Exchange 常见问题¶
编译问题¶
Q：部分非 central 仓库的包下载失败，报错Could not resolve dependencies for project xxx¶
请检查 Maven 安装目录下libexec/conf/settings.xml文件的mirror部分：
<mirror>
<id>alimaven</id>
<mirrorOf>central</mirrorOf>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central/</url>
</mirror>
检查mirrorOf的值是否配置为*，如果为*，请修改为central或*,!SparkPackagesRepo,!bintray-streamnative-maven。
原因：Exchange 的pom.xml中有两个依赖包不在 Maven 的 central 仓库中，pom.xml配置了这两个依赖所在的仓库地址。如果 maven 中配置的镜像地址对应的mirrorOf值为*，那么所有依赖都会在 central 仓库下载，导致下载失败。
Q：编译 Exchange 时无法下载 SNAPSHOT 包¶
现象：编译时提示Could not find artifact com.vesoft:client:jar:xxx-SNAPSHOT。
原因：本地 maven 没有配置用于下载 SNAPSHOT 的仓库。maven 中默认的 central 仓库用于存放正式发布版本，而不是开发版本（SNAPSHOT）。
解决方案：在 maven 的 setting.xml文件的profiles作用域内中增加以下配置：
<profile>
<activation>
<activeByDefault>true</activeByDefault>
</activation>
<repositories>
<repository>
<id>snapshots</id>
<url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/</url>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
</profile>
执行问题¶
Q：报错java.lang.ClassNotFoundException: com.vesoft.nebula.exchange.Exchange¶
在 Yarn-Cluster 模式下提交任务，请参考如下命令，尤其是示例中的两个--conf：
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \
--master yarn-cluster \
--files application.conf \
--conf spark.driver.extraClassPath=./ \
--conf spark.executor.extraClassPath=./ \
nebula-exchange-3.0.0.jar \
-c application.conf
Q：报错method name xxx not found¶
一般是端口配置错误，需检查 Meta 服务、Graph 服务、Storage 服务的端口配置。
Q：报 NoSuchMethod、MethodNotFound 错误（Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError等）¶
绝大多数是因为 JAR 包冲突和版本冲突导致的报错，请检查报错服务的版本，与 Exchange 中使用的版本进行对比，检查是否一致，尤其是 Spark 版本、Scala 版本、Hive 版本。
Q：Exchange 导入 Hive 数据时报错Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found¶
检查提交 exchange 任务的命令中是否遗漏参数-h，检查 table 和 database 是否正确，在 spark-sql 中执行用户配置的 exec 语句，验证 exec 语句的正确性。
Q：运行时报错com.facebook.thrift.protocol.TProtocolException: Expected protocol id xxx¶
请检查NebulaGraph服务端口配置是否正确。
- 如果是源码、RPM 或 DEB 安装，请配置各个服务的配置文件中
--port对应的端口号。
- 如果是 docker 安装，请配置 docker 映射出来的端口号，查看方式如下：
在
nebula-docker-compose目录下执行docker-compose ps，例如：$ docker-compose ps Name Command State Ports --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- nebula-docker-compose_graphd_1 /usr/local/nebula/bin/nebu ... Up (healthy) 0.0.0.0:33205->19669/tcp, 0.0.0.0:33204->19670/tcp, 0.0.0.0:9669->9669/tcp nebula-docker-compose_metad0_1 ./bin/nebula-metad --flagf ... Up (healthy) 0.0.0.0:33165->19559/tcp, 0.0.0.0:33162->19560/tcp, 0.0.0.0:33167->9559/tcp, 9560/tcp nebula-docker-compose_metad1_1 ./bin/nebula-metad --flagf ... Up (healthy) 0.0.0.0:33166->19559/tcp, 0.0.0.0:33163->19560/tcp, 0.0.0.0:33168->9559/tcp, 9560/tcp nebula-docker-compose_metad2_1 ./bin/nebula-metad --flagf ... Up (healthy) 0.0.0.0:33161->19559/tcp, 0.0.0.0:33160->19560/tcp, 0.0.0.0:33164->9559/tcp, 9560/tcp nebula-docker-compose_storaged0_1 ./bin/nebula-storaged --fl ... Up (healthy) 0.0.0.0:33180->19779/tcp, 0.0.0.0:33178->19780/tcp, 9777/tcp, 9778/tcp, 0.0.0.0:33183->9779/tcp, 9780/tcp nebula-docker-compose_storaged1_1 ./bin/nebula-storaged --fl ... Up (healthy) 0.0.0.0:33175->19779/tcp, 0.0.0.0:33172->19780/tcp, 9777/tcp, 9778/tcp, 0.0.0.0:33177->9779/tcp, 9780/tcp nebula-docker-compose_storaged2_1 ./bin/nebula-storaged --fl ... Up (healthy) 0.0.0.0:33184->19779/tcp, 0.0.0.0:33181->19780/tcp, 9777/tcp, 9778/tcp, 0.0.0.0:33185->9779/tcp, 9780/tcp查看
Ports列，查找 docker 映射的端口号，例如：- Graph 服务可用的端口号是 9669。
- Meta 服务可用的端口号有 33167、33168、33164。
- Storage 服务可用的端口号有 33183、33177、33185。
Q：运行时报错Exception in thread "main" com.facebook.thrift.protocol.TProtocolException: The field 'code' has been assigned the invalid value -4¶
检查 Exchange 版本与NebulaGraph版本是否匹配，详细信息可参考使用限制。
Q：将 Hive 中的数据导入NebulaGraph时出现乱码如何解决？¶
如果 Hive 中数据的属性值包含中文字符，可能出现该情况。解决方案是在导入命令中的 JAR 包路径前加上以下选项：
--conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8
--conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8
即：
<spark_install_path>/bin/spark-submit --master "local" \
--conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8 \
--conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8 \
--class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \
<nebula-exchange-3.x.y.jar_path> -c <application.conf_path>
如果是在 YARN 中，则用以下命令：
<spark_install_path>/bin/spark-submit \
--class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \
--master yarn-cluster \
--files <application.conf_path> \
--conf spark.driver.extraClassPath=./ \
--conf spark.executor.extraClassPath=./ \
--conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8 \
--conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8 \
<nebula-exchange-3.x.y.jar_path> \
-c application.conf
Q：Hive 数据导入时提示 schema 版本不一致¶
Spark 日志提示 Hive Schema version 1.2.0 does not match metastore's schema version 2.1.0 Metastore is not upgraded or corrupt 的原因是 Hive 环境中配置的 metastore schema 版本和 Spark 使用的 metastore 版本不一致。
解决方法：
-
将 Hive 环境中存储 Hive metastore 信息的 MySQL version 信息更新为 Spark 中使用的 metastore 版本。
假设 Hive 在 MySQL 中存储 metastore 的数据库是
hive，需要按如下方式修改hive.VERSION表中的version字段：update hive.VERSION set SCHEMA_VERSION="2.1.0" where VER_ID=1 -
在 Hive 环境的
hive-site.xml文件中增加如下配置：<property> <name>hive.metastore.schema.verification</name> <value>false</value> </property> -
重启 Hive。
Q: 生成 SST 时提示 org.rocksdb.RocksDBException: While open a file for appending: /path/sst/1-xxx.sst: No such file or directory¶
排查方法：
- 检查
/path是否存在，如没有或者路径设置错误，创建或修正路径。 - 检查 Spark 在每台机器上的当前用户对
/path是否有操作权限，如没有，添加权限。
配置问题¶
Q：哪些配置项影响导入性能？¶
- batch：每次发送给NebulaGraph服务的 nGQL 语句中包含的数据条数。
- partition：Spark 数据的分区数，表示数据导入的并发数。
- nebula.rate：向NebulaGraph发送请求前先去令牌桶获取令牌。
- limit：表示令牌桶的大小。
- timeout：表示获取令牌的超时时间。
根据机器性能可适当调整这四项参数的值。如果在导入过程中，Storage 服务的 leader 变更，可以适当调小这四项参数的值，降低导入速度。
其他问题¶
Q：Exchange 支持哪些版本的NebulaGraph？¶
请参见 Exchange 的使用限制。
Q：Exchange 与 Spark Writer 有什么关系？¶
Exchange 是在 Spark Writer 基础上开发的 Spark 应用程序，二者均适用于在分布式环境中将集群的数据批量迁移到NebulaGraph中，但是后期的维护工作将集中在 Exchange 上。与 Spark Writer 相比，Exchange 有以下改进：
- 支持更丰富的数据源，如 MySQL、Neo4j、Hive、HBase、Kafka、Pulsar 等。
- 修复了 Spark Writer 的部分问题。例如 Spark 读取 HDFS 里的数据时，默认读取到的源数据均为 String 类型，可能与NebulaGraph定义的 Schema 不同，所以 Exchange 增加了数据类型的自动匹配和类型转换，当NebulaGraph定义的 Schema 中数据类型为非 String 类型（如 double）时，Exchange 会将 String 类型的源数据转换为对应的类型（如 double）。
Q：Exchange 传输数据的性能如何？¶
Exchange 的性能测试数据和测试方法参见 NebulaGraph Exchange test result。