本页面列出了导致 Dataproc 作业调度延迟的常见原因,其中提供的信息可帮助您避免此类延迟。
概览
以下是 Dataproc 作业延迟(受限)的常见原因:
- 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,作业延迟消息将按以下格式发出:
Awaiting execution [SCHEDULER_MESSAGE]"
以下部分提供了特定作业延迟场景的可能原因和解决方案。
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量上限(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 为应用预留 3.5GB 内存,每 GB 允许 1 个作业。
示例:n1-standard-4
机器类型具有 15GB
内存。如果预留了 3.5GB
作为开销,则 11.5GB
会保留下来。11GB
向下舍入为整数,最多可供 11 个并发作业使用。
解决方案:
监控 CPU 使用率和内存等日志指标以估算作业要求。
创建作业集群时:
系统内存较高或可用内存不足
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 代理会限制提交的作业。达到此上限后,您将无法安排新作业。
在集群上安排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,系统限制在
1.0 QPS
提交 Dataproc 代理作业,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。