Métricas de Spark

En este documento, se proporciona información sobre las métricas de Spark. De forma predeterminada, Dataproc Serverless habilita la recopilación de métricas de Spark disponibles, a menos que uses propiedades de recopilación de métricas de Spark para inhabilitar o anular la recopilación de una o más métricas de Spark.

Para obtener propiedades adicionales que puedes configurar cuando envías una carga de trabajo por lotes de Spark de Dataproc sin servidores, consulta Propiedades de Spark.

Propiedades de recopilación de métricas de Spark

Puedes usar las propiedades que se enumeran en esta sección para inhabilitar o anular la recopilación de una o más métricas de Spark disponibles.

Propiedad	Descripción
spark.dataproc.driver.metrics	Úsalo para inhabilitar o anular las métricas del controlador de Spark.
spark.dataproc.executor.metrics	Úsalo para inhabilitar o anular las métricas del ejecutor de Spark.
spark.dataproc.system.metrics	Úsalo para inhabilitar las métricas del sistema de Spark.

Ejemplos de gcloud CLI:

• Inhabilita la recopilación de métricas del controlador de Spark:

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

• Anula la recopilación de métricas del controlador predeterminado de Spark para recopilar solo las métricas BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB y 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: Dado que se usa una coma (,) para separar dos valores asociados con la propiedad spark.dataproc.driver.metrics en el ejemplo anterior, el carácter ~ se especifica como el carácter delimitador de la propiedad en lugar del delimitador de coma predeterminado. Para obtener más información, consulta cómo dar formato a las propiedades del clúster .

Métricas de Spark disponibles

Dataproc sin servidores recopila las métricas de Spark que se enumeran en esta sección, a menos que uses propiedades de recopilación de métricas de Spark para inhabilitar o anular su recopilación.

Nota: Las métricas se recopilan en el siguiente formato:

custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME

Métricas del controlador de Spark

Métrica	Nombre del Explorador de métricas
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

Métricas del ejecutor de Spark

Métrica	Nombre del Explorador de métricas
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

Métricas del sistema

Métrica	Nombre del Explorador de métricas
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

Cómo ver las métricas de Spark

Para ver las métricas de lotes, haz clic en un ID de lote en la página Lots de Dataproc en la consola de Google Cloud para abrir la página Details del lote, que muestra un gráfico de métricas para la carga de trabajo por lotes en la pestaña Monitoring.

Figura 1. Gráfico de métricas de Spark para una carga de trabajo por lotes.

Consulta Cloud Monitoring de Dataproc para obtener información adicional sobre cómo ver las métricas recopiladas.