配置单元 + 与 PostgreSQL 数据库的连接过多

Question

我们有 Hadoop 版本的 ambari 集群 – 2.6.4

当我们运行查询以验证 PostgreSQL DB 中的连接时，我们发现许多 hive 连接——在我们的例子中大约有 90

这会导致其他应用程序问题

所以我们怀疑 hiveserver2 没有像它应该的那样清理连接并且没有释放文件。

有什么建议为什么蜂巢有很多连接？ postgresql ? , 解决方案是什么？

我们发现的一个选项是更新文件 /etc/security/limits.conf（根据 link

中的答案

https://community.hortonworks.com/questions/48351/hiveserver2-hive-users-nofile-ulimit-above-64000.html)

其他有趣的 post 来自 - https://community.hortonworks.com/questions/48351/hiveserver2-hive-users-nofile-ulimit-above-64000.html

但我们不确定这是解决方案

su postgres
bash-4.2$ psql
psql (9.2.13)
Type "help" for help.

postgres=#
postgres=# select pid as process_id,
postgres-#        usename as username,
postgres-#        datname as database_name,
postgres-#        client_addr as client_address,
postgres-#        application_name,
postgres-#        backend_start,
postgres-#        state,
postgres-#        state_change
postgres-# from pg_stat_activity;
 process_id | username | database_name | client_address | application_name |         backend_start         |        state        |         state_change
------------+----------+---------------+----------------+------------------+-------------------------------+---------------------+-------------------------------
      24182 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:12.136194+00 | idle                | 2019-05-29 13:36:53.660075+00
      24184 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:12.330268+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:24.794683+00
      24185 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:12.346594+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:57.014266+00
      24186 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:12.352127+00 | idle                | 2019-05-29 14:07:01.373678+00
      24192 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:14.736059+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:37.701989+00
      24499 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:47.801281+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:37.701784+00
      24500 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:47.801537+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:37.701784+00
      24501 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:47.801818+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:37.701956+00
      24502 | ambari   | ambari        | 127.0.0.1      |                  | 2019-05-29 08:20:47.934395+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:54.125167+00
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      24624 | hive     | hive          | 34.22.1.91   |                  | 2019-05-29 08:21:12.11398+00  | idle                | 2019-05-29 14:05:46.928607+00
      24625 | hive     | hive          | 34.22.1.91   |                  | 2019-05-29 08:21:12.139117+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:14.719214+00
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      24750 | hive     | hive          | 34.22.1.91   |                  | 2019-05-29 08:21:17.681669+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:14.713394+00
      24751 | hive     | hive          | 34.22.1.91   |                  | 2019-05-29 08:21:17.68909+00  | idle                | 2019-05-29 14:06:14.618542+00
      25223 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:27.016383+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:22.918908+00
      25293 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:27.394022+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:22.933555+00
      24818 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.344101+00 | idle                | 2019-05-29 13:54:22.786162+00
      24819 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.364094+00 | idle                | 2019-05-29 13:54:22.937269+00
      24820 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.377741+00 | idle                | 2019-05-29 13:57:22.797683+00
      24821 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.389561+00 | idle                | 2019-05-29 13:57:22.928034+00
      24822 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.397512+00 | idle                | 2019-05-29 14:00:22.808355+00
      24823 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.411604+00 | idle                | 2019-05-29 14:00:22.930902+00
      24824 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.420796+00 | idle                | 2019-05-29 14:03:22.872217+00
      24825 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:23.42768+00  | idle                | 2019-05-29 14:03:23.033186+00
      25196 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:25.651445+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:22.79415+00
      24881 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:24.131849+00 | idle                | 2019-05-29 14:06:26.752754+00
      24884 | hive     | hive          | 34.22.1.93   |                  | 2019-05-29 08:21:24.16027+00  | idle                | 2019-05-29 14:06:26.754117+00

Answer 1

大多数 Hadoop 服务往往有大量打开的文件。生产环境具有 100K-200K 的打开文件描述符限制并不少见。

最简单的解决方案是提高文件描述符限制。

参考：

https://unix.stackexchange.com/questions/8945/how-can-i-increase-open-files-limit-for-all-processes

配置单元 + 与 PostgreSQL 数据库的连接过多

hive + too many connection to PostgreSQL DB

postgresql

hadoop

hive

ulimit

ambari