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我有两台服务器。第一台服务器 (A) 包含 zookeeper、一个 mongodb 数据库和一个钻头。第二个服务器 (B) 包含一个带有多个 hive 表、一个 postgresql 数据库和另一个钻头的 hadoop 发行版。两个钻头可以在钻头主页上看到彼此，因为它们都连接到服务器 A 上的 zookeeper。当运行如下查询时（视图 dfs.lineorder 包含服务器 B 上的 hive 和 postgresql 数据），drillbit B 成为工头并执行所有操作。它不会将处理 mongodb 表的部分委托给服务器 A 上的钻头，因此运行查询所需的 90% 时间（大约 30 分钟）用于将 mongodb 集合从服务器 A 发送到服务器 B。一种强制drillbit B将查询的mongodb部分委托给drillbit B的方法，或者这可能是一个错误配置问题？此外，是否可以将钻头配置为访问不同的数据库（例如，当每个钻头都可以访问不同的子网时，以便并非所有钻头都可以访问相同的数据库）？

示例查询：

SELECT SUM(revenue) AS revenue
FROM (
    SELECT SUM(lo_extendedprice*lo_discount) AS revenue
    FROM dfs.tmp.lineorder, dfs.tmp.`date`
    WHERE lo_orderdate = d_datekey
    AND d_year = 1993
    AND lo_discount BETWEEN 1 AND 3
    AND lo_quantity < 25
UNION ALL
    SELECT SUM(lo_extendedprice * lo_discount) AS revenue
    FROM mongo.test.ssb_europe ssb
    WHERE ssb.orderdate.d_year = 1993
    AND lo_discount BETWEEN 1 AND 3
    AND lo_quantity < 25
);

配置（drill-override.conf）：

在 Drillbit A (Windows Server 2008) 上：drill.exec: { cluster-id: "drillbits1", zk.connect: "serverA:2181", impersonation: { enabled: true, max_chained_user_hops: 3 } }

在 Drillbit B (Cloudera CDH 5.8.0) 上：drill.exec: { cluster-id: "drillbits1", zk.connect: "serverA:2181", impersonation: { enabled: true, max_chained_user_hops: 3 } }

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1 回答 1

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看来 MongoDB 存储插件可能是问题所在。如果查询清楚地分为两个完整的子查询（带有分组），则优化器成功拆分工作。以下查询正确拆分了两个钻头之间的工作。

SELECT SUM(lo_revenue), d_year, p_brand1
FROM (
    SELECT SUM(lo_revenue) AS lo_revenue, d_year, p_brand1
    FROM dfs.tmp.lineorder, dfs.tmp.`date`, dfs.tmp.part, dfs.tmp.supplier
    WHERE lo_orderdate = d_datekey
    AND lo_partkey = p_partkey
    AND lo_suppkey = s_suppkey
    AND p_category = 'MFGR#12'
    AND s_region = 'AMERICA'
    GROUP BY d_year, p_brand1
UNION ALL
    SELECT SUM(TO_NUMBER(lo_revenue, '########.##')) AS lo_revenue, ssb.orderdate.d_year AS d_year, ssb.part.p_brand1 AS p_brand1
    FROM mongo.test.ssb_europe ssb
    WHERE IsNumeric(lo_revenue)
    AND ssb.part.p_category = 'MFGR#12'
    AND ssb.supplier.s_region = 'AMERICA'
    GROUP BY ssb.orderdate.d_year, ssb.part.p_brand1
) l
GROUP BY d_year, p_brand1
ORDER BY d_year, p_brand1;
于 2017-06-22T08:35:20.890 回答