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バージョン: Latest-4.0

Routine Load

ロードパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいですか？​

方法 1: 実際のロードタスクの並行性を増やす ために、ロードジョブを可能な限り多くの並行ロードタスクに分割します。

注意

この方法は、より多くの CPU リソースを消費し、過剰な tablet バージョンを引き起こす可能性があります。

実際のロードタスクの並行性は、いくつかのパラメータで構成された以下の式によって決定され、上限は生存している BE ノードの数または消費されるパーティションの数です。

min(alive_be_number, partition_number, desired_concurrent_number, max_routine_load_task_concurrent_num)

パラメータの説明:

  • alive_be_number: 生存している BE ノードの数。
  • partition_number: 消費されるパーティションの数。
  • desired_concurrent_number: Routine Load ジョブのための希望するロードタスクの並行性。デフォルト値は 3 です。このパラメータの値を高く設定することで、実際のロードタスクの並行性を増やすことができます。
    • Routine Load ジョブを作成していない場合は、CREATE ROUTINE LOAD を使用して Routine Load ジョブを作成する際にこのパラメータを設定する必要があります。
    • すでに Routine Load ジョブを作成している場合は、ALTER ROUTINE LOAD を使用してこのパラメータを変更する必要があります。
  • max_routine_load_task_concurrent_num: Routine Load ジョブのためのデフォルトの最大タスク並行性。デフォルト値は 5 です。このパラメータは FE の動的パラメータです。詳細情報と設定方法については、パラメータ設定 を参照してください。

したがって、消費されるパーティションの数と生存している BE ノードの数が他の 2 つのパラメータよりも大きい場合、desired_concurrent_number と max_routine_load_task_concurrent_num のパラメータの値を増やすことで、実際のロードタスクの並行性を増やすことができます。

例えば、消費されるパーティションの数が 7、生存している BE ノードの数が 5、max_routine_load_task_concurrent_num がデフォルト値 5 の場合、ロードタスクの並行性を上限まで増やす必要がある場合は、desired_concurrent_number を 5 に設定する必要があります（デフォルト値は 3）。その後、実際のタスク並行性 min(5,7,5,5) は 5 と計算されます。

パラメータの詳細については、CREATE ROUTINE LOAD を参照してください。

方法 2: Routine Load タスクが 1 つ以上のパーティションから消費するデータ量を増やす。

注意

この方法は、データロードの遅延を引き起こす可能性があります。

Routine Load タスクが消費できるメッセージの数の上限は、ロードタスクが消費できる最大メッセージ数を意味するパラメータ max_routine_load_batch_size またはメッセージ消費の最大期間を意味するパラメータ routine_load_task_consume_second によって決定されます。ロードタスクがいずれかの要件を満たす十分なデータを消費すると、消費は完了します。これらの 2 つのパラメータは FE の動的パラメータです。詳細情報と設定方法については、パラメータ設定 を参照してください。

be/log/be.INFO のログを確認することで、どのパラメータがロードタスクが消費するデータ量の上限を決定しているかを分析できます。そのパラメータを増やすことで、ロードタスクが消費するデータ量を増やすことができます。

I0325 20:27:50.410579 15259 data_consumer_group.cpp:131] consumer group done: 41448fb1a0ca59ad-30e34dabfa7e47a0. consume time(ms)=3261, received rows=179190, received bytes=9855450, eos: 1, left_time: -261, left_bytes: 514432550, blocking get time(us): 3065086, blocking put time(us): 24855

通常、ログのフィールド left_bytes が 0 以上である場合、ロードタスクが消費するデータ量が routine_load_task_consume_second 内で max_routine_load_batch_size を超えていないことを示しています。これは、スケジュールされたロードタスクのバッチが Kafka からのすべてのデータを遅延なく消費できることを意味します。このシナリオでは、routine_load_task_consume_second の値を大きく設定することで、ロードタスクが 1 つ以上のパーティションから消費するデータ量を増やすことができます。

フィールド left_bytes が 0 未満の場合、ロードタスクが消費するデータ量が routine_load_task_consume_second 内で max_routine_load_batch_size に達していることを意味します。Kafka からのデータがスケジュールされたロードタスクのバッチを満たすたびに、Kafka に消費されていないデータが残っている可能性が高く、消費の遅延を引き起こします。この場合、max_routine_load_batch_size の値を大きく設定することができます。

SHOW ROUTINE LOAD の結果がロードジョブが PAUSED 状態であることを示している場合はどうすればよいですか？​

  • フィールド ReasonOfStateChanged を確認し、エラーメッセージ Broker: Offset out of range が報告されている場合。

    原因分析: ロードジョブのコンシューマオフセットが Kafka パーティションに存在しません。

    解決策: SHOW ROUTINE LOAD を実行し、パラメータ Progress でロードジョブの最新のコンシューマオフセットを確認します。その後、対応するメッセージが Kafka パーティションに存在するかどうかを確認します。存在しない場合、以下の理由が考えられます。

    • ロードジョブが作成されたときに指定されたコンシューマオフセットが将来のオフセットである。
    • Kafka パーティションの指定されたコンシューマオフセットのメッセージがロードジョブによって消費される前に削除されている。ロード速度に基づいて、log.retention.hours や log.retention.bytes などの合理的な Kafka ログクリーニングポリシーとパラメータを設定することをお勧めします。

  • フィールド ReasonOfStateChanged を確認し、エラーメッセージ Broker: Offset out of range が報告されていない場合。

    原因分析: ロードタスクのエラーロウの数がしきい値 max_error_number を超えています。

    解決策: フィールド ReasonOfStateChanged と ErrorLogUrls のエラーメッセージを使用して問題をトラブルシューティングし、修正します。

    • データソースのデータ形式が間違っている場合、データ形式を確認して問題を修正する必要があります。問題を正常に修正した後、RESUME ROUTINE LOAD を使用して一時停止したロードジョブを再開できます。

    • StarRocks がデータソースのデータ形式を解析できない場合、しきい値 max_error_number を調整する必要があります。まず、SHOW ROUTINE LOAD を実行して max_error_number の値を確認し、次に ALTER ROUTINE LOAD を使用してしきい値を増やします。しきい値を変更した後、RESUME ROUTINE LOAD を使用して一時停止したロードジョブを再開できます。

SHOW ROUTINE LOAD の結果がロードジョブが CANCELLED 状態であることを示している場合はどうすればよいですか？​

原因分析: ロードジョブがロード中に例外に遭遇しました。例えば、テーブルが削除された場合です。

解決策: 問題をトラブルシューティングし、修正する際には、フィールド ReasonOfStateChanged と ErrorLogUrls のエラーメッセージを参照できます。ただし、問題を修正した後でも、キャンセルされたロードジョブを再開することはできません。

Routine Load は Kafka からの消費と StarRocks への書き込みにおいて一貫性のあるセマンティクスを保証できますか？​

Routine Load は、正確に一度のセマンティクスを保証します。

各ロードタスクは個別のトランザクションです。トランザクションの実行中にエラーが発生した場合、トランザクションは中止され、FE はロードタスクの関連パーティションの消費進捗を更新しません。次回、FE がタスクキューからロードタスクをスケジュールする際、ロードタスクはパーティションの最後に保存された消費位置から消費要求を送信し、正確に一度のセマンティクスを保証します。

Routine Load が SSL 認証エラーを返した場合の対処方法​

エラーメッセージ: routines:tls_process_server_certificate:certificate verify failed: broker certificate could not be verified, verify that ssl.ca.location is correctly configured or root CA certificates are installed (install ca-certificates package) (after 273ms in state SSL_HANDSHAKE)

原因分析: 証明書内のドメインがKafkaブローカーのドメインと一致していません。詳細はこちらを参照してください。

解決策: Routine Load ジョブにプロパティ "property.ssl.endpoint.identification.algorithm" = "none" を追加してください。

Routine Load が "JSON data is an array.strip_outer_array must be set true" を報告するのはなぜですか？​

入力データが JSON 配列 ([{},{}]) です。プロパティ strip_outer_array を true に設定して展開します。

Routine Load ジョブを作成する際に "There are more than 100 routine load jobs running" と表示されるのはなぜですか？​

FE 設定の max_routine_load_job_num の値を増やします。

SASL を設定した後でも "failed to get partition meta" で Routine Load ジョブの作成が失敗するのはなぜですか？​

実際の原因は、SASL 設定が正しくない可能性があります。

Routine Load エラー "Create replicas failed …" をどのように処理しますか？​

次の FE 設定を調整します。

admin set frontend config ("tablet_create_timeout_second"="5");
admin set frontend config ("max_create_table_timeout_second"="600");

設定ファイルに設定して変更を永続化することもできます。

26. Routine Load が "failed to send task: failed to submit task. error code: TOO MANY TASKS" で失敗する原因は何ですか？​

これは、Routine Load の総合並行性がクラスターの能力を超えているためです（routine_load_thread_pool_size × number of active BEs に等しい）。

解決策：

  • ロード QPS を減らします（推奨クラスター QPS < 10）。cluster routine_load_task_num / routine_load_task_consume_second に基づいてクラスター QPS を計算します。

  • max_routine_load_batch_size および routine_load_task_timeout_second を調整して、タスクごとのバッチサイズを増やします（> 1 GB）。

  • routine_load_thread_pool_size が BE CPU コアの半分未満であることを確認します。

ジョブの並行性は、次の値の最小値によって決まります。

  • kafka_partition_num
  • desired_concurrent_number
  • alive_be_num
  • max_routine_load_task_concurrent_num

max_routine_load_task_concurrent_num を減らすことで並行性を調整し始めることができます。

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