java.sql.SQLException: другая ошибка: запрос устарел при подключении к TIDB из Spark с использованием соединителя mysql-connector-java 5.1.6

Question

Получение следующей ошибки при подключении к TIDB через Spark с помощью mysql-connector-java 5.1.6 connector,

Обратите внимание, что я создал соединение jdbc с помощью опции параллельных соединений, где мы указываем имя столбца, нижнюю границу, верхнюю границу и количество разделов.

Затем Spark разбивает его на (количество разделов) запросов, разделяя нижнюю и верхнюю границу имени столбца на равные размеры.

java.sql.SQLException: other error: request outdated.
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1055)
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:956)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3536)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRowFast(MysqlIO.java:1551)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.nextRow(MysqlIO.java:1407)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readSingleRowSet(MysqlIO.java:2861)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.getResultSet(MysqlIO.java:474)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readResultsForQueryOrUpdate(MysqlIO.java:2554)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readAllResults(MysqlIO.java:1755)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2165)
at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2648)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:2086)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeQuery(PreparedStatement.java:2237)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD.compute(JDBCRDD.scala:301)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$7.apply(RDD.scala:337)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$7.apply(RDD.scala:335)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$doPutIterator$1.apply(BlockManager.scala:1092)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$doPutIterator$1.apply(BlockManager.scala:1083)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.doPut(BlockManager.scala:1018)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.doPutIterator(BlockManager.scala:1083)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.getOrElseUpdate(BlockManager.scala:809)
at org.apache.spark.rdd.RDD.getOrCompute(RDD.scala:335)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:286)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Answer 1

other error: request outdated. ошибка выдается TiKV, который указывает, что запрос превышает лимит времени ожидания end-point-request-max-handle-duration перед выполнением и отменен сопроцессором, чтобы избежать устаревшего запроса. Вы можете настроить его в конфигурации TiKV, его значение по умолчанию составляет 60 секунд.

Поскольку Spark получает эту ошибку из JDBC, это означает, что запросы слишком тяжелы для TiDB обрабатывать так, чтобы некоторые запросы ждали слишком долго. Это происходит главным образом потому, что Spark разделяет запросы для каждого раздела, что приводит к большой нагрузке на TiDB. Это ухудшает ситуацию, когда вы используете параллельное соединение.

На самом деле, TiSpark разработан, чтобы быть решением для запросов с Spark вместе с TiDB. Теперь он поддерживает Spark 2.1 и будет поддерживать Spark 2.3 через несколько дней. Попытайся!