Общие вопросы про Yandex Data Processing

• Какие кластеры можно перенести в другую зону доступности?

• Что делать, если данные на хостах подкластера для хранения данных распределены неравномерно?

• Где можно посмотреть логи кластера Yandex Data Processing?

• Я могу получить логи моей работы в сервисах?

• Почему кластер работает медленно, хотя вычислительные ресурсы использованы не до предела?

• При запуске скрипта инициализации я получаю ошибку ^M: bad interpreter, как это исправить?

• При запуске задания PySpark возникает ошибка, связанная с com/amazonaws/auth/AWSCredentialsProvider, как это исправить?

• Почему возникает ошибка NAT should be enabled on the subnet, и как ее исправить?

• Почему возникает ошибка Using fileUris is forbidden on lightweight cluster, и как ее исправить?

• Почему возникает ошибка Create Yandex Data Processing cluster Error: 0 Address space exhausted, и как ее исправить?

• Почему кластер в статусе Unknown?

• Какая минимальная вычислительная мощность нужна для работы подкластера с хостом-мастером?

• Как обновить версию образа в Yandex Data Processing?

• Как запустить задания (jobs)?

• Какие есть лимиты на группы безопасности?

• Можно ли получить на хостах права суперпользователя?

Какие кластеры можно перенести в другую зону доступности?Какие кластеры можно перенести в другую зону доступности?

Можно перенести легковесные кластеры и кластеры с файловой системой HDFS.

Что делать, если данные на хостах подкластера для хранения данных распределены неравномерно?Что делать, если данные на хостах подкластера для хранения данных распределены неравномерно?

Подключитесь к хосту-мастеру кластера и запустите перебалансировку с помощью команды:

sudo -u hdfs hdfs balancer

Вы можете изменять параметры балансировщика. Например, чтобы изменить максимальный объем данных для переноса, добавьте аргумент -D dfs.balancer.max-size-to-move=<размер-данных-в-байтах>.

Где можно посмотреть логи кластера Yandex Data Processing?Где можно посмотреть логи кластера Yandex Data Processing?

Логи кластера доступны в его лог-группе. Чтобы следить за событиями кластера и его отдельных хостов, при создании или изменении кластера укажите в его настройках нужную лог-группу. Если для кластера не выбрана лог-группа, то для отправки и хранения логов будет использована лог-группа по умолчанию в каталоге кластера. Подробнее см. в разделе Работа с логами.

Я могу получить логи моей работы в сервисах?Я могу получить логи моей работы в сервисах?

Да, вы можете запросить записи о том, что происходило с вашими ресурсами, из логов сервисов Yandex Cloud. Подробнее читайте в разделе Запросы данных.

Почему кластер работает медленно, хотя вычислительные ресурсы использованы не до предела?Почему кластер работает медленно, хотя вычислительные ресурсы использованы не до предела?

Вероятно, максимальные значения IOPS и пропускной способности (bandwidth) хранилища недостаточны для обработки текущего количества запросов. В этом случае срабатывает троттлинг и быстродействие всего кластера падает.

Максимальные IOPS и bandwidth прирастают на фиксированную величину при увеличении размера хранилища на определенный шаг. Шаг и прирост зависят от типа дисков:

Чтобы увеличить максимальные значения IOPS и bandwidth и снизить вероятность троттлинга, рассмотрите возможность перехода на другой кластер с увеличенным размером хранилищ на хостах или более быстрым типом дисков. Перенести данные на новый кластер можно, например, при помощи Hive Metastore.

При запуске скрипта инициализации я получаю ошибку , как это исправить?При запуске скрипта инициализации я получаю ошибку ^M: bad interpreter, как это исправить?

Так как среда выполнения скрипта — Linux (Ubuntu), то скрипты, подготовленные в Windows, могут выполниться с ошибкой ^M: bad interpreter из-за использования символа переноса строки CR/LF (в Linux – LF). Для исправления ошибки сохраните файл скрипта в формате Linux. Подробнее см. в разделе Ошибки синтаксиса.

При запуске задания PySpark возникает ошибка, связанная с , как это исправить?При запуске задания PySpark возникает ошибка, связанная с com/amazonaws/auth/AWSCredentialsProvider, как это исправить?

Если кластер Yandex Data Processing подключен к кластеру Metastore, при запуске PySpark-заданий может возникать ошибка:

previously initiated loading for a different type with name "com/amazonaws/auth/AWSCredentialsProvider";

Чтобы ее исправить, добавьте свойство spark:spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes со значением com.amazonaws,ru.yandex.cloud в кластер Yandex Data Processing.

Почему возникает ошибка , и как ее исправить?Почему возникает ошибка NAT should be enabled on the subnet, и как ее исправить?

Ошибка возникает при попытке создать кластер Yandex Data Processing в подсети, для которой не настроен NAT-шлюз. Чтобы исправить ее, настройте сеть для Yandex Data Processing.

Почему возникает ошибка , и как ее исправить?Почему возникает ошибка Using fileUris is forbidden on lightweight cluster, и как ее исправить?

Ошибка возникает из-за того, что конфигурация легковесных кластеров не включает в себя HDFS. Чтобы исправить ошибку, создайте кластер, который поддерживает HDFS.

Кроме того, для работы с заданиями (jobs) рекомендуется использовать бакеты Yandex Object Storage. Вы можете загружать в них скрипты для запуска заданий. Эти скрипты хранятся в виде объектов, на которые можно получать ссылки. В результате вместо ссылки вида file:/ вы можете использовать ссылки из Object Storage в своих заданиях.

Почему возникает ошибка , и как ее исправить?Почему возникает ошибка Create Yandex Data Processing cluster Error: 0 Address space exhausted, и как ее исправить?

Ошибка означает, что закончились свободные IP-адреса в подсети кластера Yandex Data Processing, которые можно выделить хостам кластера. Чтобы проверить количество доступных адресов, посмотрите список используемых адресов в подсети и ее маску.

Чтобы исправить ошибку, выполните одно из действий:

• Удалите лишние ресурсы, которые занимают IP-адреса в подсети.
• Создайте подсеть с CIDR, подходящим под конфигурацию вашего кластера. Затем создайте кластер Yandex Data Processing в новой подсети.

Подробнее о размерах подсетей см. в документации Yandex Virtual Private Cloud.

Почему кластер в статусе ?Почему кластер в статусе Unknown?

Если у кластера был статус Alive, а затем стал Unknown:

1. Убедитесь, что вы настроили сеть для Yandex Data Processing. Для работы кластера нужно создать и настроить несколько сетевых ресурсов:

   • сеть;
   • подсеть;
   • NAT-шлюз;
   • таблицу маршрутизации;
   • группу безопасности;
   • сервисный аккаунт для кластера;
   • бакет, в котором будут храниться зависимости заданий и результаты их выполнения.

2. Изучите логи, которые описывают состояние кластера за заданный период:

   yc logging read \
      --group-id=<идентификатор_лог-группы> \
      --resource-ids=<идентификатор_кластера> \
      --filter=log_type=yandex-dataproc-agent \
      --since 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ' \
      --until 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ'
   

   В параметрах --since и --until укажите границы периода. Формат времени: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ. Пример: 2020-08-10T12:00:00Z. Время указывается в часовом поясе UTC.

   Подробнее см. в разделе Работа с логами.

Какая минимальная вычислительная мощность нужна для работы подкластера с хостом-мастером?Какая минимальная вычислительная мощность нужна для работы подкластера с хостом-мастером?

Это зависит от режима размещения драйвера:

• При режиме deployMode=cluster, когда драйвер размещается на одном из вычислительных хостов кластера (compute), подкластеру с хостом-мастером (master) достаточно 4–8 ядер CPU и 16 ГБ оперативной памяти.
• При режиме deployMode=client, когда драйвер размещается на хосте-мастере кластера, вычислительная мощность зависит от логики заданий и количества запущенных конкурентных заданий.

Подробнее о режимах размещения драйвера и потреблении вычислительной мощности см. в разделе Распределение ресурсов.

В Yandex Cloud вычислительная мощность определяется классом хостов. Их соотношение см. в разделе Классы хостов.

Как обновить версию образа в Yandex Data Processing?Как обновить версию образа в Yandex Data Processing?

В сервисе нет встроенного механизма для обновления версии образа. Чтобы ее обновить, создайте новый кластер.

Если вы хотите постоянно использовать актуальную версию, автоматизируйте создание и удаление временных кластеров Yandex Data Processing с помощью сервиса Yandex Managed Service for Apache Airflow™. Для автоматизированного запуска заданий помимо Managed Service for Apache Airflow™ вы также можете использовать сервис Yandex DataSphere.

Как запустить задания (jobs)?Как запустить задания (jobs)?

Возможно несколько способов:

• Создайте задания в Yandex Data Processing. После этого они запустятся автоматически.
• Запустите задания Apache Hive с помощью CLI Yandex Cloud или Hive CLI.
• Запустите приложения Spark или PySpark с помощью Spark Shell, утилиты spark-submit или CLI Yandex Cloud.
• Запустите задания с удаленных хостов, не входящих в кластер Yandex Data Processing, с помощью утилиты spark-submit.
• Настройте интеграцию с сервисом Yandex Managed Service for Apache Airflow™ или Yandex DataSphere. Тогда запуск заданий будет автоматизирован.

Какие есть лимиты на группы безопасности?Какие есть лимиты на группы безопасности?

В сети можно создавать не более пяти групп безопасности. В каждой группе может быть до 50 правил. Подробнее о лимитах в Yandex Virtual Private Cloud.

Можно ли получить на хостах права суперпользователя?Можно ли получить на хостах права суперпользователя?

Да. Чтобы переключиться на суперпользователя, после подключения к хосту введите команду:

  sudo su

Однако переключаться на суперпользователя необязательно — достаточно использовать sudo.