Spark-Messwerte

Dieses Dokument enthält Informationen zu Spark-Messwerten. Standardmäßig aktiviert Serverless for Apache Spark die Erfassung verfügbarer Spark-Messwerte, es sei denn, Sie verwenden Eigenschaften zur Erfassung von Spark-Messwerten um die Erfassung eines oder mehrerer Spark-Messwerte zu deaktivieren oder zu überschreiben.

Weitere Eigenschaften, die Sie beim Senden einer Serverless for Apache Spark-Spark-Batcharbeitslast festlegen können, finden Sie unter Spark-Eigenschaften.

Eigenschaften zur Erfassung von Spark-Messwerten

Mit den in diesem Abschnitt aufgeführten Eigenschaften können Sie die Erfassung eines oder mehrerer verfügbarer Spark-Messwerte deaktivieren oder überschreiben.

Attribut	Beschreibung
spark.dataproc.driver.metrics	Hiermit können Sie Spark-Treibermesswerte deaktivieren oder überschreiben.
spark.dataproc.executor.metrics	Hiermit können Sie Spark-Executormesswerte deaktivieren oder überschreiben.
spark.dataproc.system.metrics	Hiermit können Sie Spark-Systemmesswerte deaktivieren.

Beispiele für die gcloud CLI:

• Erfassung von Spark-Treibermesswerten deaktivieren:

  gcloud dataproc batches submit spark \
      --properties spark.dataproc.driver.metrics="" \
      --region=region \
      other args ...
  

• Standarderfassung von Spark-Treibermesswerten überschreiben, um nur BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB und DAGScheduler:stage.failedStages Messwerte zu erfassen:

  gcloud dataproc batches submit spark \
      --properties=^~^spark.dataproc.driver.metrics="BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB,DAGScheduler:stage.failedStages" \
      --region=region \
      other args ...
  

Hinweis: Da im vorherigen Beispiel ein Komma (,) verwendet wird, um zwei Werte zu trennen, die mit der spark.dataproc.driver.metrics Eigenschaft verknüpft sind, wird das Zeichen ~ anstelle des Standardkommas als Trennzeichen für die Eigenschaft angegeben. Weitere Informationen finden Sie unter Formatierung von Clustereigenschaften .

Verfügbare Spark-Messwerte

Serverless for Apache Spark erfasst die in diesem Abschnitt aufgeführten Spark-Messwerte , es sei denn, Sie verwenden Eigenschaften zur Erfassung von Spark-Messwerten , um die Erfassung zu deaktivieren oder zu überschreiben.

**Hinweis**: Messwerte werden im folgenden Format erfasst:

custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME.

Spark-Treibermesswerte

Messwert	Name im Metrics Explorer
BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB	spark/driver/BlockManager/disk/diskSpaceUsed_MB
BlockManager:memory.maxMem_MB	spark/driver/BlockManager/memory/maxMem_MB
BlockManager:memory.memUsed_MB	spark/driver/BlockManager/memory/memUsed_MB
DAGScheduler:job.activeJobs	spark/driver/DAGScheduler/job/activeJobs
DAGScheduler:job.allJobs	spark/driver/DAGScheduler/job/allJobs
DAGScheduler:messageProcessingTime	spark/driver/DAGScheduler/messageProcessingTime
DAGScheduler:stage.failedStages	spark/driver/DAGScheduler/stage/failedStages
DAGScheduler:stage.runningStages	spark/driver/DAGScheduler/stage/runningStages
DAGScheduler:stage.waitingStages	spark/driver/DAGScheduler/stage/waitingStages

Spark-Executormesswerte

Messwert	Name im Metrics Explorer
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsDecommissionUnfinished	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsDecommissionUnfinished
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsExitedUnexpectedly	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsExitedUnexpectedly
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsGracefullyDecommissioned	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsGracefullyDecommissioned
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsKilledByDriver	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsKilledByDriver
LiveListenerBus:queue.executorManagement.listenerProcessingTime	spark/driver/LiveListenerBus/queue/executorManagement/listenerProcessingTime
executor:bytesRead	spark/executor/bytesRead
executor:bytesWritten	spark/executor/bytesWritten
executor:cpuTime	spark/executor/cpuTime
executor:diskBytesSpilled	spark/executor/diskBytesSpilled
executor:jvmGCTime	spark/executor/jvmGCTime
executor:memoryBytesSpilled	spark/executor/memoryBytesSpilled
executor:recordsRead	spark/executor/recordsRead
executor:recordsWritten	spark/executor/recordsWritten
executor:runTime	spark/executor/runTime
executor:shuffleFetchWaitTime	spark/executor/shuffleFetchWaitTime
executor:shuffleRecordsRead	spark/executor/shuffleRecordsRead
executor:shuffleRecordsWritten	spark/executor/shuffleRecordsWritten
executor:shuffleRemoteBytesReadToDisk	spark/executor/shuffleRemoteBytesReadToDisk
executor:shuffleWriteTime	spark/executor/shuffleWriteTime
executor:succeededTasks	spark/executor/succeededTasks
ExecutorMetrics:MajorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MajorGCTime
ExecutorMetrics:MinorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MinorGCTime

Systemmesswerte

Messwert	Name im Metrics Explorer
agent:uptime	agent/uptime
cpu:utilization	cpu/utilization
disk:bytes_used	disk/bytes_used
disk:percent_used	disk/percent_used
memory:bytes_used	memory/bytes_used
memory:percent_used	memory/percent_used
network:tcp_connections	network/tcp_connections

Spark-Messwerte ansehen

Wenn Sie Batchmesswerte ansehen möchten, klicken Sie in der Google Cloud Console auf der Dataproc BatchesSeite auf eine Batch-ID, um die Seite Details des Batches zu öffnen. Dort wird auf dem Tab Monitoring tab ein Messwertdiagramm für die Batcharbeitslast angezeigt.

Abbildung 1 Diagramm der Spark-Messwerte für eine Batcharbeitslast

Weitere Informationen zum Ansehen erfasster Messwerte finden Sie unter Dataproc Cloud Monitoring ansehen.