDf = df.repartition(100) // 根据数据量合理设置分区数

此外，使用 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 可以控制广播连接的阈值，这在处理小表和大表连接时可能会显著提高性能。

如果问题依旧存在，可以参考 Apache Spark 性能调优指南，了解更多的调优策略和最佳实践。深入了解这些配置和方法，将有助于更好地解决性能卡顿问题。

刚才 回复 举报
添加新评论
志魁
12月11日

监控系统资源使用情况是非常必要的，top与iostat或使用更全面的工具，如Prometheus和Grafana进行可视化监控以了解服务器瓶颈。

赞 0 回复 举报

如履： @志魁

对于资源监控的讨论，可以进一步考虑使用一些日志分析工具来辅助诊断，比如ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）。这样一来，不仅可以实时监控系统状态，还能对历史数据进行深度分析，从而找到潜在的性能瓶颈。

# 安装Elasticsearch和Kibana示例
sudo apt-get install elasticsearch
sudo apt-get install kibana

另外，结合使用htop或dstat等工具可以更直观地查看进程和资源使用情况。以下是一个使用dstat监控系统状态的命令示例：

dstat --cpu --disk --net --load --memory

此外，若需要更深入的数据库性能监控，不妨考虑使用如pg_stat_statements（针对PostgreSQL）或performance_schema（针对MySQL）等数据库内置的监控功能。这些功能能够帮助识别慢查询并优化数据库性能。

最后，若想要对监控过程进行自动化，建议使用安装有Node Exporter的Prometheus来抓取性能数据，配合Grafana创建实时监控面板，以便更好地分析和理解系统的行为。详细信息可以参考 Prometheus官方文档。

整体而言，整合多种工具能够提供更全面的监控视角，有助于更精准地定位问题。

刚才 回复 举报
添加新评论
韦濠旭
12月20日

对于解决持续在RUNNING_STATE的问题，无论是优化SQL还是增加系统监控，落实到具体措施上尤为重要，更推荐深入到执行引擎调试分析。

赞 0 回复 举报

龌龊想法： @韦濠旭

对于在RUNNING_STATE卡住的情况，优化SQL和加强监控的确是非常实用的路径。此外，考虑到执行引擎的调试分析，使用 profiling 工具可以帮助识别瓶颈。例如，如果使用 Apache Spark，可以通过 Spark UI 的执行计划和任务详情来深入分析。

下面是一个简单的示例，您可以在查询中添加一些调试信息：

EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM your_table WHERE condition = 'value';

这将提供详细的执行计划，有助于识别执行过程中的问题。观察物理计划和逻辑计划之间的差异，或许能发现不必要的全表扫描或其他性能问题。

另外，对于性能监控，可以考虑使用像 Grafana 或 Prometheus 的工具，监视数据库的运行时指标，及时发现系统负载异常。关于优化和监控的最佳实践，可以参考 数据仓库最佳实践 这篇文章，里面提供了一些实用的建议。

希望这些方法能为解决问题提供一些启发。

刚才 回复 举报
添加新评论
哭泣的键盘
12月23日

有些查询可能遇到死循环或递归调用，需特别注意SQL逻辑，如果可能，确保在开发测试环境中复现问题后解决。

赞 0 回复 举报

雪婷： @哭泣的键盘

在处理查询时，确实需要关注逻辑复杂性，特别是涉及递归和循环的SQL语句。例如，可以通过限制递归深度来避免潜在的问题。以下是一个简单的示例，可供参考：

WITH RECURSIVE example AS (
    SELECT 1 AS num
    UNION ALL
    SELECT num + 1 FROM example WHERE num < 10
)
SELECT * FROM example;

在此示例中，使用递归CTE生成一系列数字，设定了一个条件来确保循环不会无限执行。这种方式在复杂的业务逻辑中非常重要，能够有效防止死循环的发生。

此外，性能分析工具也可以帮助识别和优化查询瓶颈，比如使用Apache Spark的UI或Kyuubi的任务监控功能，了解当前系统的状态和具体的查询执行情况。在测试环境中复现问题有助于明确具体原因，从而进行针对性的优化。

或许可以参考文档中的性能调优部分，了解如何分析查询执行计划：Apache Spark Performance Tuning。通过这些方法，能够更有效地解决查询卡住的问题。

刚才 回复 举报
添加新评论
淹没
01月03日

在大数据平台上，每个查询都可能消耗大量资源，无限遍历数据的查询（如没有适当的where子句）可能是导致问题的根本原因。

赞 0 回复 举报

梦回： @淹没

在处理大数据查询时，资源的有效利用确实至关重要。为了避免查询卡顿的问题，尤其是在没有适当条件限制的情况下，可以考虑一些优化策略。

例如，可以通过添加 WHERE 子句来过滤数据，从而减少扫描的行数。如果数据集中有时间戳字段，可以考虑只查询特定时间段的数据，如下所示：

SELECT * FROM your_table
WHERE timestamp_column BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

另外，使用适当的索引也能显著提高查询性能。确保你的查询条件中的字段都建立了索引，可以减少数据的扫描量。此外，还可以考虑分区表的设计，将数据按某一维度进行分区，这样查询时只需访问相关分区。

在此建议参考一些关于SQL优化的资料，像是 SQL Performance Explained 可以提供更多有用的技巧和深入的策略来帮助优化查询性能。

刚才 回复 举报
添加新评论
×
免费图表工具，画流程图、架构图