排查作业延迟问题

本页面列出了导致 Dataproc 作业调度延迟的常见原因， 并提供有助于避免这些错误的信息。

概览

以下是导致 Dataproc 作业延迟的常见原因 （已遭限制）：

  • 正在运行的作业过多
  • 系统内存用量高
  • 可用内存不足
  • 超出速率限制

通常，作业延迟消息将采用以下格式：

Awaiting execution [SCHEDULER_MESSAGE]"

以下部分提供了针对具体问题的可能原因和解决方案 作业延迟场景

正在运行的作业过多

调度器消息：

Throttling job ### (and maybe others): Too many running jobs (current=xx max=xx)

原因：

已超出基于主虚拟机内存的并发作业数上限（ 作业驱动程序在 Dataproc 集群主服务器虚拟机上运行）。 默认情况下，Dataproc 为每个应用预留 3.5GB 内存 每 GB 1 个作业

示例：n1-standard-4 机器类型具有 15GB 内存。将 3.5GB 预留用于开销，11.5GB 会保留。向下舍入为整数，11GB 可用于最多 11 个并发作业。

解决方案：

  1. 监控日志指标（例如 CPU 用量和内存）以估算作业要求。

  2. 创建作业集群时：

    1. 为集群主虚拟机使用内存更大的机器类型。

    2. 如果每个作业的 1GB 超出了您的需求，请将 dataproc:dataproc.scheduler.driver-size-mb 集群属性 小于 1024。

    3. 设置 dataproc:dataproc.scheduler.max-concurrent-jobs 集群属性 设置为适合您工作要求的值。

系统内存过高或可用内存不足

调度器消息：

Throttling job xxx_____JOBID_____xxx (and maybe others): High system memory usage (current=xx%)

Throttling job xxx_____JOBID_____xxx (and maybe others): Not enough free memory (current=xx min=xx)

原因：

默认情况下，当内存用量达到 90% (0.9)) 时，Dataproc 代理会限制作业提交。达到此限制后，系统将无法安排新作业。

在集群上调度另一个作业所需的可用内存不足。

解决方案：

  1. 创建集群时：

    1. 提高 dataproc:dataproc.scheduler.max-memory-used 集群属性。 例如，在 0.90 默认值之上，将其设置为 0.95。
    2. 提高 dataproc.scheduler.min-free-memory.mb 集群属性。默认值为 256 MB。

作业速率限制已超出

调度器消息：

Throttling job xxx__JOBID___xxx (and maybe others): Rate limit

原因：

Dataproc 代理已达到作业提交速率上限。

解决方案：

  1. 默认情况下，Dataproc 代理作业提交次数限制为 1.0 QPS，您可以在创建集群时将其设置为其他值 使用 dataproc:dataproc.scheduler.job-submission-rate 集群属性。

查看作业状态。

如需查看作业状态和详细信息，请参阅 作业监控和调试。