作者：李栋

编辑：Sammi

众所周知，Apache Kylin 提供对PB规模数据集进行高速OLAP分析的能力，查询性能可以达到秒级甚至亚秒级，是Hadoop大数据生态圈的重要一员。但是，大数据系统大都架构复杂、组件耦合度高、使用场景多样，如果遇到系统故障，可能需要分析很多节点和服务的日志才能找到问题根源，Apache Kylin 也不例外。如何快速定位故障根源，并找到解决办法，就是本文讨论的话题。

关于系统故障

Apache Kylin中常见的故障一般是查询失败、构建Cube失败、界面操作报错、服务启动失败等等，这些异常往往给业务人员和运维人员带来或多或少的影响。想要解决问题，可能需要查看Kylin日志、Map Reduce日志、HBase日志等等。以构建Cube为例，任务的调度以及字典生成发生在Kylin节点，需要查看Kylin日志，而预计算过程是一个Map Reduce任务，需要查看Map Reduce的运行日志。

运维人员需要掌握所有日志的存放位置（如Kylin、Map Reduce等），并了解日志记录和异常报错的表述涵义，才能高效地定位问题和解决问题，这并不是一个容易的事情——而Kyligence Robot (KyBot) 擅长解决这一问题。

使用KyBot定位异常

Kyligence Robot (KyBot) 是为Apache Kylin及其商业版KAP提供在线诊断、优化及服务的平台。通过分析Apache Kylin的日志等信息，为用户提供可视化仪表盘、系统优化、故障排查、知识库等自助式服务。关于KyBot的使用可以参考文章[1]。

登录进入KyBot后，通过左侧菜单进入“故障”-“异常”仪表盘，即可看到整个系统的异常统计指标，如图1所示。

图 1 异常仪表盘

在图1中，A区域代表一个时间段内系统出现的异常个数，并按照元数据、构建、查询等模块进行了统计。右侧B区域代表每日的异常统计，帮助用户快速定位突变和变化趋势，定位不稳定的时间段。C区域列出了所有的异常明细，包含异常的发生时间、模块和报错信息，通过单击右侧按钮，还能快速查看异常所在的日志片段，如下图所示。

图 2 异常日志

查询失败

如果遇到的异常是查询失败，还可以在查询仪表盘快速找到该查询并进行分析。单击左侧导航栏的“查询”打开查询仪表盘，页面下方查询列表处可以看到所有的失败查询，结合搜索功能，可以快速定位到失败的查询。

单击右侧按钮进入查询详情页，如图3所示，中间的“查询历史”区域代表这条SQL语句的多次执行历史，可快速看出这条SQL是否有执行成功的历史，为问题定位提供线索。

图 3 查询详情页

单击右上角的日志按钮，可以查看这次查询的日志，这些都是从原始日志文件进行切分和过滤得到的。当查询并发度较高，原始日志中各个线程交错，肉眼无法分析，通过此处可以事半功倍。查询详情页还可以辅助性能调优，详情参考文章[2]。

图 4 查看查询日志

构建失败

如果遇到的异常是构建Cube失败，还可以在任务仪表盘快速找到该任务并进行分析。单击左侧“任务”进入任务仪表盘，页面下方会列出所有任务历史，根据状态等信息可以快速找到该任务，并单击右侧按钮进入任务详情页。

图 5任务详情页

如上图所示，左侧区域是整个构建任务生命周期的时间线，可以很明显地看到红色的出错步骤。这一步是一个Map Reduce任务，单击红色泳道，再单击右侧的“MR”链接，可以跳转到Map Reduce任务详情页。

图 6 Map Reduce任务详情

在Map Reduce详情页有4个选项卡，其中“Log”选项卡包含了这个Map Reduce任务的日志，“Configuration”选项卡包含任务的配置项。基本上所有需要的信息都在这里，想要快速分析问题就不难了。任务详情页还可以辅助性能调优，详情参考文章[3]。

知识库

除了构建和查询，还有很多异常涉及环境、部署、第三方集成等方面，有的异常和大数据平台的架构或部署方案有关，这些问题都可以到知识库中检索。

知识库包含了Apache Kylin核心成员总结和撰写的知识问答、案例及最佳实践，用户可以通过关键词搜索，获取相应的问答及文章。在左侧导航菜单选择“帮助中心”-“知识库”即可搜索，因为所有的文章都是英文撰写，所以推荐使用英文关键词或异常报错信息进行检索，如下图所示。

图 7 知识库检索页

图 8 知识库检索结果

总结

以Apache Kylin为代表的大数据技术给用户带来了诸多便利，也给开发者带来了很多挑战。合理地使用工具是开发者提高工作效率最有效的方式。Kyligence Robot作为专业、智能的诊断平台，是解决Apache Kylin问题的不二之选。如果你也有类似困扰，不妨参考本文一试。

参考文章

[1] KyBot快速入门指南

[2] Apache Kylin 深入Cube和查询优化

[3] 使用KyBot寻找Apache Kylin离线构建瓶颈