Questa pagina fornisce informazioni utili per monitorare e eseguire il debug dei workflow Dataproc.
Flussi di lavoro delle schede
Un WorkflowTemplate inizializzato è chiamato "flusso di lavoro" ed è modellato come "operazione".
Esegui il seguente comando gcloud per elencare i flussi di lavoro del progetto:
gcloud dataproc operations list \ --region=region \ --filter="operationType = WORKFLOW"
... OPERATION_NAME DONE projects/.../operations/07282b66-2c60-4919-9154-13bd4f03a1f2 True projects/.../operations/1c0b0fd5-839a-4ad4-9a57-bbb011956690 True
Di seguito è riportata una richiesta di esempio per elencare tutti i flussi di lavoro avviati da un modello "terasort":
gcloud dataproc operations list \ --region=region \ --filter="labels.goog-dataproc-workflow-template-id=terasort"
... OPERATION_NAME DONE projects/.../07282b66-2c60-4919-9154-13bd4f03a1f2 True projects/.../1c0b0fd5-839a-4ad4-9a57-bbb011956690 True
Tieni presente che nelle query successive viene utilizzata solo la parte UUID di OPERATION_NAME.
Utilizzo di WorkflowMetadata
Il campo operation.metadata fornisce informazioni utili per diagnosticare i guasti del flusso di lavoro.
Ecco un
WorkflowMetadata di esempio,
incluso un grafo di nodi (job), incorporato in un'operazione:
{
"name": "projects/my-project/regions/us-central1/operations/671c1d5d-9d24-4cc7-8c93-846e0f886d6e",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.WorkflowMetadata",
"template": "terasort",
"version": 1,
"createCluster": {
"operationId": "projects/my-project/regions/us-central1/operations/8d472870-4a8b-4609-9f7d-48daccb028fc",
"Done": true
},
"graph": {
"nodes": [
{
"stepId": "teragen",
"jobId": "teragen-vtrprwcgepyny",
"state": "COMPLETED"
},
{
"stepId": "terasort",
"prerequisiteStepIds": [
"teragen"
],
"jobId": "terasort-vtrprwcgepyny",
"state": "FAILED",
"error": "Job failed"
},
{
"stepId": "teravalidate",
"prerequisiteStepIds": [
"terasort"
],
"state": "FAILED",
"error": "Skipped, node terasort failed"
}
]
},
"deleteCluster": {
"operationId": "projects/my-project/regions/us-central1/operations/9654c67b-2642-4142-a145-ca908e7c81c9",
"Done": true
},
"state": "DONE",
"clusterName": "terasort-cluster-vtrprwcgepyny"
},
"done": true,
"error": {
"message": "Workflow failed"
}
}
Done!
Recuperare un modello
Come mostrato nell'esempio precedente, metadata contiene l'ID e la versione del modello.
"template": "terasort", "version": 1,
Se un modello non viene eliminato, le versioni del modello istanziate possono essere recuperate tramite una richiesta describe-with-version.
gcloud dataproc workflow-templates describe terasort \ --region=region \ --version=1
Elenca le operazioni cluster avviate da un modello:
gcloud dataproc operations list \ --region=region \ --filter="labels.goog-dataproc-workflow-instance-id = 07282b66-2c60-4919-9154-13bd4f03a1f2"
... OPERATION_NAME DONE projects/.../cf9ce692-d6c9-4671-a909-09fd62041024 True projects/.../1bbaefd9-7fd9-460f-9adf-ee9bc448b8b7 True
Ecco una richiesta di esempio per elencare i job inviati da un modello:
gcloud dataproc jobs list \ --region=region \ --filter="labels.goog-dataproc-workflow-template-id = terasort"
... JOB_ID TYPE STATUS terasort2-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE terasort2-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE terasort1-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE terasort3-3xwsy6ubbs4ak pyspark DONE terasort2-3xwsy6ubbs4ak pyspark DONE terasort1-3xwsy6ubbs4ak pyspark DONE terasort3-ajov4nptsllti pyspark DONE terasort2-ajov4nptsllti pyspark DONE terasort1-ajov4nptsllti pyspark DONE terasort1-b262xachbv6c4 pyspark DONE terasort1-cryvid3kreea2 pyspark DONE terasort1-ndprn46nesbv4 pyspark DONE terasort1-yznruxam4ppxi pyspark DONE terasort1-ttjbhpqmw55t6 pyspark DONE terasort1-d7svwzloplbni pyspark DONE
Elenca i job inviati da un'istanza di flusso di lavoro:
gcloud dataproc jobs list \ --region=region \ --filter="labels.goog-dataproc-workflow-instance-id = 07282b66-2c60-4919-9154-13bd4f03a1f2"
... JOB_ID TYPE STATUS terasort3-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE terasort2-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE terasort1-ci2ejdq2ta7l6 pyspark DONE
Tempo di attesa del flusso di lavoro
Puoi impostare un timeout del flusso di lavoro che lo annulli se i job del flusso di lavoro non vengono completati entro il periodo di timeout. Il periodo di timeout si applica al DAG (Directed Acyclic Graph) di job nel flusso di lavoro (la sequenza di job nel flusso di lavoro), non all' intera operazione del flusso di lavoro. Il periodo di timeout inizia quando viene avviato il primo job del flusso di lavoro e non include il tempo necessario per creare un cluster gestito. Se al termine del periodo di timeout è in esecuzione un job, tutti i job in esecuzione vengono bloccati, il flusso di lavoro viene terminato e, se il flusso di lavoro era in esecuzione su un cluster gestito, il cluster viene eliminato.
Vantaggio: utilizza questa funzionalità per evitare di dover terminare manualmente un flusso di lavoro che non viene completato a causa di job bloccati.
Impostazione di un timeout per il modello di workflow
Puoi impostare un periodo di timeout del modello di flusso di lavoro quando crei un modello di flusso di lavoro. Puoi anche aggiungere un timeout del flusso di lavoro a un modello di flusso di lavoro esistente aggiornandolo.
gcloud
Per impostare un timeout del flusso di lavoro in un nuovo modello, utilizza il flag --dag-timeout con il comando gcloud dataproc workflow-templates create. Puoi utilizzare i suffissi "s", "m", "h" e "d" per impostare rispettivamente i valori della durata in secondi, minuti, ore e giorni. La durata del timeout deve essere compresa tra 10 minuti ("10m") e 24 ore ("24h" o "1d").
gcloud dataproc workflow-templates create template-id (such as "my-workflow") \ --region=region \ --dag-timeout=duration (from "10m" to "24h" or "1d"") \ ... other args ...
API
Per impostare un timeout del flusso di lavoro, compila il campo WorkflowTemplate
dagTimeout
nell'ambito di una richiesta workflowTemplates.create.
Console
Al momento, la console Google Cloud non supporta la creazione di un modello di flusso di lavoro.
Tempo di attesa per l'aggiornamento di un modello di workflow
Puoi aggiornare un modello di flusso di lavoro esistente per modificare, aggiungere o rimuovere un timeout del flusso di lavoro.
gcloud
Aggiunta o modifica di un timeout del flusso di lavoro
Per aggiungere o modificare un timeout del flusso di lavoro in un modello esistente, utilizza il flag --dag-timeout con il comando gcloud dataproc workflow-templates set-dag-timeout. Puoi utilizzare i suffissi "s", "m", "h" e "d" per impostare rispettivamente i valori della durata in secondi, minuti, ore e giorni. La durata del timeout deve essere compresa tra 10 minuti ("10m") e 24 ore ("24h").
gcloud dataproc workflow-templates set-dag-timeout template-id (such as "my-workflow") \ --region=region \ --dag-timeout=duration (from "10m" to "24h" or "1d")
Rimozione di un timeout del flusso di lavoro
Per rimuovere un timeout del flusso di lavoro da un modello esistente, utilizza il comando gcloud dataproc workflow-templates remove-dag-timeout.
gcloud dataproc workflow-templates remove-dag-timeout template-id (such as "my-workflow") \ --region=region
API
Aggiunta o modifica di un timeout del flusso di lavoro
Per aggiungere o modificare un timeout del flusso di lavoro in un modello esistente,
aggiorna il modello di flusso di lavoro preenchimento il campo
dagTimeout
del modello con il valore del timeout nuovo o modificato.
Rimozione di un timeout del flusso di lavoro
Per rimuovere un timeout del flusso di lavoro da un modello esistente,
aggiorna il modello di flusso di lavoro
rimuovendo il campo
dagTimeout
del modello.
Console
Al momento, la console Google Cloud non supporta l'aggiornamento di un modello di flusso di lavoro.