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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 "/"\G
*************************** 1. row ***************************
JobId: 20010
QueryId: 980014623046410a-af5d36f23381017f
User: root
DefaultDb: default_cluster:test
SQL: LOAD LABEL xxx
QueryType: Load
StartTime: 2023-03-07 19:48:24
EndTime: 2023-03-07 19:50:45
TotalTime: 2m21s
QueryState: N/A
TraceId:
AnalysisTime: NULL
PlanTime: NULL
ScheduleTime: NULL
FetchResultTime: NULL
WriteResultTime: NULL
WaitAndFetchResultTime: NULL
*************************** 2. row ***************************
JobId: N/A
QueryId: 7cc2d0282a7a4391-8dd75030185134d8
User: root
DefaultDb: default_cluster:test
SQL: insert into xxx
QueryType: Load
StartTime: 2023-03-07 19:49:15
EndTime: 2023-03-07 19:49:15
TotalTime: 102ms
QueryState: OK
TraceId:
AnalysisTime: 825.277us
PlanTime: 4.126ms
ScheduleTime: N/A
FetchResultTime: 0ns
WriteResultTime: 0ns
WaitAndFetchResultTime: 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:

  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:

    mysql> show load profile "/980014623046410a-af5d36f23381017f";
    +-----------------------------------+------------+
    | TaskId | ActiveTime |
    +-----------------------------------+------------+
    | 980014623046410a-af5d36f23381017f | 3m14s |
    +-----------------------------------+------------+

    如上图,表示 980014623046410a-af5d36f23381017f 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:

    mysql> show load profile "/980014623046410a-af5d36f23381017f/980014623046410a-af5d36f23381017f";
    +-----------------------------------+------------------+------------+
    | 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-af5d36f23381017f 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:

    mysql> show load profile "/980014623046410a-af5d36f23381017f/980014623046410a-af5d36f23381017f/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-af5d36f23381017f 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。