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【merge on 720】add-dag-workflow-explore-plato #1971

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196 changes: 196 additions & 0 deletions docs-2.0/graph-computing/0.deploy-controller-analytics.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,196 @@
# Dag Controller

Dag Controller 是一款任务编排调度工具,可以编排调度有向无环图(DAG)类型的作业,该作业由多个任务组成,且任务之间存在先后关系,组成一个有向无环图(DAG)。

Dag Controller 可以结合 Nebula Analytics 进行复杂的图计算。例如 Dag Controller 将算法调用请求发送给 Nebula Analytics ,Nebula Analytics 保存结果至 Nebula Graph 或 HDFS,Dag Controller 再将上次的计算结果作为下一个算法任务的输入创建新的任务。

本文介绍如何使用 Dag Controller。

!!! enterpriseonly

仅企业版支持本功能。

## 前提条件

- 已部署 2.2.x 或以上版本的 [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html)。

- 已安装 1.8 版本的 JDK。

## 准备工作

不同的环境安装包和命令略有区别,本文的准备工作如下:

- 操作系统为 CentOS 7。
- 如果 Nebula Analytics 和 Dag Controller 分别部署在多台机器,请确保机器网络互通。
- 如果 Nebula Analytics 是分布式架构,请确保路径、端口等配置相同。

## 注意事项

- BFS、SSSP 算法需要对参数`root`做校验,只支持一个上游组件,且必须要指定行和列。存在多个文件时,随机取一个,找不到行、列或者文件时直接报错。

- 相似度算法,不限制上游组件的格式,但是需要指定列。存在多个文件时,随机叠加然后取前 N 条数据进行处理,指定了行和列、或者指定列不存在的话直接报错。

## 部署 Nebula Analytics

1. 安装 libatomic、psmisc。

```
$ sudo yum -y install libatomic psmisc
```

2. 安装 Nebula Analytics。

```
$ sudo rpm -ivh <analytics_package_name> --prefix <install_path>
$ sudo chown <user>:<user> -R <install path>
```

例如:

```
$ sudo rpm -ivh nebula-analytics-{{plato.release}}-centos.x86_64.rpm --prefix=/home/vesoft/nebula-analytics
$ sudo chown vesoft:vesoft -R /home/vesoft/nebula-analytics
```

3. 配置`set_env.sh`文件,路径为`nebula-analytics/scripts/set_env.sh`。配置正确的 Hadoop 路径和 JDK 路径。如果有多台机器,请确保路径一致。

```
export HADOOP_HOME=<hadoop_path>
export JAVA_HOME=<java_path>
```

## 部署 Dag Controller

1. 配置 Dag Controller 机器 SSH 免密登录 Nebula Analytics 机器,以及 Nebula Analytics 集群内所有节点间的 SSH 相互免密登录。

例如机器 A(Dag Controller)通过 SSH 免密登录至 Nebula Analytics 集群 B 中的机器 B-1。请在机器 A 上执行如下命令:

```
//执行后按提示生成密钥,默认按回车即可。
$ ssh-keygen -t rsa

//将机器 A 的公钥文件安装到机器 B-1 对应的用户下,即可从机器 A 免密登录机器 B-1。
$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub <B_user>@<B_IP>
```

按同样方法设置 A 免密登录机器 B-2、B-3 等,以及集群 B 内所有机器的互相免密登录。

2. 添加以下内容至`~/.bash_profile`文件内,执行`source ~/.bash_profile`使其生效。

```
eval $(ssh-agent)
ssh-add ~/.ssh/id_rsa
```

3. 安装 Dag Controller。

```
$ sudo rpm -ivh <analytics_package_name> --prefix <install_path>
$ sudo chown <user>:<user> -R <install path>
```

例如:

```
$ sudo rpm -ivh dag-ctrl-{{dag.release}}-centos.x86_64.rpm --prefix=/home/vesoft/dag-ctrl
$ sudo chown vesoft:vesoft -R /home/vesoft/dag-ctrl
```

4. 配置`dag-ctrl-api.yaml`文件,路径为`dag-ctrl/etc/dag-ctrl-api.yaml`。配置 Nebula Analytics 机器的用户名及端口,如果有多台机器,请确保使用相同用户名。

```yaml
# Nebula Analytics 机器的用户名以及 SSH 端口。
SSH:
UserName: vesoft
Port: 22

#任务和作业的并行线程池大小。
JobPool:
Sleep: 3 # 3 秒检查一次有没有未执行的作业。
Size: 3 # 同时可以执行 3 个作业。
TaskPool:
CheckStatusSleep: 1 # 1 秒检查一次任务状态。
Size: 10 #同时可以执行 10 个任务。

Dag:
VarDataListMaxSize: 100 # 如果读取 HDFS 的列,则限制为每次 100 条数据。
```

5. 配置`tasks.yaml`文件,路径为`dag-ctrl/etc/tasks.yaml`。配置算法文件的具体路径(`exec_file`参数),如果有多台机器,请确保路径一致。

6. 启动 Dag Controller。

```
$ cd <dag_ctrl_install_path>
$ ./scripts/start.sh
```

7. 查看 Dag Controller 的端口状态,确认是否启动成功。默认端口为`9002`,在`dag-ctrl-api.yaml`文件内设置。

```
$ netstat -aon | grep 9002
```

## 下一步

Nebula Analytics 和 Dag Controller 都配置并启动成功后,在 Nebula Explorer 上进行资源配置后即可进行复杂图计算。详情参见[资源配置](../nebula-explorer/workflow/1.prepare-resources.md)。

## 常见问题

### 如果 Graph 服务返回的查询结果数据量过大,会导致 Dag Controller 服务崩溃吗?

Dag Controller 服务仅仅提供调度功能,不会崩溃,但是数据量过大可能会导致 Nebula Analytics 服务读写 HDFS 或者 Nebula Graph 时内存不足而崩溃。

### 如果一个作业中的某个任务失败,能否从失败的任务开始重新执行?

暂不支持,只能整体重新执行。

### 如果任务结果保存很慢,或任务间数据传输很慢,如何加速?

Dag Controller 包含图查询组件和图计算组件。图查询是发送请求给 Graph 进程进行查询,因此只能增大 Graph 服务的内存进行加速;图计算是由 Nebula Analytics 提供的分布式节点进行计算,可以增大计算集群规模进行加速。

### HDFS 服务器无法连接时,任务状态一直为`running`怎么办?

为 HDFS 连接设置超时时间、次数,配置如下:

```bash
<configuration>
<property>
<name>ipc.client.connect.timeout</name>
<value>3000</value>
</property>

<property>
<name>ipc.client.connect.max.retries.on.timeouts</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
```

### 任务运行失败,报错`Err:dial unix: missing address`怎么办?

修改`dag-ctrl/etc/dag-ctrl-api.yaml`配置文件,配置 SSH 的`UserName`。

### 任务运行失败,报错`bash: /home/xxx/nebula-analytics/scripts/run_algo.sh: No such file or directory`怎么办?

修改`dag-ctrl/etc/tasks.yaml`配置文件,配置算法执行路径`exec_file`。

### 任务运行失败,报错`/lib64/libm.so.6: version 'GLIBC_2.29' not found (required by /home/vesoft/jdk-18.0.1/jre/lib/amd64/server/libjvm.so)`怎么办?

由于 JDK18 版本太新,而操作系统版本太旧,`YUM`无法下载`GLIBC_2.29`,可以安装 JDK1.8,请同步修改`nebula-analytics/scripts/set_env.sh`中的 JDK 地址。

### 任务运行失败,报错`handshake failed: ssh: unable to authenticate, attempted methods [none publickey], no supported methods remain`怎么办?

重新配置`.ssh`文件夹及`.ssh/authorized_keys`文件的权限,`.ssh`文件夹权限为`744`,`.ssh/authorized_keys`文件权限为`600`。

### 任务运行失败,报错`There are 0 Nebula Analytics available. clusterSize should be less than or equal to it`怎么办?

可能是因为如下原因:

- 未配置 Nebula Analytics。请按本文档配置 Nebula Analytics。

- 已配置 Nebula Analytics,但是无法与 Dag Controller 联通。例如 地址错误、未配置 SSH、两个服务的启动用户不一致(导致 SSH 登录失败)等。

### 任务运行失败,报错`broadcast.hpp:193] Check failed: (size_t)recv_bytes >= sizeof(chunk_tail_t) recv message too small: 0`怎么办?

任务要处理的数据量过小,但是配置的计算节点数与进程数太多。需要在提交作业时设置较小的`clusterSize`和`processes`。
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