Apache Flink 中文用户邮件列表

关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Classic

List

Threaded

10 messages Options

Chief

关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

hi all：
之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？

Kurt Young

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。

Best,
Kurt

On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi all：
> 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？

Jun Zhang-2

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

hi,Chief:
    目前flink读取hive的时候，如果开启了自动推断，系统会根据所读取的文件数来推断并发，如果没有超过最大并发数（默认1000），source的并行度就等于你文件的个数，
你可以通过table.exec.hive.infer-source-parallelism.max来设置source的最大并发度。

Best  Jun

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: Kurt Young <[hidden email]>
发送时间: 2020年3月25日 08:53
收件人: user-zh <[hidden email]>
主题: 回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。

Best,
Kurt

On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi all：
> 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？

Jun Zhang

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

In reply to this post by Kurt Young

> 你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。
>
> Best,
> Kurt
>
>
> On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]> wrote:
>
> > hi all：
> > 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> > client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> > ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？
>

Chief

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

In reply to this post by Kurt Young

hi Kurt Young
hive的数据13万多，然后下午我在web ui 上观察了别的语句的任务执行，发现确实source虽然是150的并行，但执行的时候确实是分批调度的，那为什么会在前十个任务就把数据读完了，如果是你说的这种情况那为什么还要自动推断出这么多的并行任务？我一开始的理解是如果根据文件数量推断source的并行度是不是应该每个任务对应一个文件的读取呢？主要对这不太理解

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Kurt Young"<[hidden email]>;
发送时间: 2020年3月25日(星期三) 上午8:52
收件人: "user-zh"<[hidden email]>;

主题: Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。

Best,
Kurt

On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi all：
> 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？

Chief

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

In reply to this post by Jun Zhang

hi Jun Zhang
您说的我明白，就是不太理解，为什么根据文件数量自动推断任务并行后，不是每个并行任务读取一个文件？

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Jun Zhang"<[hidden email]>;
发送时间: 2020年3月25日(星期三) 上午9:08
收件人: "user-zh"<[hidden email]>;

主题: Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

hi,Chief:

目前flink读取hive的时候，如果开启了自动推断，系统会根据所读取的文件数来推断并发，如果没有超过最大并发数（默认1000），source的并行度就等于你文件的个数，
你可以通过table.exec.hive.infer-source-parallelism.max来设置source的最大并发度。

Kurt Young <[hidden email]> 于2020年3月25日周三上午8:53写道：

> 你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。
>
> Best,
> Kurt
>
>
> On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]> wrote:
>
> > hi all：
> > 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> > client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> > ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？
>

Zhenghua Gao

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Hi Chief,

目前Hive connector读取数据是通过 InputFormatSourceFunction 来实现的。
InputFormatSourceFunction 的工作模式不是预分配的模式，而是每个source task向master请求split。
如果某些source task提前调度起来且读完了所有的split，后调度起来的source task就没有数据可读了。
你可以看看JM/TM日志，确认下是不是前十个调度起来的source task读完了所有的数据。

*Best Regards,*
*Zhenghua Gao*

On Wed, Mar 25, 2020 at 3:31 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi Jun Zhang
> 您说的我明白，就是不太理解，为什么根据文件数量自动推断任务并行后，不是每个并行任务读取一个文件？
>
>
>
>
>
> ------------------ 原始邮件 ------------------
> 发件人: "Jun Zhang"<[hidden email]>;
> 发送时间: 2020年3月25日(星期三) 上午9:08
> 收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
>
> 主题: Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问
>
>
>
> hi,Chief:
>
>
> 目前flink读取hive的时候，如果开启了自动推断，系统会根据所读取的文件数来推断并发，如果没有超过最大并发数（默认1000），source的并行度就等于你文件的个数，
> 你可以通过table.exec.hive.infer-source-parallelism.max来设置source的最大并发度。
>
> Kurt Young <[hidden email]> 于2020年3月25日周三上午8:53写道：
>
> > 你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。
> >
> > Best,
> > Kurt
> >
> >
> > On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]>
> wrote:
> >
> > > hi all：
> > > 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> > > client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> > > ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？
> >

Chief

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

hi Zhenghua Gao
好的，谢谢，我拉日志看看。

------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Zhenghua Gao"<[hidden email]>;
发送时间: 2020年3月25日(星期三) 晚上6:09
收件人: "user-zh"<[hidden email]>;

主题: Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Hi Chief,

目前Hive connector读取数据是通过 InputFormatSourceFunction 来实现的。
InputFormatSourceFunction 的工作模式不是预分配的模式，而是每个source task向master请求split。
如果某些source task提前调度起来且读完了所有的split，后调度起来的source task就没有数据可读了。
你可以看看JM/TM日志，确认下是不是前十个调度起来的source task读完了所有的数据。

*Best Regards,*
*Zhenghua Gao*

On Wed, Mar 25, 2020 at 3:31 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi&nbsp;Jun Zhang
> 您说的我明白，就是不太理解，为什么根据文件数量自动推断任务并行后，不是每个并行任务读取一个文件？
>
>
>
>
>
> ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> 发件人:&nbsp;"Jun Zhang"<[hidden email]&gt;;
> 发送时间:&nbsp;2020年3月25日(星期三) 上午9:08
> 收件人:&nbsp;"user-zh"<[hidden email]&gt;;
>
> 主题:&nbsp;Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问
>
>
>
> hi,Chief:
>
>
> 目前flink读取hive的时候，如果开启了自动推断，系统会根据所读取的文件数来推断并发，如果没有超过最大并发数（默认1000），source的并行度就等于你文件的个数，
> 你可以通过table.exec.hive.infer-source-parallelism.max来设置source的最大并发度。
>
> Kurt Young <[hidden email]&gt; 于2020年3月25日周三上午8:53写道：
>
> &gt; 你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。
> &gt;
> &gt; Best,
> &gt; Kurt
> &gt;
> &gt;
> &gt; On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]&gt;
> wrote:
> &gt;
> &gt; &gt; hi all：
> &gt; &gt; 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> &gt; &gt; client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> &gt; &gt; ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？
> &gt;

Jingsong Li

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Hi,

就像Zhenghua所说，各个tasks是去抢split的，而不是平均分配，所以一旦后面的tasks没有调度起来，前面的tasks会把split抢光的。

但是少slots多并发的场景并不少见，前面tasks读取太多数据可能会让性能/容错都不友好。所以我们也需要引入平均分配的策略。创建了个JIRA
[1], FYI.

[1]https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-16787

Best,
Jingsong Lee

On Wed, Mar 25, 2020 at 6:25 PM Chief <[hidden email]> wrote:

> hi Zhenghua Gao
> 好的，谢谢，我拉日志看看。
>
>
> ------------------ 原始邮件 ------------------
> 发件人: "Zhenghua Gao"<[hidden email]>;
> 发送时间: 2020年3月25日(星期三) 晚上6:09
> 收件人: "user-zh"<[hidden email]>;
>
> 主题: Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问
>
>
>
> Hi Chief,
>
> 目前Hive connector读取数据是通过 InputFormatSourceFunction 来实现的。
> InputFormatSourceFunction 的工作模式不是预分配的模式，而是每个source task向master请求split。
> 如果某些source task提前调度起来且读完了所有的split，后调度起来的source task就没有数据可读了。
> 你可以看看JM/TM日志，确认下是不是前十个调度起来的source task读完了所有的数据。
>
> *Best Regards,*
> *Zhenghua Gao*
>
>
> On Wed, Mar 25, 2020 at 3:31 PM Chief <[hidden email]> wrote:
>
> > hi&nbsp;Jun Zhang
> > 您说的我明白，就是不太理解，为什么根据文件数量自动推断任务并行后，不是每个并行任务读取一个文件？
> >
> >
> >
> >
> >
> > ------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
> > 发件人:&nbsp;"Jun Zhang"<[hidden email]&gt;;
> > 发送时间:&nbsp;2020年3月25日(星期三) 上午9:08
> > 收件人:&nbsp;"user-zh"<[hidden email]&gt;;
> >
> > 主题:&nbsp;Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问
> >
> >
> >
> > hi,Chief:
> >
> >
> >
> 目前flink读取hive的时候，如果开启了自动推断，系统会根据所读取的文件数来推断并发，如果没有超过最大并发数（默认1000），source的并行度就等于你文件的个数，
> > 你可以通过table.exec.hive.infer-source-parallelism.max来设置source的最大并发度。
> >
> > Kurt Young <[hidden email]&gt; 于2020年3月25日周三上午8:53写道：
> >
> > &gt; 你的数据量有多大？有一个可能的原因是source的其他并发调度起来的时候，数据已经被先调度起来的并发读完了。
> > &gt;
> > &gt; Best,
> > &gt; Kurt
> > &gt;
> > &gt;
> > &gt; On Tue, Mar 24, 2020 at 10:39 PM Chief <[hidden email]
> &gt;
> > wrote:
> > &gt;
> > &gt; &gt; hi all：
> > &gt; &gt; 之前用flink sql查询hive的数据，hive的数据文件是150个，sql
> > &gt; &gt; client配置文件设置的并行度是10，source通过自动推断生成了150并发，但是通过看web
> > &gt; &gt; ui发现只有前十个子任务是读到数据了，其他的任务显示没有读到数据，请问是我设置有问题吗？
> > &gt;

--
Best, Jingsong Lee

Chief

flink 1.7.2 YARN Session模式提交任务问题求助

In reply to this post by Chief

大家好
目前环境是flink 1.7.2，使用YARN Session模式提交任务，Hadoop 版本2.7.3，hdfs namenode配置了ha模式，提交任务的时候报以下错误，系统环境变量中已经设置了HADOOP_HOME,YARN_CONF_DIR，HADOOP_CONF_DIR，HADOOP_CLASSPATH，在flink_conf.yaml中配置了fs.hdfs.hadoopconf

2020-04-10 19:12:02,908 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster                  - Connecting to ResourceManager akka.tcp://flink@trusfortpoc1:23584/user/resourcemanager(00000000000000000000000000000000)
2020-04-10 19:12:02,909 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.slotpool.SlotPool          - Cannot serve slot request, no ResourceManager connected. Adding as pending request [SlotRequestId{0feacbb4fe16c8c7a70249f1396565d0}]
2020-04-10 19:12:02,911 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster                  - Resolved ResourceManager address, beginning registration
2020-04-10 19:12:02,911 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster                  - Registration at ResourceManager attempt 1 (timeout=100ms)
2020-04-10 19:12:02,912 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.slotpool.SlotPool          - Cannot serve slot request, no ResourceManager connected. Adding as pending request [SlotRequestId{35ad2384e9cd0efd30b43f5302db24b6}]
2020-04-10 19:12:02,913 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Registering job manager [hidden email]://flink@trusfortpoc1:23584/user/jobmanager_0 for job 24691b33c18d7ad73b1f52edb3d68ae4.
2020-04-10 19:12:02,917 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Registered job manager [hidden email]://flink@trusfortpoc1:23584/user/jobmanager_0 for job 24691b33c18d7ad73b1f52edb3d68ae4.
2020-04-10 19:12:02,919 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster                  - JobManager successfully registered at ResourceManager, leader id: 00000000000000000000000000000000.
2020-04-10 19:12:02,919 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.slotpool.SlotPool          - Requesting new slot [SlotRequestId{35ad2384e9cd0efd30b43f5302db24b6}] and profile ResourceProfile{cpuCores=-1.0, heapMemoryInMB=-1, directMemoryInMB=0, nativeMemoryInMB=0, networkMemoryInMB=0} from resource manager.
2020-04-10 19:12:02,920 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Request slot with profile ResourceProfile{cpuCores=-1.0, heapMemoryInMB=-1, directMemoryInMB=0, nativeMemoryInMB=0, networkMemoryInMB=0} for job 24691b33c18d7ad73b1f52edb3d68ae4 with allocation id AllocationID{5a12237c7f2bd8b1cc760ddcbab5a1c0}.
2020-04-10 19:12:02,921 INFO  org.apache.flink.runtime.jobmaster.slotpool.SlotPool          - Requesting new slot [SlotRequestId{0feacbb4fe16c8c7a70249f1396565d0}] and profile ResourceProfile{cpuCores=-1.0, heapMemoryInMB=-1, directMemoryInMB=0, nativeMemoryInMB=0, networkMemoryInMB=0} from resource manager.
2020-04-10 19:12:02,924 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Requesting new TaskExecutor container with resources <memory:4096, vCores:6>. Number pending requests 1.
2020-04-10 19:12:02,926 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Request slot with profile ResourceProfile{cpuCores=-1.0, heapMemoryInMB=-1, directMemoryInMB=0, nativeMemoryInMB=0, networkMemoryInMB=0} for job 24691b33c18d7ad73b1f52edb3d68ae4 with allocation id AllocationID{37dd666a18040bf63ffbf2e022b2ea9b}.
2020-04-10 19:12:06,531 INFO  org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.AMRMClientImpl         - Received new token for : trusfortpoc3:35206
2020-04-10 19:12:06,543 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Received new container: container_1586426824930_0006_01_000002 - Remaining pending container requests: 1
2020-04-10 19:12:06,543 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Removing container request Capability[<memory:4096, vCores:6>]Priority[1]. Pending container requests 0.
2020-04-10 19:12:06,568 ERROR org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager                     - Could not start TaskManager in container container_1586426824930_0006_01_000002.
java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: hdfsClusterForML
at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.buildTokenService(SecurityUtil.java:378)
at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createNonHAProxy(NameNodeProxies.java:320)
at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createProxy(NameNodeProxies.java:176)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:687)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:628)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java:149)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2667)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:93)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2701)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2683)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:372)
at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295)
at org.apache.flink.yarn.Utils.createTaskExecutorContext(Utils.java:453)
at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.createTaskExecutorLaunchContext(YarnResourceManager.java:555)
at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.lambda$onContainersAllocated$1(YarnResourceManager.java:390)
at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager$$Lambda$183/1182651376.run(Unknown Source)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleRunAsync(AkkaRpcActor.java:332)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.handleRpcMessage(AkkaRpcActor.java:158)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.FencedAkkaRpcActor.handleRpcMessage(FencedAkkaRpcActor.java:70)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaRpcActor.onReceive(AkkaRpcActor.java:142)
at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.FencedAkkaRpcActor.onReceive(FencedAkkaRpcActor.java:40)
at akka.actor.UntypedActor$$anonfun$receive$1.applyOrElse(UntypedActor.scala:165)
at akka.actor.Actor$class.aroundReceive(Actor.scala:502)
at akka.actor.UntypedActor.aroundReceive(UntypedActor.scala:95)
at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala:526)
at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:495)
at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:257)
at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:224)
at akka.dispatch.Mailbox.exec(Mailbox.scala:234)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107)
Caused by: java.net.UnknownHostException: hdfsClusterForML
... 33 more

这个hdfsClusterForML是namenode ha 的nameservice，经过分析是没加载hdfs-site.xml配置导致的，
也尝试过把Hadoop的几个配置文件放到flink 的conf目录下但都无效，最终通过改YarnResourceManager源码后能够正常提交任务。
public YarnResourceManager(
      RpcService rpcService,
      String resourceManagerEndpointId,
      ResourceID resourceId,
      Configuration flinkConfig,
      Map<String, String> env,
      HighAvailabilityServices highAvailabilityServices,
      HeartbeatServices heartbeatServices,
      SlotManager slotManager,
      MetricRegistry metricRegistry,
      JobLeaderIdService jobLeaderIdService,
      ClusterInformation clusterInformation,
      FatalErrorHandler fatalErrorHandler,
      @Nullable String webInterfaceUrl,
      JobManagerMetricGroup jobManagerMetricGroup) {
   super(
      rpcService,
      resourceManagerEndpointId,
      resourceId,
      highAvailabilityServices,
      heartbeatServices,
      slotManager,
      metricRegistry,
      jobLeaderIdService,
      clusterInformation,
      fatalErrorHandler,
      jobManagerMetricGroup);
   this.flinkConfig  = flinkConfig;
   this.yarnConfig = new YarnConfiguration(HadoopUtils.getHadoopConfiguration(flinkConfig));
但我认为这肯定不是解决这个问题的方法，所以向大家求助，是不是我忽略什么。

关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复： 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复： 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复： 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

Re: 关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

flink 1.7.2 YARN Session模式提交任务问题求助

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问

回复：关于flink sql 1.10 source并行度自动推断的疑问