Metriche Spark

Per impostazione predefinita, Dataproc Serverless attiva la raccolta delle metriche Spark disponibili, a meno che non utilizzi proprietà di raccolta delle metriche Spark per disattivare o sostituire la raccolta di una o più metriche Spark.

Nota: consulta anche le proprietà Spark, che descrivono proprietà aggiuntive che puoi impostare quando invii un carico di lavoro batch Spark Dataproc Serverless.

Proprietà di raccolta delle metriche Spark

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

Proprietà	Descrizione
spark.dataproc.driver.metrics	Da utilizzare per disattivare o sostituire le metriche del driver Spark.
spark.dataproc.executor.metrics	Da utilizzare per disattivare o sostituire le metriche dell'executor Spark.
spark.dataproc.system.metrics	Utilizza questa opzione per disattivare le metriche di sistema di Spark.

Esempi dell'interfaccia a riga di comando gcloud:

• 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 del driver predefinita di Spark per solo raccogliere 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 nell'esempio precedente viene utilizzata una virgola (,) per separare due valori associati alla proprietà spark.dataproc.driver.metrics, il carattere ~ viene specificato come carattere delimitatore della proprietà anziché la virgola predefinita. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione sulla formattazione delle proprietà dei cluster.

Metriche Spark disponibili

Dataproc Serverless raccoglie le metriche Spark elencate in questa sezione a meno che non utilizzi Proprietà di raccolta delle metriche di Spark per disattivare 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 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:TempoGCmaggiore	spark/executor/ExecutorMetrics/MajorGCTime
ExecutorMetrics:MinorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MinorGCTime

Metriche di sistema

Metrica	Nome dell'esploratore delle metriche
agent:uptime	agent/uptime
cpu:utilization	cpu/utilization
disk:bytes_used	disco/byte_utilizzati
disk:percent_used	disco/percentuale_utilizzato
memory:bytes_used	memoria/byte_utilizzati
memory:percent_used	memory/percent_used
network:tcp_connections	network/tcp_connections

Visualizzare le metriche di Spark

Per visualizzare le metriche dei batch, fai clic su un ID batch nella pagina Dataproc Batch 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.

Consulta Cloud Monitoring di Dataproc per ulteriori informazioni su come visualizzare le metriche raccolte.