SeaTunnel使用COS作为检查点存储时的类缺失问题分析
问题背景
在Apache SeaTunnel 2.3.7版本中,当用户使用腾讯云对象存储(COS)作为检查点(checkpoint)存储时,偶尔会出现检查点执行失败的情况。错误日志显示系统无法找到org.apache.hadoop.util.CleanerUtil类,导致检查点操作无法正常完成。
问题根源分析
这个问题源于Hadoop COS客户端实现与Hadoop核心版本之间的兼容性问题。具体来说:
-
Buffer管理机制:Hadoop COS客户端(
hadoop-cos)使用BufferPool来管理内存缓冲区,默认情况下会创建4个ByteBuffer。 -
缓冲区耗尽场景:当所有ByteBuffer都在使用时,系统会创建一个基于临时文件的
ByteBufferWrapper对象。 -
清理操作问题:检查点操作完成后,系统会调用
ByteBufferWrapper的close方法,该方法会尝试调用munmap方法来释放内存映射。 -
类缺失问题:
munmap方法依赖于org.apache.hadoop.util.CleanerUtil类,但这个类在hadoop-common-3.1.4.jar中并不存在。
技术细节
问题的核心在于Hadoop不同版本间的API变化。CleanerUtil类是在较新版本的Hadoop中引入的,用于安全地释放内存映射缓冲区。在Hadoop 3.1.4版本中,这个类并不存在,但Hadoop COS客户端(即使是3.3.0版本)却依赖这个类。
当系统尝试执行以下操作时会失败:
private void munmap(MappedByteBuffer buffer) {
if (CleanerUtil.UNMAP_SUPPORTED) { // 这里会抛出NoClassDefFoundError
try {
CleanerUtil.getCleaner().freeBuffer(buffer);
} catch (IOException var3) {
LOG.warn("Failed to unmap the buffer", var3);
}
} else {
LOG.trace(CleanerUtil.UNMAP_NOT_SUPPORTED_REASON);
}
}
解决方案
针对这个问题,社区提出了两种解决方案:
-
升级Hadoop版本:创建基于Hadoop 3.4.1的
seatunnel-hadoop3-3.4.1-uber模块,因为3.4.1版本包含了所需的CleanerUtil类。 -
向后兼容方案:在现有的
seatunnel-hadoop3-3.1.4-uber模块中添加CleanerUtil类,但这可能带来其他兼容性问题。
从技术角度来看,升级Hadoop版本是更合理的解决方案,因为:
- 它保持了Hadoop生态各组件的版本一致性
- 避免了手动添加类可能带来的其他潜在问题
- 新版本通常包含更多bug修复和安全更新
最佳实践建议
对于使用SeaTunnel并需要COS作为检查点存储的用户,建议:
- 等待社区发布包含Hadoop 3.4.1支持的新版本
- 如果急需解决方案,可以尝试自行构建包含Hadoop 3.4.1的SeaTunnel版本
- 临时解决方案是增加BufferPool的大小,减少使用临时文件的概率
这个问题也提醒我们,在使用云存储作为检查点后端时,需要特别注意存储客户端与核心框架的版本兼容性,特别是在涉及内存映射等底层操作时。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00