このドキュメントでは、Spark 指標について説明します。デフォルトでは、Apache Spark 向け Serverless は、Spark 指標収集プロパティを使用して 1 つ以上の Spark 指標の収集を無効またはオーバーライドしない限り、利用可能な Spark 指標の収集を有効にします。
Serverless for Apache Spark Spark バッチ ワークロードを送信するときに設定できる追加プロパティについては、Spark プロパティをご覧ください。
Spark 指標のコレクション プロパティ
このセクションでリストされているプロパティを使用して、1 つ以上の利用可能な Spark 指標の収集を無効またはオーバーライドできます。
| プロパティ | 説明 | 
|---|---|
spark.dataproc.driver.metrics | 
    Spark ドライバの指標を無効またはオーバーライドするために使用します。 | 
spark.dataproc.executor.metrics | 
    Spark エグゼキュータの指標を無効またはオーバーライドするために使用します。 | 
spark.dataproc.system.metrics | 
    Spark システムの指標を無効にするために使用します。 | 
gcloud CLI の例:
Spark ドライバの指標の収集を無効にします。
gcloud dataproc batches submit spark \ --properties spark.dataproc.driver.metrics="" \ --region=region \ other args ...
BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB指標とDAGScheduler:stage.failedStages指標のみを収集するように、Spark のデフォルトのドライバ指標の収集をオーバーライドします。gcloud dataproc batches submit spark \ --properties=^~^spark.dataproc.driver.metrics="BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB,DAGScheduler:stage.failedStages" \ --region=region \ other args ...
利用可能な Spark 指標
Apache Spark 用サーバーレスは、Spark 指標収集プロパティを使用して収集を無効またはオーバーライドしない限り、このセクションにリストされている Spark 指標を収集します。
custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME。
Spark ドライバの指標
| 指標 | Metrics Explorer 名 | 
|---|---|
| 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 エグゼキュータの指標
| 指標 | Metrics Explorer 名 | 
|---|---|
| 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 | 
System metrics
| 指標 | Metric Explorer 名 | 
|---|---|
| agent:uptime | agent/uptime | 
| cpu:utilization | CPU / 使用率 | 
| 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 指標を表示
Batch 指標を表示するには、Google Cloud コンソールの Dataproc の [バッチ] ページでバッチ ID をクリックし、バッチの [詳細] ページを開きます。このページには、[モニタリング] タブの下にバッチ ワークロードの指標のグラフが表示されます。
    収集された指標の表示方法の詳細については、Dataproc Cloud Monitoring をご覧ください。