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操作步骤 以客户端安装用户，登录安装HBase客户端的节点。 进入HBase客户端安装目录： 例如：cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建HBase表的权限，具体请参见创建角色配置拥有对应权限的角色，参考创建用户为用户绑定对应角色。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit MRS 集群用户 例如，kinit hbaseuser。 直接执行Phoenix客户端命令。 sqlline.py 建表： CREATE TABLE TEST (id VARCHAR PRIMARY KEY, name VARCHAR); 插入数据： UPSERT INTO TEST(id,name) VALUES ('1','jamee'); 查询数据： SELECT * FROM TEST; 删表： DROP TABLE TEST; 退出Phoenix命令行。 !quit
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解决步骤 检查工程conf目录下“producer.properties”中配置的“bootstrap.servers”配置值中访问的IP和端口是否正确： 如果IP与Kafka集群部署的业务IP不一致，那么需要修改为当前集群正确的IP地址。 如果配置中的端口为21007（Kafka安全模式端口），那么修改该端口为9092（Kafka普通模式端口）。 检查网络是否正常，确保当前机器能够正常访问Kafka集群。
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回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取数据，执行对应处理之后，然后将结果数据回写至Kafka中。 例如：Spark Streming中定义了批次时间，如果数据传入Kafka的速率为10MB/s，而Spark Streaming中定义了每60s一个批次，回写数据总共为600MB。而Kafka中定义了接收数据的阈值大小为500MB。那么此时回写数据已超出阈值。此时，会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施： 方式一：推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间，降低批次时间，可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二：将Kafka的阈值调大，建议在FusionInsight Manager中的Kafka服务进行参数设置，将socket.request.max.bytes参数值根据应用场景，适当调整。
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问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,155 | INFO | [kafka-network-thread-21005-2] | Closing socket connection to /10.91.8.208. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,270 | INFO | [kafka-network-thread-21005-0] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,513 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,763 | INFO | [kafka-network-thread-21005-2] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50
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回答 由于浏览器所在的计算机IP地址未加到Web访问白名单导致。用户可以通过修改客户端的配置文件“conf/flink-conf.yaml”来解决问题。 确认配置项“jobmanager.web.ssl.enabled”的值是否是“false”，若不是，请修改为“false”。 确认配置项“jobmanager.web.access-control-allow-origin”和“jobmanager.web.allow-access-address”中是否已经添加浏览器所在的计算机IP地址。如果没有添加，可以通过这两项配置项进行添加。例如： jobmanager.web.access-control-allow-origin: 浏览器所在的计算机IP地址 jobmanager.web.allow-access-address: 浏览器所在的计算机IP地址
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回答 问题原因： 在IBM JDK下建立的Hive connection时间超过登录用户的认证超时时间（默认一天），导致认证失败。 IBM JDK的机制跟Oracle JDK的机制不同，IBM JDK在认证登录后的使用过程中做了时间检查却没有检测外部的时间更新，导致即使显式调用Hive relogin也无法得到刷新。 解决措施： 通常情况下，在发现Hive connection不可用的时候，可以关闭该connection，重新创建一个connection继续执行。
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典型接口说明 以下仅对Manager REST API开发过程中的典型方法进行描述。 表1 restApiDemo.src.rest.BasicAuthAcces 方法 描述 loginAndAccess (String webUrl,String userName,String password,String userTLSVersion) webUrl 集群首页地址，从配置文件“UserInfo.properties”中获取。 userName 登录FusionInsight系统的用户名，从配置文件“UserInfo.properties”中获取。 password userName对应的密码，从配置文件“UserInfo.properties”中获取。 userTLSVersion TSL的版本。 返回类型：HttpClient 返回：httpClient 该接口实现Basic认证登录，并返回登录后的HttpClient，登录过程中用户只需要调用一个接口，简化了使用过程。 该接口的入参是从配置文件“UserInfo.properties”中获取的，该文件中的参数需要用户填写，该接口还会调用BasicAuthAccess类内部的多个方法。 表2 restApiDemo.src.rest.BasicAuthAcces.HttpManager 方法 描述 sendHttpGetRequest(HttpClient httpClient, String operationUrl, String operationName) 参数：HttpClient httpCient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpGet操作对应的URL。 operationName 具体操作的名称。 sendHttpPostRequest(HttpClient httpClient, String operationUrl, String jsonFilePath, String operationName) 参数：HttpClient httpClient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpPost操作对应的URL。 jsonFilePath httpPost操作对应的json文件。 operationName 具体操作名称。 sendHttpPostRequestWithString(HttpClient httpClient, String operationUrl, String jsonString, String operationName) 参数：HttpClient httpClient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpPost操作对应的URL。 jsonString httpPost操作对应的json的String格式。 operationName 具体操作名称。 sendHttpPutRequest(HttpClient httpclient, String operationUrl, String jsonFilePath, String operationName) 参数：HttpClient httpClient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpPut操作对应的URL。 jsonFilePath httpPut操作对应的json文件。 operationName 具体操作名称。 sendHttpPutRequestWithString(HttpClient httpclient, String operationUrl, String jsonString, String operationName) 参数：HttpClient httpClient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpPut操作对应的URL。 jsonString httpPut操作对应的json的String格式。 operationName 具体操作名称。 sendHttpDeleteRequest(HttpClient httpClient, String operationUrl, String jsonString, String operationName) 参数：HttpClient httpCient，登录认证完成后的返回结果。 operationUrl httpDelete操作对应的URL。 jsonString httpDelete操作对应的json的String格式。 operationName 具体操作名称。 以上接口的功能是发送http请求。调用以上接口，用户只需提供每类操作对应的URL，以及操作对应的json文件或json的String格式，无需编写中间的执行代码，减少了代码编写量，简化了用户执行各类操作的步骤。 以上接口会返回请求对应的命令编号，方便用户根据命令编号查询命令执行的进度。
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回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x sparkResource的安装目录（这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上，随便进入一个安装节点，cd到sparkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包： hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号，不同版本不同。 执行以下命令移动hdfs上旧的jar包文件到其他目录，例如移动到“tmp”目录。 hdfs dfs -mv /user/spark2x/jars/8.1.0.1/spark-archive-2x-arm.zip /tmp hdfs dfs -mv /user/spark2x/jars/8.1.0.1/spark-archive-2x-x86.zip /tmp 上传3中打包的spark-archive-2x-arm.zip和spark-archive-2x-x86.zip到hdfs的/user/spark2x/jars/8.1.0.1目录下，上传命令如下： hdfs dfs -put spark-archive-2x-arm.zip /user/spark2x/jars/8.1.0.1/ hdfs dfs -put spark-archive-2x-x86.zip /user/spark2x/jars/8.1.0.1/ 上传完毕后删除本地的spark-archive-2x-arm.zip，spark-archive-2x-x86.zip文件。 对其他的sparkResource安装节点执行1~2。 进入webUI重启spark2x的jdbcServer实例。 重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的spark2x安装目录${install_home}/Spark2x/spark/jars文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径，用户需要填写实际的安装目录；若本地的安装目录为/opt/hadoopclient,那么就复制相应版本xx.jar到/opt/hadoopclient/Spark2x/spark/jars文件夹里。
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HBase双读操作相关配置项说明 表1 hbase-dual.xml配置项 配置项名称 配置项详解 默认值 级别 hbase.dualclient.active.cluster.configuration.path 主集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.configuration.path 备集群HBase客户端配置目录 无 必选配置 dual.client.schedule.update.table.delay.second 更新开启容灾表列表的周期时间 5 可选配置 hbase.dualclient.glitchtimeout.ms 可以容忍主集群的最大毛刺时间 50 可选配置 hbase.dualclient.slow.query.timeout.ms 慢查询告警日志 180000 可选配置 hbase.dualclient.active.cluster.id 主集群id ACTIVE 可选配置 hbase.dualclient.standby.cluster.id 备集群id STANDBY 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.max 请求主集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.thread.core 请求主集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.active.executor.queue 请求主集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.max 请求备集群的线程池max大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.thread.core 请求备集群的线程池core大小 100 可选配置 hbase.dualclient.standby.executor.queue 请求备集群的线程池queue大小 256 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.max 清理资源线程池max大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.thread.core 清理资源线程池core大小 30 可选配置 hbase.dualclient.clear.executor.queue 清理资源线程池queue大小 Integer. MAX_VALUE 可选配置 dual.client.metrics.enable 客户端metric信息是否打印 true 可选配置 dual.client.schedule.metrics.second 客户端metric信息打印周期 300 可选配置 dual.client.asynchronous.enable 是否异步请求主备集群 false 可选配置
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打印metric信息说明 表2 基本指标项 Metric名称 描述 日志级别 total_request_count 周期时间内查询总次数 INFO active_success_count 周期时间内主集群查询成功次数 INFO active_error_count 周期时间内主集群查询失败次数 INFO active_timeout_count 周期时间内主集群查询超时次数 INFO standby_success_count 周期时间内备集群查询成功次数 INFO standby_error_count 周期时间内备集群查询失败次数 INFO Active Thread pool 周期打印请求主集群的执行线程池信息 DEBUG Standby Thread pool 周期打印请求备集群的执行线程池信息 DEBUG Clear Thread pool 周期打印释放资源的执行线程池信息 DEBUG 表3 针对GET、BatchGET、SCAN请求，分别打印Histogram指标项 Metric名称 描述 日志级别 averageLatency(ms) 平均时延 INFO minLatency(ms) 最小时延 INFO maxLatency(ms) 最大时延 INFO 95thPercentileLatency(ms) 95%请求的最大时延 INFO 99thPercentileLatency(ms) 99%请求的最大时延 INFO 99.9PercentileLatency(ms) 99.9%请求的最大时延 INFO 99.99PercentileLatency(ms) 99.99%请求的最大时延 INFO
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将主备集群相关配置设置到HBaseMultiClusterConnection中 该操作仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 创建双读Configuration，取消“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类main方法中的testHBaseDualReadSample注释，确保“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseDualReadSample”类中的“IS_CREATE_CONNECTION_BY_XML”值为“false”。 在“HBaseDualReadSample”类的addHbaseDualXmlParam方法中添加相关配置，相关配置项可参考HBase双读操作相关配置项说明。 private void addHbaseDualXmlParam(Configuration conf) { // We need to set the optional parameters contained in hbase-dual.xml to conf // when we use configuration transfer solution conf.set(CONNECTION_IMPL_KEY, DUAL_READ_CONNECTION); // conf.set("", ""); } 在“HBaseDualReadSample”类的initActiveConf方法中添加主集群客户端相关配置： private void initActiveConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the active cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the active cluster. String activeDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + ACTIVE_DIRECTORY + File.separator; Configuration activeConf = Utils.createConfByUserDir(activeDir); HBaseMultiClusterConnection.setActiveConf(activeConf); } 在“HBaseDualReadSample”类initStandbyConf方法中添加备集群客户端相关配置： private void initStandbyConf() { // The hbase-dual.xml configuration scheme is used to generate the client configuration of the standby cluster. // In actual application development, you need to generate the client configuration of the standby cluster. String standbyDir = HBaseDualReadSample.class.getClassLoader().getResource(Utils.CONF_DIRECTORY).getPath() + File.separator + STANDBY_DIRECTORY + File.separator; Configuration standbyConf = Utils.createConfByUserDir(standbyDir); HBaseMultiClusterConnection.setStandbyConf(standbyConf); } 确定数据来源的集群。 GET请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testGet方法中添加。 Result result = table.get(get); if (result instanceof DualResult) { LOG.info(((DualResult)result).getClusterId()); } Scan请求，以下代码片段在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“HBaseSample”类的testScanData方法中添加。 ResultScanner rScanner = table.getScanner(scan); if (rScanner instanceof HBaseMultiScanner) { LOG.info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId()); } 客户端支持打印metric信息。 “log4j.properties”文件中增加如下内容，客户端将metric信息输出到指定文件。指标项信息可参考打印metric信息说明。 log4j.logger.DUAL=debug,DUAL log4j.appender.DUAL=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.DUAL.File=/var/log/dual.log //客户端本地双读日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限 log4j.additivity.DUAL=false log4j.appender.DUAL.MaxFileSize=${hbase.log.maxfilesize} log4j.appender.DUAL.MaxBackupIndex=${hbase.log.maxbackupindex} log4j.appender.DUAL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.DUAL.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p [%t] %c{2}: %m%n
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操作场景 HBase客户端应用通过自定义加载主备集群配置项，实现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据，以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Replication实现，备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。 目前HBase双读功能仅用于查询。主集群宕机时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。 HBase的Scan操作可能分解为多次RPC。由于相关session信息在不同集群间不同步，数据不能保证完全一致，因此双读只在第一次RPC时生效，ResultScanner close之前的请求会固定访问第一次RPC时使用的集群。 HBase Admin接口、实时写入接口只会访问主集群。所以主集群宕机后，不能提供Admin接口功能和实时写入接口功能，只能提供Get、Scan查询服务。
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问题 Flink任务配置State Backend为RocksDB时，运行报如下错误： Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: /srv/BigData/hadoop/data1/nm/usercache/***/appcache/application_****/rocksdb-lib-****/librocksdbjni-linux64.so: /lib64/libpthread.so.0: version `GLIBC_2.12` not found (required by /srv/BigData/hadoop/***/librocksdbjni-linux64.so) at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1965) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1890) at java.lang.Runtime.load0(Runtime.java:795) at java.lang.System.load(System.java:1062) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibraryFromJar(NativeLibraryLoader.java:78) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibrary(NativeLibraryLoader.java:56) at org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend.ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more
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回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未明确指定SerialVersionUID。 spark内部类变更，且变更类未明确指定SerialVersionUID。 另外，由于checkpoint保存了部分配置项，因此可能导致业务修改了部分配置项后，从checkpoint恢复时，配置项依然保持为旧值的情况。当前只有以下部分配置会在从checkpoint恢复时重新加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master", "spark.yarn.jars", "spark.yarn.keytab", "spark.yarn.principal", "spark.yarn.credentials.file", "spark.yarn.credentials.renewalTime", "spark.yarn.credentials.updateTime", "spark.ui.filters", "spark.mesos.driver.frameworkId", "spark.yarn.jars"
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回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。 下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。
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