提示信息

WARNING: Current kylin_engine_deploymode is 'client'. WARN: 'kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host' is missed, it may cause some problems. WARN: 'kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host' is missed, it may cause some problems.

Suzanna 已关注
10月25日 发表在 AI大模型图文创作平台 阅读 363 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

这个警告信息表明你的 Apache Kylin 配置中缺少了 'kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host' 和 'kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host' 这两个参数。它们用来设置 Spark driver 程序的 host 地址。

在某些情况下，比如网络配置复杂或者是跨网络部署时，你可能需要手动设定这个值。否则，Spark 可能无法正确地解析和访问 driver 程序。

你可以通过以下步骤添加这两个参数：

  1. 打开你的 kylin.properties 文件。

  2. 添加以下两行（将 your_driver_host 替换为实际的 driver host）：

    1. kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=your_driver_host  
    2. kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=your_driver_host

  3. 保存并关闭文件。然后，你可能需要重启 Kylin 服务以使新的配置生效。

如果你不确定你的 driver host 应该设置为什么，你可能需要咨询你的系统管理员或者网络管理员。

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20条评论
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艳萍
11月05日

配置提示很明确，帮助解决潜在的网络问题。

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风中凌乱： @艳萍

在面对这些配置警告时，及时检查并修正相关参数的确至关重要。比如，kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host 和 kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host 的缺失可能会导致连接问题，尤其是在集群环境中。可以考虑在配置文件中添加相应的参数，以确保驱动程序能正确识别其主机信息。例如：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>

这种做法能够有效减少在运行时遇到的问题，从而提升系统的稳定性和性能。为了便于查找具体的配置样例，可以参考 Apache Kylin 官方文档 中的部分内容，以获取更详细的信息和最佳实践。

11月16日 回复 举报
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庸人
11月06日

步骤详细，适合技术人员快速上手，值得赞赏。

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踌躇： @庸人

在处理Kylin的配置时，特别是针对Spark相关的设置，确保所有必要的配置项都得到了正确的设置是非常重要的。对于kylin_engine_deploymode为client的警告，建议检查kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host和kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host的配置。

以下是一个简单的示例配置：

export KYLIN_OPS_ENV=prod
export SPARK_DRIVER_HOST="your.spark.driver.host"

为了避免可能出现的问题，可以在Kylin的配置文件中加上这两项：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=your.spark.driver.host
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=your.spark.driver.host

此外，查看Kylin的官方文档，可能会有更详细的安装和配置说明，帮助进一步优化配置：Apache Kylin Documentation。

保持配置的完整性是保证系统稳定性的重要一步，细致入微的配置可以避免很多潜在的问题。

11月13日 回复 举报
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余音未散
11月16日

建议提供一个实际的配置示例，这样新人会更容易理解。用'myhostname'代替'localhost'可能是个好选择。

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枯缘： @余音未散

对于配置示例的建议是非常实用的，特别是对新手而言。提供一个清晰的例子，可以极大地降低配置过程中的困惑。以下是一个示例配置，可以更好地展示如何设置相关参数：

kylin:
  storage:
    columnar:
      spark-conf:
        spark.driver.host: 'myhostname'  # 替换成你的主机名
    engine:
      spark-conf:
        spark.driver.host: 'myhostname'    # 与上述一致

在此示例中，myhostname 代表你本地或云端的实际主机名，这样也有助于避免在不同环境中可能出现的错误。另外，确保在实际使用前，检查其他必要的 Spark 配置，例如 spark.driver.port 和 spark.executor.memory 等，这些都是保证 Spark 作业顺利执行的关键。

对于更多的配置指导，可以参考 Apache Kylin 的官方文档：Apache Kylin Documentation。

通过明确的配置示例和相关链接，新用户将能更容易地理清思路，顺利进行部署。

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苏珊
11月21日

强调咨询管理员很重要，网络环境复杂易出错，文中建议的重启操作必要且准确。

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可有可无い： @苏珊

对于网络环境复杂的情况，咨询管理员的确是一个相当明智的做法。在进行任何重启操作或配置更改之前，了解整体网络和服务结构能够有效避免不必要的错误。

在处理如 kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host 和 kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host 这类配置缺失的问题时，可以考虑使用以下步骤进行排查：

  1. 确认当前的部署模式，若为client模式，建议检查相关的 Spark 配置是否正确。

    spark-submit --conf spark.driver.host=YOUR_DRIVER_HOST

  2. 如果是在集群环境下，及时与管理员沟通，确保驱动程序和执行环境的兼容性及正确配置。如有必要，可以使用 Spark UI 监控执行情况，帮助快速发现问题。

  3. 重启操作虽有必要，但应谨慎进行。可以记录下当前的配置，以便恢复，如果在重启后出现不预期的问题，便于排查。

更多关于 Kylin 配置的细节，可以参考官方文档：Apache Kylin Documentation。这样能获得更全面的信息，把控系统的运行状态和配置选项。

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大壮
11月24日

对于跨网络部署问题，推荐参考Apache Kylin官方文档以获取更多背景。

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韦乐涵： @大壮

提到跨网络部署问题，的确有必要关注配置的一些细节。可以检查一下 kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host 和 kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host 的配置是否正确。确保它们的设置与您的网络环境一致，能够降低潜在的问题。

例如，可以在配置文件中加入如下代码：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>

此外，建议访问 Apache Kylin用户邮件列表 以及相关的 GitHub issues，以获取其他用户在类似场景下的解决方案和经验分享，这对排除问题和优化配置都会有帮助。在实践中，确保每个节点的网络连通与配置一致性，是提升系统稳定性的关键。

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旧事儿
12月03日

详细的步骤帮助手动改配置，特别是在多节点环境下，用自定义driver.host是关键。

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忆囚： @旧事儿

对于设置 driver.host 的问题，确实在多节点环境下手动配置是非常重要的。在 Spark 和 Kylin 的集成中，确保 spark.driver.host 的正确设置可以有效减少网络通信问题并提高性能。

可以在 kylin.properties 文件中加入以下配置：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>

替换 <your_driver_host> 为实际的驱动程序主机名或IP地址。如果是多节点集群，建议使用每个节点的IP或者节点名。

此外，考虑到不同版本的 Kylin 或 Spark 可能对配置文件位置有所不同，可以参考官方文档中有关多节点配置的部分，链接如下： - Apache Kylin Configuration

这对确保系统正常运行和维护稳定性非常关键。希望这可以帮助那些在配置中遇到类似问题的人。

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签歌无颜
12月06日

对那些不熟悉kylin配置文件的人来说，这些步骤是非常有帮助的。

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一水涧： @签歌无颜

对于配置Kylin时遇到的问题，提供清晰的步骤确实可以帮助新手用户快速上手。关于缺失的配置项 'kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host' 和 'kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host'，可以考虑在kylin.properties文件中添加相关配置，以避免出现潜在的问题。

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=your.driver.host
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=your.driver.host

在填写这些配置项时，请确保your.driver.host是您Spark集群中driver的实际地址。此外，保持相关文档的参考也是一个良好的习惯，比如Apache Kylin的官方文档：Apache Kylin Documentation。通过对配置的细致检查，可以显著提高Kylin的稳定性和性能。

11月10日 回复 举报
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没所谓
12月15日

文章中提到的'driver host'设置非常重要，尤其是在大规模数据处理任务中。

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罂粟花： @没所谓

在处理大规模数据时，'driver host'的配置确实是个不容忽视的细节。对于'Spark'的分布式处理，控制'驱动程序'的位置对于性能优化和故障排查来说都至关重要。

为确保您的'Spark'作业运行顺畅，可以考虑在配置中添加以下设置：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=<your_driver_host>

将<your_driver_host>替换为您实际的驱动程序主机地址。 这样可以避免因配置缺失导致的潜在问题。

此外，推荐查看 Apache Kylin官方文档 以获取更详细的配置指引和最佳实践，确保在复杂的数据处理环境中，能够最大限度地发挥系统的性能和效率。

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哑口无言
12月17日

简洁明了，能快速解决问题，提示用户配置的影响。

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流动的水： @哑口无言

对于当前的配置提示，确实需要关注相关的配置项，以避免潜在问题的发生。可以考虑在 kylin.properties 文件中添加以下配置：

kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host=your.driver.host
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host=your.driver.host

替换 your.driver.host 为实际的驱动主机名或IP地址，以确保 Kylin 正常运行。此外，建议在 Spark 的配置中也进行相应的设置，以提高系统的稳定性和性能。

如需了解更多关于 Kylin 配置的问题，可以参考 Apache Kylin 的官方文档：Apache Kylin Documentation。这个文档中提供了针对各种配置设置的详细说明和范例，帮助用户更好地理解和优化配置。

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佑派
12月20日

可再加入spark driver的清晰概念和工作方式，让读者更理解配置的重要性。

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水云： @佑派

理解Spark driver的工作方式确实对配置和性能调优至关重要。Spark driver充当了集群中所有工作的控制中心，包括任务的分配、跟踪和通信。缺少必要的配置项可能导致作业失败或性能下降。

例如，若我们在使用Kylin时没有配置kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host，那么Spark可能无法正确找到driver，从而影响数据处理的效率。可以通过以下示例代码来配置Spark driver的主机：

<property>
    <name>spark.driver.host</name>
    <value>your-driver-hostname</value>
</property>

另外，建议在集群环境中部署前，最好详细参考Spark的官方文档，特别是关于Cluster Mode Configuration的部分，以便在设置参数时能有更清晰的指导。

针对提高配置的可理解性，提供一些具体的使用场景和最佳实践将会更有助于用户把握配置的重要性。

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