Metriche Spark

Per impostazione predefinita, Dataproc Serverless abilita la raccolta delle metriche Spark disponibili, a meno che non utilizzi le proprietà di raccolta delle metriche Spark per disabilitare o eseguire l'override della raccolta di una o più metriche Spark.

Nota: consulta anche Proprietà Spark, che descrive proprietà aggiuntive che puoi impostare quando invii un carico di lavoro batch Dataproc serverless.

Proprietà di raccolta delle metriche Spark

Puoi utilizzare le proprietà elencate in questa sezione per disabilitare o eseguire l'override della raccolta di una o più metriche Spark disponibili.

Proprietà	Descrizione
spark.dataproc.driver.metrics	Utilizza questa opzione per disattivare o eseguire l'override delle metriche del driver di Spark.
spark.dataproc.executor.metrics	Utilizza questa opzione per disattivare o eseguire l'override delle metriche esecutore di Spark.
spark.dataproc.system.metrics	Utilizza questa opzione per disattivare le metriche di sistema di Spark.

Esempi di gcloud CLI:

• Disabilita la raccolta delle metriche del driver Spark:

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

• Esegui l'override della raccolta delle metriche dei driver predefinite di Spark per raccogliere solo le metriche BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB e DAGScheduler:stage.failedStages:

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

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

Metriche Spark disponibili

Dataproc Serverless raccoglie le metriche Spark elencate in questa sezione, a meno che non utilizzi le proprietà di raccolta delle metriche Spark per disabilitare o eseguire l'override della raccolta.

Nota: le metriche vengono raccolte nel seguente formato:

custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME.

Metriche del driver Spark

Metrica	Nome 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

Metriche esecutore Spark

Metrica	Nome Metrics Explorer
ExecutorAllocationManager:esecutori.numberExecutorsDecommissionUnfinited	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsDecommissionUnfinished
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsExitedUnexpectedly	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsExitedUnexpectedly
ExecutorAllocationManager:executors.numberExecutorsColtivamente dismesso	spark/driver/ExecutorAllocationManager/executors/numberExecutorsGracefullyDecommissioned
ExecutorAllocationManager:esecutori.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:TempoGCmaggiore	spark/executor/ExecutorMetrics/MajorGCTime
ExecutorMetrics:MinorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MinorGCTime

Metriche di sistema

Metrica	Nome Esplora metriche
agent:uptime	agent/uptime
cpu:utilizzo	cpu/utilization
disk:byte_utilizzati	disco/byte_utilizzati
disk:percentuale_utilizzato	disco/percentuale_utilizzato
memoria:byte_utilizzata	memoria/byte_utilizzati
memoria:percentuale_utilizzata	memoria/percentuale_utilizzata
network:tcp_connections	network/tcp_connections

Visualizza metriche Spark

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

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