本页面列出了 Dataproc 作业调度延迟的常见原因,并提供了一些有助于您避免这些问题的信息。
概览
以下是导致 Dataproc 作业延迟(被限制)的常见原因:
- 运行的作业过多
- 系统内存用量较高
- 可用内存不足
- 超出速率限制
通常,作业延迟消息会采用以下格式发出:
Awaiting execution [SCHEDULER_MESSAGE]"
以下部分针对特定作业延迟情形提供了可能的原因和解决方案。
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 集群主虚拟机上运行)。默认情况下,Dataproc 会为应用预留 3.5 GB 的内存,并允许每 GB 运行 1 个作业。
示例:n1-standard-4
机器类型具有 15GB
内存。在为开销预留 3.5GB
后,还剩 11.5GB
。向下舍入为整数后,11GB
最多可用于 11 个并发作业。
解决方案:
监控 CPU 用量和内存等日志指标,以估计作业要求。
创建作业集群时:
系统内存偏高或可用内存不足
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,无法调度新作业。
在集群上调度其他作业所需的可用内存量不足。
解决方案:
创建集群时:
已超出作业速率限制
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限制。
解决方案:
- 默认情况下,Dataproc 代理作业提交速率限制为
1.0 QPS
,您可以在使用dataproc:dataproc.scheduler.job-submission-rate
集群属性创建集群时将其设置为其他值。
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。