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Übersicht zur Lösungsüberprüfung

09/23/2024 Beitragende

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In diesem Abschnitt haben wir SQL-Testabfragen aus mehreren Quellen ausgeführt, um die Funktionalität zu überprüfen, den Spillover auf den NetApp-Speicher zu testen und zu überprüfen.

SQL-Abfrage zu Objekt-Storage

Stellen Sie den Speicher auf 250 GB pro Server in dremio.env ein

root@hadoopmaster:~# for i in hadoopmaster hadoopnode1 hadoopnode2 hadoopnode3 hadoopnode4; do ssh $i "hostname; grep -i  DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB /opt/dremio/conf/dremio-env; cat /proc/meminfo  | grep -i memtotal"; done
hadoopmaster
#DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=120000
DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=250000
MemTotal:       263515760 kB
hadoopnode1
#DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=120000
DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=250000
MemTotal:       263515860 kB
hadoopnode2
#DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=120000
DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=250000
MemTotal:       263515864 kB
hadoopnode3
#DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=120000
DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=250000
MemTotal:       264004556 kB
node4
#DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=120000
DREMIO_MAX_MEMORY_SIZE_MB=250000
MemTotal:       263515484 kB
root@hadoopmaster:~#

Überprüfen Sie den Speicherort für die Verschüttung (€{DREMIO_HOME}“/dremiocache) in der Datei dremio.conf und den Speicherdetails.

paths: {
  # the local path for dremio to store data.
  local: ${DREMIO_HOME}"/dremiocache"

  # the distributed path Dremio data including job results, downloads, uploads, etc
  #dist: "hdfs://hadoopmaster:9000/dremiocache"
  dist: "dremioS3:///dremioconf"
}

services: {
  coordinator.enabled: true,
  coordinator.master.enabled: true,
  executor.enabled: false,
  flight.use_session_service: false
}

zookeeper: "10.63.150.130:2181,10.63.150.153:2181,10.63.150.151:2181"
services.coordinator.master.embedded-zookeeper.enabled: false

Verweisen Sie den Dremio-Überlauf auf den NetApp-NFS-Storage

root@hadoopnode1:~# ls -ltrh /dremiocache
total 4.0K
drwx------ 3 nobody nogroup 4.0K Sep 13 16:00 spilling_stlrx2540m4-12-10g_45678
root@hadoopnode1:~# ls -ltrh /opt/dremio/dremiocache/
total 8.0K
drwxr-xr-x 3 dremio dremio 4.0K Aug 22 18:19 spill_old
drwxr-xr-x 4 dremio dremio 4.0K Aug 22 18:19 cm
lrwxrwxrwx 1 root   root     12 Aug 22 19:03 spill -> /dremiocache
root@hadoopnode1:~# ls -ltrh /dremiocache
total 4.0K
drwx------ 3 nobody nogroup 4.0K Sep 13 16:00 spilling_stlrx2540m4-12-10g_45678
root@hadoopnode1:~# df -h /dremiocache
Filesystem                              Size  Used Avail Use% Mounted on
10.63.150.159:/dremiocache_hadoopnode1  2.1T  209M  2.0T   1% /dremiocache
root@hadoopnode1:~#

Wählen Sie den Kontext aus. In unserem Test haben wir den Test gegen TPCDS generierte Parkettdateien in ONTAP S3 durchgeführt. Dremio Dashboard → SQL Runner → Kontext → NetAppONTAPS3→Parquet1TB

Setzen Sie den Contex auf ontaps3 Parkettordner

Führen Sie den TPC-DS query67 vom Dremio Dashboard aus

Führen Sie die Abfrage 67 aus, eine von 99 Abfragen in TPC-DS

Überprüfen Sie, ob der Job auf allen Ausführenden ausgeführt wird. Dremio Dashboard → Jobs → <jobid> → RAW Profil → select EXTERNAL_SORT → Hostname

Liste der Knoten in der Q67-Abfrage

Wenn die SQL-Abfrage ausgeführt wird, können Sie den Split-Ordner auf Daten-Caching in NetApp-Speicher-Controller überprüfen.

root@hadoopnode1:~# ls -ltrh /dremiocache
total 4.0K
drwx------ 3 nobody nogroup 4.0K Sep 13 16:00 spilling_stlrx2540m4-12-10g_45678
root@hadoopnode1:~# ls -ltrh /dremiocache/spilling_stlrx2540m4-12-10g_45678/
total 4.0K
drwxr-xr-x 2 root daemon 4.0K Sep 13 16:23 1726243167416

Die SQL-Abfrage wurde mit Überlauf abgeschlossen
Zusammenfassung des Auftrags.
Überprüfen Sie die Größe der verschütteten Daten

Dasselbe Verfahren gilt für NAS- und StorageGRID-Objektspeicher.

Übersicht zur Lösungsüberprüfung

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SQL-Abfrage zu Objekt-Storage