Metriche Spark

Questo documento fornisce informazioni sulle metriche Spark. Per impostazione predefinita, Serverless per Apache Spark abilita la raccolta delle metriche Spark disponibili, a meno che tu non utilizzi le proprietà di raccolta delle metriche Spark per disabilitare o sostituire la raccolta di una o più metriche Spark.

Per altre proprietà che puoi impostare quando invii un workload batch Spark Serverless per Apache Spark, consulta Proprietà Spark

Proprietà di raccolta delle metriche Spark

Puoi utilizzare le proprietà elencate in questa sezione per disabilitare o sostituire la raccolta di una o più metriche Spark disponibili.

Proprietà	Descrizione
spark.dataproc.driver.metrics	Utilizza questa proprietà per disabilitare o sostituire le metriche dei driver Spark .
spark.dataproc.executor.metrics	Utilizza questa proprietà per disabilitare o sostituire le metriche degli executor Spark.
spark.dataproc.system.metrics	Utilizza questa proprietà per disabilitare le metriche di sistema Spark.

Esempi dell'interfaccia a riga di comando gcloud:

• Disabilita la raccolta delle metriche dei driver Spark:

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

• Sostituisci la raccolta delle metriche dei driver predefinita di Spark per raccogliere solo BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB e DAGScheduler:stage.failedStages metriche:

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

Nota: poiché una virgola (,) viene utilizzata per separare due valori associati alla proprietà spark.dataproc.driver.metrics nell'esempio precedente, il carattere ~ viene specificato come carattere delimitatore della proprietà anziché il delimitatore predefinito della virgola. Per saperne di più, consulta Formattazione delle proprietà del cluster .

Metriche Spark disponibili

Serverless per Apache Spark raccoglie le metriche Spark elencate in questa sezione a meno che tu non utilizzi le proprietà di raccolta delle metriche Spark per disabilitare o sostituire la loro raccolta.

Nota: le metriche vengono raccolte nel seguente formato:

custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME.

Metriche dei driver Spark

Metrica	Nome di Esplora metriche
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

Metriche degli executor Spark

Metrica	Nome di Esplora metriche
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

Metriche di sistema

Metrica	Nome di Esplora metriche
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

Visualizzare le metriche Spark

Per visualizzare le metriche batch, fai clic su un ID batch nella pagina Dataproc Batch nella Google Cloud console per aprire la pagina Dettagli del batch, che mostra un grafico delle metriche per il workload batch nella scheda Monitoraggio.

Figura 1. Grafico delle metriche Spark per un workload batch.

Per ulteriori informazioni su come visualizzare le metriche raccolte, consulta Dataproc Cloud Monitoring.