罗盘是一个大数据任务诊断平台,旨在提升用户排查问题效率,降低用户异常任务成本。
其主要功能特性如下:
- 非侵入式,即时诊断,无需修改已有的调度平台,即可体验诊断效果。
- 支持多种主流调度平台,例如DolphinScheduler、Airflow或自研等。
- 支持多版本Spark、Hadoop 2.x和3.x 任务日志诊断和解析。
- 支持工作流层异常诊断,识别各种失败和基线耗时异常问题。
- 支持引擎层异常诊断,包含数据倾斜、大表扫描、内存浪费等14种异常类型。
- 支持各种日志匹配规则编写和异常阈值调整,可自行根据实际场景优化。
罗盘已支持诊断类型概览:
诊断维度 | 诊断类型 | 类型说明 |
失败分析 | 运行失败 | 最终运行失败的任务 |
首次失败 | 重试次数大于1的成功任务 | |
长期失败 | 最近10天运行失败的任务 | |
耗时分析 | 基线时间异常 | 相对于历史正常结束时间,提前结束或晚点结束的任务 |
基线耗时异常 | 相对于历史正常运行时长,运行时间过长或过短的任务 | |
运行耗时长 | 运行时间超过2小时的任务 | |
报错分析 | sql失败 | 因sql执行问题而导致失败的任务 |
shuffle失败 | 因shuffle执行问题而导致失败的任务 | |
内存溢出 | 因内存溢出问题而导致失败的任务 | |
成本分析 | 内存浪费 | 内存使用峰值与总内存占比过低的任务 |
CPU浪费 | driver/executor计算时间与总CPU计算时间占比过低的任务 | |
效率分析 | 大表扫描 | 没有限制分区导致扫描行数过多的任务 |
OOM预警 | 广播表的累计内存与driver或executor任意一个内存占比过高的任务 | |
数据倾斜 | stage中存在task处理的最大数据量远大于中位数的任务 | |
Job耗时异常 | job空闲时间与job运行时间占比过高的任务 | |
Stage耗时异常 | stage空闲时间与stage运行时间占比过高的任务 | |
Task长尾 | stage中存在task最大运行耗时远大于中位数的任务 | |
HDFS卡顿 | stage中存在task处理速率过慢的任务 | |
推测执行Task过多 | stage中频繁出现task推测执行的任务 | |
全局排序异常 | 全局排序导致运行耗时过长的任务 |
git clone https://github.com/cubefs/compass.git
cd compass
mvn package -DskipTests
cd dist/compass
vim bin/compass_env.sh
# Scheduler MySQL
export SCHEDULER_MYSQL_ADDRESS="ip:port"
export SCHEDULER_MYSQL_DB="scheduler"
export SCHEDULER_DATASOURCE_USERNAME="user"
export SCHEDULER_DATASOURCE_PASSWORD="pwd"
# Compass MySQL
export COMPASS_MYSQL_ADDRESS="ip:port"
export COMPASS_MYSQL_DB="compass"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME="user"
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="pwd"
# Kafka
export SPRING_KAFKA_BOOTSTRAPSERVERS="ip1:port,ip2:port"
# Redis
export SPRING_REDIS_CLUSTER_NODES="ip1:port,ip2:port"
# Zookeeper
export SPRING_ZOOKEEPER_NODES="ip1:port,ip2:port"
# Elasticsearch
export SPRING_ELASTICSEARCH_NODES="ip1:port,ip2:port"
./bin/start_all.sh
罗盘许可证是 Apache License, Version 2.0,详情请参考 LICENSE and NOTICE 。