导入分析
Doris 提供了一个图形化的命令以帮助用户更方便的分析一个具体的导入。本文介绍如何使用该功能。
该功能目前仅针对 Broker Load 的分析。
导入计划树
如果你对 Doris 的查询计划树还不太了解,请先阅读之前的文章 DORIS/最佳实践/查询分析。
一个 Broker Load 请求的执行过程,也是基于 Doris 的查询框架的。一个Broker Load 作业会根据导入请求中 DATA INFILE 子句的个数讲作业拆分成多个子任务。每个子任务可以视为是一个独立的导入执行计划。一个导入计划的组成只会有一个 Fragment,其组成如下:
┌─────────────┐
│OlapTableSink│
└─────────────┘
│
┌──────────────┐
│BrokerScanNode│
└──────────────┘
BrokerScanNode 主要负责去读源数据并发送给 OlapTableSink,而 OlapTableSink 负责将数据按照分区分桶规则发送到对应的节点,由对应的节点负责实际的数据写入。
而这个导入执行计划的 Fragment 会根据导入源文件的数量、BE节点的数量等参数,划分成一个或多个 Instance。每个 Instance 负责一部分数据导入。
多个子任务的执行计划是并发执行的,而一个执行计划的多个 Instance 也是并行执行。
查看导入 Profile
用户可以通过以下命令打开会话变量 is_report_success
:
SET is_report_success=true;
然后提交一个 Broker Load 导入请求,并等到导入执行完成。Doris 会产生该导入的一个 Profile。Profile 包含了一个导入各个子任务、Instance 的执行详情,有助于我们分析导入瓶颈。
目前不支持查看未执行成功的导入作业的 Profile。
我们可以通过如下命令先获取 Profile 列表:
mysql> show load profile "/";
+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+
| QueryId | User | DefaultDb | SQL | QueryType | StartTime | EndTime | TotalTime | QueryState |
+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+
| 10441 | N/A | N/A | N/A | Load | 2021-04-10 22:15:37 | 2021-04-10 22:18:54 | 3m17s | N/A |
+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+
这个命令会列出当前保存的所有导入 Profile。每行对应一个导入。其中 QueryId 列为导入作业的 ID。这个 ID 也可以通过 SHOW LOAD 语句查看拿到。我们可以选择我们想看的 Profile 对应的 QueryId,查看具体情况。
查看一个Profile分为3个步骤:
查看子任务总览
通过以下命令查看有导入作业的子任务概况:
mysql> show load profile "/10441";
+-----------------------------------+------------+
| TaskId | ActiveTime |
+-----------------------------------+------------+
| 980014623046410a-88e260f0c43031f1 | 3m14s |
+-----------------------------------+------------+
如上图,表示 10441 这个导入作业总共有一个子任务,其中 ActiveTime 表示这个子任务中耗时最长的 Instance 的执行时间。
查看指定子任务的 Instance 概况
当我们发现一个子任务耗时较长时,可以进一步查看该子任务的各个 Instance 的执行耗时:
mysql> show load profile "/10441/980014623046410a-88e260f0c43031f1";
+-----------------------------------+------------------+------------+
| Instances | Host | ActiveTime |
+-----------------------------------+------------------+------------+
| 980014623046410a-88e260f0c43031f2 | 10.81.85.89:9067 | 3m7s |
| 980014623046410a-88e260f0c43031f3 | 10.81.85.89:9067 | 3m6s |
| 980014623046410a-88e260f0c43031f4 | 10.81.85.89:9067 | 3m10s |
| 980014623046410a-88e260f0c43031f5 | 10.81.85.89:9067 | 3m14s |
+-----------------------------------+------------------+------------+
这里展示了 980014623046410a-88e260f0c43031f1 这个子任务的四个 Instance 耗时,并且还展示了 Instance 所在的执行节点。
查看具体 Instance
我们可以继续查看某一个具体的 Instance 上各个算子的详细 Profile:
mysql> show load profile "/10441/980014623046410a-88e260f0c43031f1/980014623046410a-88e260f0c43031f5"\G
*************************** 1. row ***************************
Instance:
┌-----------------------------------------┐
│[-1: OlapTableSink] │
│(Active: 2m17s, non-child: 70.91) │
│ - Counters: │
│ - CloseWaitTime: 1m53s │
│ - ConvertBatchTime: 0ns │
│ - MaxAddBatchExecTime: 1m46s │
│ - NonBlockingSendTime: 3m11s │
│ - NumberBatchAdded: 782 │
│ - NumberNodeChannels: 1 │
│ - OpenTime: 743.822us │
│ - RowsFiltered: 0 │
│ - RowsRead: 1.599729M (1599729) │
│ - RowsReturned: 1.599729M (1599729)│
│ - SendDataTime: 11s761ms │
│ - TotalAddBatchExecTime: 1m46s │
│ - ValidateDataTime: 9s802ms │
└-----------------------------------------┘
│
┌-----------------------------------------------------┐
│[0: BROKER_SCAN_NODE] │
│(Active: 56s537ms, non-child: 29.06) │
│ - Counters: │
│ - BytesDecompressed: 0.00 │
│ - BytesRead: 5.77 GB │
│ - DecompressTime: 0ns │
│ - FileReadTime: 34s263ms │
│ - MaterializeTupleTime(*): 45s54ms │
│ - NumDiskAccess: 0 │
│ - PeakMemoryUsage: 33.03 MB │
│ - RowsRead: 1.599729M (1599729) │
│ - RowsReturned: 1.599729M (1599729) │
│ - RowsReturnedRate: 28.295K /sec │
│ - TotalRawReadTime(*): 1m20s │
│ - TotalReadThroughput: 30.39858627319336 MB/sec│
│ - WaitScannerTime: 56s528ms │
└-----------------------------------------------------┘
上图展示了子任务 980014623046410a-88e260f0c43031f1 中,Instance 980014623046410a-88e260f0c43031f5 的各个算子的具体 Profile。
通过以上3个步骤,我们可以逐步排查一个导入任务的执行瓶颈。