导入分析

导入分析

PALO 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 PALO 的查询计划树还不太了解，请先阅读之前的文章 [DORIS/典型实践/查询分析.md]。

一个 Broker Load 请求的执行过程，也是基于 PALO 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：

1┌─────────────┐
2│OlapTableSink│
3└─────────────┘
4        │
5┌──────────────┐
6│BrokerScanNode│
7└──────────────┘

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。PALO 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：

1mysql> show load profile "/";
2+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+
3| QueryId | User | DefaultDb | SQL  | QueryType | StartTime           | EndTime             | TotalTime | QueryState |
4+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+
5| 10441   | N/A  | N/A       | N/A  | Load      | 2021-04-10 22:15:37 | 2021-04-10 22:18:54 | 3m17s     | N/A        |
6+---------+------+-----------+------+-----------+---------------------+---------------------+-----------+------------+

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：

1. 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：

   SQL 复制

   1mysql> show load profile "/10441";
   2+-----------------------------------+------------+
   3| TaskId                            | ActiveTime |
   4+-----------------------------------+------------+
   5| 980014623046410a-88e260f0c43031f1 | 3m14s      |
   6+-----------------------------------+------------+

   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。

2. 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：

   SQL 复制

   1mysql> show load profile "/10441/980014623046410a-88e260f0c43031f1";
   2+-----------------------------------+------------------+------------+
   3| Instances                         | Host             | ActiveTime |
   4+-----------------------------------+------------------+------------+
   5| 980014623046410a-88e260f0c43031f2 | 10.81.85.89:9067 | 3m7s       |
   6| 980014623046410a-88e260f0c43031f3 | 10.81.85.89:9067 | 3m6s       |
   7| 980014623046410a-88e260f0c43031f4 | 10.81.85.89:9067 | 3m10s      |
   8| 980014623046410a-88e260f0c43031f5 | 10.81.85.89:9067 | 3m14s      |
   9+-----------------------------------+------------------+------------+

   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。

3. 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：

   SQL 复制

   1mysql> show load profile "/10441/980014623046410a-88e260f0c43031f1/980014623046410a-88e260f0c43031f5"\G
   2*************************** 1. row ***************************
   3Instance:
   4      ┌-----------------------------------------┐
   5      │[-1: OlapTableSink]                      │
   6      │(Active: 2m17s, non-child: 70.91)        │
   7      │  - Counters:                            │
   8      │      - CloseWaitTime: 1m53s             │
   9      │      - ConvertBatchTime: 0ns            │
   10      │      - MaxAddBatchExecTime: 1m46s       │
   11      │      - NonBlockingSendTime: 3m11s       │
   12      │      - NumberBatchAdded: 782            │
   13      │      - NumberNodeChannels: 1            │
   14      │      - OpenTime: 743.822us              │
   15      │      - RowsFiltered: 0                  │
   16      │      - RowsRead: 1.599729M (1599729)    │
   17      │      - RowsReturned: 1.599729M (1599729)│
   18      │      - SendDataTime: 11s761ms           │
   19      │      - TotalAddBatchExecTime: 1m46s     │
   20      │      - ValidateDataTime: 9s802ms        │
   21      └-----------------------------------------┘
   22                           │
   23┌-----------------------------------------------------┐
   24│[0: BROKER_SCAN_NODE]                                │
   25│(Active: 56s537ms, non-child: 29.06)                 │
   26│  - Counters:                                        │
   27│      - BytesDecompressed: 0.00                      │
   28│      - BytesRead: 5.77 GB                           │
   29│      - DecompressTime: 0ns                          │
   30│      - FileReadTime: 34s263ms                       │
   31│      - MaterializeTupleTime(*): 45s54ms             │
   32│      - NumDiskAccess: 0                             │
   33│      - PeakMemoryUsage: 33.03 MB                    │
   34│      - RowsRead: 1.599729M (1599729)                │
   35│      - RowsReturned: 1.599729M (1599729)            │
   36│      - RowsReturnedRate: 28.295K /sec               │
   37│      - TotalRawReadTime(*): 1m20s                   │
   38│      - TotalReadThroughput: 30.39858627319336 MB/sec│
   39│      - WaitScannerTime: 56s528ms                    │
   40└-----------------------------------------------------┘

   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。