Dataproc Persistent History Server

Alpha –Persistent History Server

Diese Funktion unterliegt den Nutzungsbedingungen des Pre-GA-Angebots der Google Cloud-Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen werden möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt. Änderungen an Pre-GA-Funktionen sind möglicherweise nicht mit anderen Pre-GA-Versionen kompatibel. Weitere Informationen finden Sie unter Beschreibungen der Startphase.

Übersicht

Nachdem Dataproc-Cluster gelöscht wurden, möchten Nutzer möglicherweise Jobverlaufsdateien zu Diagnose- oder anderen Zwecken aufrufen. Der Dataproc Persistent History Server (PHS) bietet eine Benutzeroberfläche, um den Jobverlauf für Jobs aufzurufen, die in aktiven oder gelöschten Dataproc-Clustern ausgeführt werden.

Der Persistent History Server wird in einem Dataproc-Cluster mit einzelnem Knoten ausgeführt und speichert Dateien mit Jobverlauf in Cloud Storage. Außerdem unterstützt er MapReduce-, Spark- und Pig-Jobs. Dieses Feature ist in Dataproc Image Version 1.5 und höher verfügbar.

Sie können Clusterjob-Verlaufsdaten auch über das Dataproc Component Gateway aufrufen.

Nichtflüchtigen Verlaufsserver einrichten

Geben Sie beim Erstellen eines PHS-Einzel-Knoten-Clusters die folgenden Flag- und Clusterattribute an:

• --enable-component-gateway: Erforderliches Flag. Dieses Flag muss verwendet werden, um das Component Gateway zu aktivieren.
• spark:spark.history.fs.logDirectory: Erforderliches Clusterattribut, um den nichtflüchtigen Spark-Jobverlauf zu aktivieren. Dieses Attribut gibt den Cloud Storage-Bucket und die Verzeichnisse an, in denen der PHS auf Spark-Jobverlaufslogs zugreift, die von Jobclustern geschrieben wurden (siehe Dataproc-Jobcluster einrichten). Verwenden Sie Sternchen nicht als Platzhalter (z. B. gs://bucket-name/*/spark-job-history), um bestimmte Bucket-Verzeichnisse anzugeben, damit der PHS-Server mehrere Verzeichnisse im angegebenen Bucket abgleichen kann, in die verschiedene Jobcluster geschrieben wurden. Siehe Hinweis zur Effizienz: Mid-Path-Platzhalter verwenden.
• mapred:mapreduce.jobhistory.read-only.dir-pattern: Erforderliches Clusterattribut, um den nichtflüchtigen MapReduce-Jobverlauf zu aktivieren. Dieses Attribut gibt die Cloud Storage-Bucket-Verzeichnisse an, in denen die PHS auf MapReduce-Jobverlaufslogs zugreifen, die von Jobclustern geschrieben wurden (siehe Jobcluster einrichten). Statt bestimmte Bucket-Verzeichnisse anzugeben, verwenden Sie Sternchen als Platzhalter (z. B. gs://bucket-name/*/mapreduce-job-history/done), damit der PHS-Server mehrere Verzeichnisse im angegebenen Bucket abzugleichen, die mit verschiedenen Jobclustern geschrieben werden (siehe Hinweis zur Effizienz: Mid-Path-Platzhalter verwenden)

1. Führen Sie den Befehl gcloud dataproc clusters create aus, um einen Dataproc-PHS-Cluster mit einem einzelnen Knoten zu erstellen.

   gcloud dataproc clusters create cluster-name \
       --single-node \
       --region=region \
       --enable-component-gateway \
       --properties='spark:spark.history.fs.logDirectory=gs://bucket-name/*/spark-job-history,mapred:mapreduce.jobhistory.read-only.dir-pattern=gs://bucket-name/*/mapreduce-job-history/done'
   

Dataproc-Jobcluster einrichten

Sie geben das folgende Flag und die Clusterattribute an, wenn Sie einen Dataproc-Cluster erstellen, der Jobs ausführt und Joblogs speichert, auf die ein Persistent History Server-Cluster zugreifen und diesen anzeigen kann.

• --enable-component-gateway: Erforderliches Flag. Dieses Flag muss verwendet werden, um das Component Gateway zu aktivieren.
• dataproc:job.history.to-gcs.enabled: Erforderliches Clusterattribut. Dieses Attribut muss auf „true“ gesetzt sein, um den Jobverlaufsspeicher in Cloud Storage zu aktivieren.
• spark:spark.history.fs.logDirectory und spark:spark.eventLog.dir Optionale Clusterattribute. Diese Flags geben den Speicherort an, an dem Spark-Jobverlauf bzw. -Ereignislogs geschrieben werden sollen. Bei Verwendung müssen beide Flags festgelegt sein und auf Verzeichnisse im selben Bucket verweisen.
  Beispielattribute:
  

  spark:spark.history.fs.logDirectory=gs://bucket-name/directory-name/spark-job-history,
  spark:spark.eventLog.dir=gs://bucket-name/directory-name/spark-job-history
  

• mapred:mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir und mapred:mapreduce.jobhistory.done-dir: Optionale Clusterattribute. Diese Flags geben den Cloud Storage-Speicherort an, um Zwischen- und endgültige MapReduce-Jobverlaufsdateien zu schreiben. Bei Verwendung müssen beide Flags festgelegt sein und auf Verzeichnisse im selben Bucket verweisen. Im Zwischenspeicher mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir wird vorübergehend gespeichert. Die Zwischendateien werden nach Abschluss des MapReduce-Jobs an den Speicherort mapreduce.jobhistory.done-dir verschoben.
  Beispielattribute:
  

  mapred:mapreduce.jobhistory.done-dir=gs://bucket-name/directory-name/mapreduce-job-history/done,
  mapred:mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir=gs://bucket-name/directory-name/mapreduce-job-history/intermediate-done
  

• Mit den folgenden Properties wird das Cloud Storage-Flausenverhalten für Ereignislogs für 1.5 und höher gesteuert. Hinweis: Die Standardkonfiguration dieser Attribute ermöglicht die Anzeige von laufenden Jobs in der Spark History Server-UI für Cluster, die Cloud Storage zum Speichern von Spark-Ereignislogs verwenden.

  spark:spark.history.fs.gs.outputstream.type(default:BASIC)
  spark:spark.history.fs.gs.outputstream.sync.min.interval.ms (default: 5000ms).
  

1. Führen Sie den Befehl gcloud dataproc clusters create aus, um einen Jobcluster zu erstellen. Der Cluster muss mit Image 1.5 oder höher erstellt werden. Hinweis: Zur besseren Lesbarkeit werden die Flag-Werte --property unten in separaten Zeilen angezeigt. Wenn Sie den Befehl ausführen, müssen alle kommagetrennten --property-Flag-Werte in einer Zeile angegeben werden.

   gcloud dataproc clusters create cluster-name \
       --region=region \
       --enable-component-gateway \
       --properties='dataproc:job.history.to-gcs.enabled=true,
   spark:spark.history.fs.logDirectory=gs://bucket-name/directory-name/spark-job-history,
   spark:spark.eventLog.dir=gs://bucket-name/directory/spark-job-history,
   mapred:mapreduce.jobhistory.done-dir=gs://bucket-name/directory/mapreduce-job-history/done,
   mapred:mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir=gs://bucket-name/directory-name/mapreduce-job-history/intermediate-done'
   

Sie können den folgenden vereinfachten Befehl ausführen, damit Dataproc die Cloud Storage-Speicherorte für Jobverlaufsdateien einrichtet.

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --region=region \
    --enable-component-gateway \
    --properties='dataproc:job.history.to-gcs.enabled=true'

Wenn Sie den oben vereinfachten Befehl verwenden, werden Jobverlaufsdateien im Dataproc-Temp-Bucket in den Standardverzeichnissen gespeichert: /spark-job-history, /mapreduce-job-history/done, und /mapreduce-job-history/intermediate-done. Der temporäre Cloud Storage-Speicherort wird in der Ausgabe des Befehls gcloud dataproc clusters describe cluster-name --region=region aufgeführt. Der Cloud Storage-Speicherort der Jobverlaufsdateien wird auch in den Dateien /etc/spark/conf/spark-defaults.conf und /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml des Clusters aufgeführt.

Beispiele für SSH-Verbindungen in den Master-Knoten des Jobclusters:

cat /etc/spark/conf/spark-defaults.conf
...
spark.history.fs.logDirectory=gs://temp-bucket/spark-job-history
spark.eventLog.dir=gs://temp-bucket/spark-job-history

cat /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml
...
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
  <value>gs://temp-bucket/mapreduce-job-history/done</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
  <value>gs://temp-bucket/mapreduce-job-history/done_intermediate</value>
</property>

Hinweis: Die stdout/stderr-Dateien des YARN-Containers sind auf der PHS-Gateway-Website verknüpft. Die Dateien werden nicht im PHS Cloud Storage-Bucket gespeichert. Sie werden vom PHS aus dem Jobcluster abgerufen. Die Dateilinks sind nur verfügbar, wenn 500 HTTP-Fehler zurückgegeben werden, es sei denn, der Spark History Server in den PHS hat clusterübergreifende Verbindungen zum Jobcluster. Wenn der Jobcluster nicht verfügbar oder nicht erreichbar ist, kann nicht auf die YARN-Containerlogs zugegriffen werden. YARN-Containerlogs können auch in Cloud Logging unter yarn-userlogs gespeichert werden.

Component Gateway-Verlaufsserver-Links

Rufen Sie in der Cloud Console die Seite Clusterdetails des PHS-Clusters mit einem einzelnen Knoten auf und klicken Sie dann auf den Tab WEB-INTERFACES. Klicken Sie unter Component Gateway auf "MapReduce-Jobverlauf" oder "Spark-History Server", um die UIs für MapReduce und Spark-Jobverlauf aufzurufen.

Hinweis: Diese Links für Komponenten-Gateways werden auch in der Cloud Console für den Jobcluster während der Lebensdauer des Jobclusters zur Verfügung gestellt (siehe Komponenten-Gateway-URLs ansehen und darauf zugreifen).

Benutzeroberfläche des Spark-Verlaufsservers

Der folgende Screenshot zeigt die UI des Spark-History Servers mit Links zu Spark-Jobs, die auf job-cluster-1 und job-cluster-2 ausgeführt werden, nachdem die spark.history.fs.logDirectory und spark:spark.eventLog.dir der Jobcluster und die spark.history.fs.logDirectory-Speicherorte des PHS-Clusters folgendermaßen erstellt wurden:

job-cluster-1	gs://example-cloud-storage-bucket/job-cluster-1/spark-job-history
job-cluster-2	gs://example-cloud-storage-bucket/job-cluster-2/spark-job-history
phs-cluster	gs://example-cloud-storage-bucket/*/spark-job-history

Suche nach App-Namen

Sie können Jobs nach Anwendungsname in der Benutzeroberfläche des Spark-Verlaufsservers auflisten, indem Sie den Namen in das Suchfeld eingeben. App-Namen können auf eine der folgenden Arten festgelegt werden (nach Priorität aufgelistet):

1. Wird im Anwendungscode beim Erstellen des Spark-Kontexts festgelegt
2. Wird vom Attribut spark.app.name festgelegt, wenn der Job gesendet wird
3. Setzen Sie von Dataproc den vollständigen REST-Ressourcennamen für den Job (projects/project-id/regions/region/jobs/job-id).

Ereignisprotokolle

Die Spark History Server-UI bietet eine Schaltfläche Ereignislog, auf die Sie klicken können, um Spark-Ereignislogs herunterzuladen. Diese Logs sind nützlich, um den Lebenszyklus der Spark-Anwendung zu untersuchen.

Spark-Jobs

Spark-Anwendungen sind in mehrere Jobs unterteilt, die weiter in mehrere Phasen unterteilt werden. Jede Phase kann mehrere Aufgaben enthalten, die auf Executor-Knoten (Workern) ausgeführt werden.

• Klicken Sie in der UI auf eine Spark-Anwendungs-ID, um die Seite "Spark-Jobs" zu öffnen, die eine Ereigniszeitachse und eine Zusammenfassung der Jobs innerhalb der Anwendung enthält.

  

• Klicken Sie auf einen Job, um die Seite "Jobdetails" mit einem gerichteten azyklischen Graphen (Directed Acyclic Graph, DAG) und einer Zusammenfassung der Jobphasen zu öffnen.

  

• Klicken Sie auf eine Phase oder verwenden Sie den Tab "Phasen", um eine Phase auszuwählen, um die Seite "Phasendetails" zu öffnen.

  

  Stage Details umfassen eine DAG-Visualisierung, eine Ereigniszeitachse und Messwerte für die Aufgaben innerhalb der Phase. Auf dieser Seite können Sie Probleme mit strangulierten Aufgaben, Planerverzögerungen und Speichermangel beheben. Der DAG-Visualisierer zeigt die Codezeile, aus der die Phase abgeleitet ist, sodass Sie Probleme wieder im Code verfolgen können.

• Klicken Sie auf den Tab Executors für Informationen über die Treiber- und Executor-Knoten der Spark-Anwendung.

  

  Wichtige Informationen auf dieser Seite umfassen die Anzahl der Kerne und die Anzahl der Aufgaben, die auf jedem Executor ausgeführt wurden.

  Wenn eine Anwendung langsam ausgeführt wird, sehen Sie sich die Größe der Shuffle-Lese- und -Schreibvorgänge an. Große Datenmengen können die Leistung beeinträchtigen.