常见问题

  1. 通过 Hive Metastore 访问 Iceberg 表报错：failed to get schema 或 Storage schema reading not supported

在 Hive 的 lib/ 目录放上 iceberg 运行时有关的 jar 包。

在 hive-site.xml 配置：

1. metastore.storage.schema.reader.impl=org.apache.hadoop.hive.metastore.SerDeStorageSchemaReader

配置完成后需要重启Hive Metastore。 2. 连接 Kerberos 认证的 Hive Metastore 报错：GSS initiate failed

通常是因为 Kerberos 认证信息填写不正确导致的，可以通过以下步骤排查：

  1. 1.2.1 之前的版本中，Doris 依赖的 libhdfs3 库没有开启 gsasl。请更新至 1.2.2 之后的版本。

  2. 确认对各个组件，设置了正确的 keytab 和 principal，并确认 keytab 文件存在于所有 FE、BE 节点上。

    1. hadoop.kerberos.keytab/hadoop.kerberos.principal：用于 Hadoop hdfs 访问，填写 hdfs 对应的值。
    2. hive.metastore.kerberos.principal：用于 hive metastore。
    3. 尝试将 principal 中的 ip 换成域名（不要使用默认的 _HOST 占位符）
    4. 确认 /etc/krb5.conf 文件存在于所有 FE、BE 节点上。
    5. 访问 HDFS 3.x 时报错：java.lang.VerifyError: xxx

1.2.1 之前的版本中，Doris 依赖的 Hadoop 版本为 2.8。需更新至 2.10.2。或更新 Doris 至 1.2.2 之后的版本。 4. 使用 KMS 访问 HDFS 时报错：java.security.InvalidKeyException: Illegal key size

升级 JDK 版本到 >= Java 8 u162 的版本。或者下载安装 JDK 相应的 JCE Unlimited Strength Jurisdiction Policy Files。 5. 查询 ORC 格式的表，FE 报错 Could not obtain block 或 Caused by: java.lang.NoSuchFieldError: types

对于 ORC 文件，在默认情况下，FE 会访问 HDFS 获取文件信息，进行文件切分。部分情况下，FE 可能无法访问到 HDFS。可以通过添加以下参数解决：

"hive.exec.orc.split.strategy" = "BI"

其他选项：HYBRID（默认），ETL。 6. 通过 JDBC Catalog 连接 SQLServer 报错：unable to find valid certification path to requested target

请在 jdbc_url 中添加 trustServerCertificate=true 选项。 7. 通过 JDBC Catalog 连接 MySQL 数据库，中文字符乱码，或中文字符条件查询不正确

请在 jdbc_url 中添加 useUnicode=true&characterEncoding=utf-8

注：1.2.3 版本后，使用 JDBC Catalog 连接 MySQL 数据库，会自动添加这些参数。 8. 通过 JDBC Catalog 连接 MySQL 数据库报错：Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended

请在 jdbc_url 中添加 useSSL=true 9. 连接 Hive Catalog 报错：Caused by: java.lang.NullPointerException

如 fe.log 中有如下堆栈：

1. Caused by: java.lang.NullPointerException 2. at org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.AuthorizationMetaStoreFilterHook.getFilteredObjects(AuthorizationMetaStoreFilterHook.java:78) ~[hive-exec-3.1.3-core.jar:3.1.3] 3. at org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.AuthorizationMetaStoreFilterHook.filterDatabases(AuthorizationMetaStoreFilterHook.java:55) ~[hive-exec-3.1.3-core.jar:3.1.3] 4. at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.getAllDatabases(HiveMetaStoreClient.java:1548) ~[doris-fe.jar:3.1.3] 5. at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.getAllDatabases(HiveMetaStoreClient.java:1542) ~[doris-fe.jar:3.1.3] 6. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_181]

可以尝试在 create catalog 语句中添加 "metastore.filter.hook" = "org.apache.hadoop.hive.metastore.DefaultMetaStoreFilterHookImpl" 解决。 10. 通过 Hive Catalog 连接 Hive 数据库报错：RemoteException: SIMPLE authentication is not enabled. Available:[TOKEN, KERBEROS]

如果在 `show databases` 和 `show tables` 都是没问题的情况下，查询的时候出现上面的错误，我们需要进行下面两个操作：
  • fe/conf、be/conf 目录下需放置 core-site.xml 和 hdfs-site.xml

  • BE 节点执行 Kerberos 的 kinit 然后重启 BE ，然后再去执行查询即可.

  • 如果创建 Hive Catalog 后能正常show tables，但查询时报java.net.UnknownHostException: xxxxx

可以在 CATALOG 的 PROPERTIES 中添加

1. 'fs.defaultFS' = 'hdfs://<your_nameservice_or_actually_HDFS_IP_and_port>' 2. 在hive上可以查到hudi表分区字段的值，但是在doris查不到。

doris和hive目前查询hudi的方式不一样，doris需要在hudi表结构的avsc文件里添加上分区字段,如果没加，就会导致doris查询partition_val为空（即使设置了hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=partition_val也不可以）

1. { 2. "type": "record", 3. "name": "record", 4. "fields": [{ 5. "name": "partition_val", 6. "type": [ 7. "null", 8. "string" 9. ], 10. "doc": "Preset partition field, empty string when not partitioned", 11. "default": null 12. }, 13. { 14. "name": "name", 15. "type": "string", 16. "doc": "名称" 17. }, 18. { 19. "name": "create_time", 20. "type": "string", 21. "doc": "创建时间" 22. } 23. ] 24. } 3. Hive 1.x 的 orc 格式的表可能会遇到底层 orc 文件 schema 中列名为 _col0，_col1，_col2… 这类系统列名，此时需要在 catalog 配置中添加 hive.version 为 1.x.x，这样就会使用 hive 表中的列名进行映射。

1. CREATE CATALOG hive PROPERTIES ( 2. 'hive.version' = '1.x.x' 3. );

从 2.0.2 版本起，可以将这个文件放置在BE的 custom_lib/ 目录下（如不存在，手动创建即可），以防止升级集群时因为 lib 目录被替换而导致文件丢失。

HDFS

  1. 使用JDBC Catalog将MySQL数据同步到Doris中，日期数据同步错误。需要校验下MySQL的版本是否与MySQL的驱动包是否对应，比如MySQL8以上需要使用驱动com.mysql.cj.jdbc.Driver。
  2. 在Catalog中配置Kerberos时，如果报错SIMPLE authentication is not enabled. Available:[TOKEN, KERBEROS]，那么需要将core-site.xml文件放到"${DORIS_HOME}/be/conf"目录下。

如果访问HDFS报错No common protection layer between client and server，检查客户端和服务端的hadoop.rpc.protection属性，使他们保持一致。

``` 1. 2.

  3. hadoop.security.authentication
  4. kerberos

  6. ```

  7. 在Catalog中配置Kerberos时，报错Unable to obtain password from user的解决方法：

  8. 用到的principal必须在klist中存在，使用klist -kt your.keytab检查。

  9. 检查catalog配置是否正确，比如漏配yarn.resourcemanager.principal。
  10. 若上述检查没问题，则当前系统yum或者其他包管理软件安装的JDK版本存在不支持的加密算法，建议自行安装JDK并设置JAVA_HOME环境变量。

  11. 查询配置了Kerberos的外表，遇到该报错：GSSException: No valid credentials provided (Mechanism level: Failed to find any Kerberos Ticket)，一般重启FE和BE能够解决该问题。

  12. 重启所有节点前可在"${DORIS_HOME}/be/conf/be.conf"中的JAVA_OPTS参数里配置-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false，通过底层机制去获取JAAS credentials信息，而不是应用程序。

  13. 在JAAS Troubleshooting中可获取更多常见JAAS报错的解决方法。
  14. 使用Catalog查询表数据时发现与Hive Metastore相关的报错：Invalid method name，需要设置hive.version参数。

1. CREATE CATALOG hive PROPERTIES ( 2. 'hive.version' = '1.x.x' 3. ); 6. 使用 Hedged Read 优化 HDFS 读取慢的问题。

在某些情况下，HDFS 的负载较高可能导致读取某个 HDFS 上的数据副本的时间较长，从而拖慢整体的查询效率。HDFS Client 提供了 Hedged Read 功能。 该功能可以在一个读请求超过一定阈值未返回时，启动另一个读线程读取同一份数据，哪个先返回就是用哪个结果。

注意：该功能可能会增加 HDFS 集群的负载，请酌情使用。

可以通过以下两种方式开启这个功能：

  • 在创建 Catalog 的参数中指定：

    1. create catalog regression properties ( 2. 'type'='hms', 3. 'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.21.16.47:7004', 4. 'dfs.client.hedged.read.threadpool.size' = '128', 5. 'dfs.client.hedged.read.threshold.millis' = "500" 6. );

    dfs.client.hedged.read.threadpool.size 表示用于 Hedged Read 的线程数，这些线程由一个 HDFS Client 共享。通常情况下，针对一个 HDFS 集群，BE 节点会共享一个 HDFS Client。

    dfs.client.hedged.read.threshold.millis 是读取阈值，单位毫秒。当一个读请求超过这个阈值未返回时，会触发 Hedged Read。 - 在 be.conf 中配置参数

    1. enable_hdfs_hedged_read = true 2. hdfs_hedged_read_thread_num = 128 3. hdfs_hedged_read_threshold_time = 500

    这种方式会在BE节点全局开启 Hedged Read（默认不开启）。并忽略在创建 Catalog 时设置的 Hedged Read 属性。

开启后，可以在 Query Profile 中看到相关参数：

TotalHedgedRead: 发起 Hedged Read 的次数。

HedgedReadWins：Hedged Read 成功的次数（发起并且比原请求更快返回的次数）

注意，这里的值是单个 HDFS Client 的累计值，而不是单个查询的数值。同一个 HDFS Client 会被多个查询复用。