Métriques Dataproc

Cloud Monitoring vous offre une réelle visibilité sur les performances, le temps d'activité et l'état général de vos applications cloud. L'observabilité Google Cloud collecte et ingère des métriques, des événements et des métadonnées à partir de clusters Dataproc, y compris des métriques HDFS, YARN, de tâche et d'opérations par cluster, pour générer des insights via des tableaux de bord et des graphiques (voir Métriques Dataproc Cloud Monitoring).

Collecte de métriques de ressource Dataproc

Cloud Monitoring collecte des métriques liées aux ressources Dataproc suivantes:

  • Cloud Dataproc Cluster
  • Cloud Dataproc Job
  • Lot Cloud Dataproc
  • Session Cloud Dataproc

Les métriques de ressources Dataproc sont collectées au format suivant : dataproc.googleapis.com/RESOURCE/METRIC. Elles incluent la collecte de plusieurs métriques OSS.

Afficher les métriques des ressources Dataproc

Vous pouvez sélectionner et afficher les métriques de ressource Dataproc dans l'Explorateur de métriques en saisissant "dataproc" dans la zone de texte Filter by resource or metric name, puis en sélectionnant une ressource "Cloud Dataproc".

Collecte de métriques personnalisées

Lorsque vous créez un cluster Dataproc, vous pouvez activer la collecte de métriques à partir d'une ou de plusieurs sources de métriques personnalisées. Un ensemble standard de métriques est collecté à partir de chaque source de métriques activée, sauf si vous spécifiez les métriques à collecter à partir d'une source de métriques (les métriques spécifiées par l'utilisateur sont appelées "remplacements de métriques").

Les métriques OSS personnalisées sont collectées au format suivant : custom.googleapis.com/OSS_COMPONENT/METRIC

Exemples de métriques OSS personnalisées: 

custom.googleapis.com/spark/driver/DAGScheduler/job/allJobs
custom.googleapis.com/hiveserver2/memory/MaxNonHeapMemory

Activer la collecte de métriques personnalisées

Vous pouvez utiliser la gcloud CLI ou l'API Dataproc pour activer la collecte de métriques personnalisées à partir d'une ou de plusieurs sources de métriques.

gcloud CLI

Collecte de métriques personnalisées

Utilisez l'option gcloud dataproc clusters create --metric-sources pour activer la collecte de métriques personnalisées à partir d'une ou de plusieurs sources de métriques. 

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --metric-sources=METRIC_SOURCE(s) \
    ... other flags

Remarques :

Remplacer la collecte de métriques

Vous pouvez également ajouter l'option --metric-overrides ou --metric-overrides-file pour activer la collecte d'une ou plusieurs métriques personnalisées à partir d'une ou de plusieurs sources de métriques.

  • Toutes les métriques personnalisées et toutes les métriques Spark peuvent être répertoriées pour la collecte en tant que remplacement de métrique. Les valeurs de métriques de remplacement sont sensibles à la casse et doivent être fournies, le cas échéant, au format CamelCase.

    Exemples :

    • sparkHistoryServer:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.committed
    • hiveserver2:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.used
    • yarn:ResourceManager:JvmMetrics:MemHeapMaxM

  • Seules les métriques remplacées spécifiées seront collectées à partir d'une source de métriques donnée. Par exemple, si une ou plusieurs métriques spark:executor sont listées comme remplacements de métriques, les autres métriques SPARK ne seront pas collectées. La collecte de métriques personnalisées provenant d'autres sources de métriques n'est pas affectée. Par exemple, si les sources de métriques SPARK et YARN sont activées, et que des forçages ne sont fournis que pour les métriques Spark, l'ensemble standard de métriques YARN activées sera collecté.
  • La source du remplacement de métrique spécifié doit être activée. Par exemple, si une ou plusieurs métriques spark:driver sont fournies en tant que remplacements de métriques, la source de la métrique spark doit être activée (--metric-sources=spark).

Liste des métriques de remplacement

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --metric-sources=METRIC_SOURCE(s) \
    --metric-overrides=LIST_OF_METRIC_OVERRIDES \
    ... other flags

Remarques :

  • --metric-sources: obligatoire pour activer la collecte de métriques personnalisées. Spécifiez une ou plusieurs des sources de métriques suivantes : spark, flink, hdfs, yarn, spark-history-server, hiveserver2, hivemetastore et monitoring-agent-defaults. Le nom de la source de la métrique n'est pas sensible à la casse. Par exemple, "yarn" ou "YARN" sont acceptables.
  • --metric-overrides: fournissez une liste de métriques au format suivant:

    METRIC_SOURCE:INSTANCE:GROUP:METRIC

    Exemple:--metric-overrides=sparkHistoryServer:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.committed

    Cette option est une alternative à l'option --metric-overrides-file et ne peut pas être utilisée avec elle.

Remplacer le fichier de métriques

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --metric-sources=METRIC-SOURCE(s) \
    --metric-overrides-file=METRIC_OVERRIDES_FILENAME \
    ... other flags

Remarques :

  • --metric-sources: obligatoire pour activer la collecte de métriques personnalisées. Spécifiez une ou plusieurs des sources de métriques suivantes : spark, flink, hdfs, yarn, spark-history-server, hiveserver2, hivemetastore et monitoring-agent-defaults. Le nom de la source de la métrique n'est pas sensible à la casse. Par exemple, "yarn" ou "YARN" sont acceptables.
  • --metric-overrides-file: spécifiez un fichier local ou Cloud Storage (gs://bucket/filename) contenant une ou plusieurs métriques au format suivant:

    METRIC_SOURCE:INSTANCE:GROUP:METRIC

    Utilisez le format camelcase, le cas échéant.

    Exemples :

    • --metric-overrides-file=gs://my-bucket/my-filename.txt
    • --metric-overrides-file=./local-directory/local-filename.txt

      Cette option est une alternative à l'option --metric-overrides et ne peut pas être utilisée avec elle.

API REST

Utilisez DataprocMetricConfig dans le cadre d'une requête clusters.create pour activer la collecte de métriques personnalisées. Remarque : monitoring-agent-defaults ne sont pas disponibles dans les clusters avec version d'image 2.2, sauf si l'agent Ops est installé.

Afficher les métriques personnalisées

Vous pouvez sélectionner et afficher les métriques de ressource Dataproc dans l'Explorateur de métriques en sélectionnant la ressource VM Instance, puis Custom metrics.

Métriques personnalisées

Vous pouvez activer Dataproc pour collecter les métriques personnalisées répertoriées dans les tableaux suivants.

  • La colonne Métriques activées est marquée par "y" si Dataproc collecte la métrique lorsque vous activez la source de métrique associée.

  • Vous pouvez activer la collecte pour n'importe laquelle des métriques listées pour une source de métrique, ainsi que toutes les métriques Spark, si vous remplacez la collecte de l'ensemble standard de métriques activées pour la source de la métrique (voir Activer la collecte de métriques personnalisées).

  • Dataproc collecte des métriques à l'aide de l'agent de surveillance. L'activation d'une source de métrique permet de collecter des métriques d'agent. Ces métriques ne sont pas facturées aux utilisateurs. Dataproc les utilise pour diagnostiquer les problèmes liés à la collecte de métriques.

Métriques Hadoop

Métriques HDFS

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityTotalGB dfs/FSNamesystem/CapacityTotalGB y
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityUsedGB dfs/FSNamesystem/CapacityUsedGB y
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityRemainingGB dfs/FSNamesystem/CapacityRemainingGB y
hdfs:NameNode:FSNamesystem:FilesTotal dfs/FSNamesystem/FilesTotal y
hdfs:NameNode:FSNamesystem:MissingBlocks dfs/FSNamesystem/MissingBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:ExpiredHeartbeats dfs/FSNamesystem/ExpiredHeartbeats n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:TransactionsSinceLastCheckpoint dfs/FSNamesystem/TransactionsSinceLastCheckpoint n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:TransactionsSinceLastLogRoll dfs/FSNamesystem/TransactionsSinceLastLogRoll n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:LastWrittenTransactionId dfs/FSNamesystem/LastWrittenTransactionId n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityTotal dfs/FSNamesystem/CapacityTotal n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityUsed dfs/FSNamesystem/CapacityUsed n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityRemaining dfs/FSNamesystem/CapacityRemaining n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CapacityUsedNonDFS dfs/FSNamesystem/CapacityUsedNonDFS n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:TotalLoad dfs/FSNamesystem/TotalLoad n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:SnapshottableDirectories dfs/FSNamesystem/SnapshottableDirectories n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:Snapshots dfs/FSNamesystem/Snapshots n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:BlocksTotal dfs/FSNamesystem/BlocksTotal n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:PendingReplicationBlocks dfs/FSNamesystem/PendingReplicationBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:UnderReplicatedBlocks dfs/FSNamesystem/UnderReplicatedBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:CorruptBlocks dfs/FSNamesystem/CorruptBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:ScheduledReplicationBlocks dfs/FSNamesystem/ScheduledReplicationBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:PendingDeletionBlocks dfs/FSNamesystem/PendingDeletionBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:ExcessBlocks dfs/FSNamesystem/ExcessBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:PostponedMisreplicatedBlocks dfs/FSNamesystem/PostponedMisreplicatedBlocks n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:PendingDataNodeMessageCourt dfs/FSNamesystem/PendingDataNodeMessageCourt n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:MillisSinceLastLoadedEdits dfs/FSNamesystem/MillisSinceLastLoadedEdits n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:BlockCapacity dfs/FSNamesystem/BlockCapacity n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:StaleDataNodes dfs/FSNamesystem/StaleDataNodes n
hdfs:NameNode:FSNamesystem:TotalFiles dfs/FSNamesystem/TotalFiles n
hdfs:NameNode:JvmMetrics:MemHeapUsedM dfs/jvm/MemHeapUsedM n
hdfs:NameNode:JvmMetrics:MemHeapCommittedM dfs/jvm/MemHeapCommittedM n
hdfs:NameNode:JvmMetrics:MemHeapMaxM dfs/jvm/MemHeapMaxM n
hdfs:NameNode:JvmMetrics:MemMaxM dfs/jvm/MemMaxM n

Métriques YARN

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
yarn:ResourceManager:ClusterMetrics:NumActiveNMs yarn/ClusterMetrics/NumActiveNMs y
yarn:ResourceManager:ClusterMetrics:NumDecommissionedNMs yarn/ClusterMetrics/NumDecommissionedNMs n
yarn:ResourceManager:ClusterMetrics:NumLostNMs yarn/ClusterMetrics/NumLostNMs n
yarn:ResourceManager:ClusterMetrics:NumUnhealthyNMs yarn/ClusterMetrics/NumUnhealthyNMs n
yarn:ResourceManager:ClusterMetrics:NumRebootedNMs yarn/ClusterMetrics/NumRestartedNMs n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_0 yarn/QueueMetrics/running_0 y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_60 yarn/QueueMetrics/running_60 y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_300 yarn/QueueMetrics/running_300 y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_1440 yarn/QueueMetrics/running_1440 y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsSubmitted yarn/QueueMetrics/AppsSubmitted y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AvailableMB yarn/QueueMetrics/AvailableMB y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:PendingContainers yarn/QueueMetrics/PendingContainers y
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsRunning yarn/QueueMetrics/AppsRunning n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsPending yarn/QueueMetrics/AppsPending n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsCompleted yarn/QueueMetrics/AppsCompleted n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsKilled yarn/QueueMetrics/AppsKilled n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AppsFailed yarn/QueueMetrics/AppsFailed n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AllocatedMB yarn/QueueMetrics/AllocatedMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AllocatedVCores yarn/QueueMetrics/AllocatedVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AllocatedContainers yarn/QueueMetrics/AllocatedContainers n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AggregateContainersAllocated yarn/QueueMetrics/AggregateContainersAllocated n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AggregateContainersReleased yarn/QueueMetrics/AggregateContainersReleased n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:AvailableVCores yarn/QueueMetrics/AvailableVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:PendingMB yarn/QueueMetrics/PendingMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:PendingVCores yarn/QueueMetrics/PendingVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:ReservedMB yarn/QueueMetrics/ReservedMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:ReservedVCores yarn/QueueMetrics/ReservedVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:ReservedContainers yarn/QueueMetrics/ReservedContainers n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:ActiveUsers yarn/QueueMetrics/ActiveUsers n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:ActiveApplications yarn/QueueMetrics/ActiveApplications n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:FairShareMB yarn/QueueMetrics/FairShareMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:FairShareVCores yarn/QueueMetrics/FairShareVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:MinShareMB yarn/QueueMetrics/MinShareMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:MinShareVCores yarn/QueueMetrics/MinShareVCores n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:MaxShareMB yarn/QueueMetrics/MaxShareMB n
yarn:ResourceManager:QueueMetrics:MaxShareVCores yarn/QueueMetrics/MaxShareVCores n
yarn:ResourceManager:JvmMetrics:MemHeapUsedM yarn/jvm/MemHeapUsedM n
yarn:ResourceManager:JvmMetrics:MemHeapCommittedM yarn/jvm/MemHeapCommittedM n
yarn:ResourceManager:JvmMetrics:MemHeapMaxM yarn/jvm/MemHeapMaxM n
yarn:ResourceManager:JvmMetrics:MemMaxM yarn/jvm/MemMaxM n

Métriques Spark

Métriques du pilote Spark

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
spark:driver:BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB spark/driver/BlockManager/disk/diskSpaceUsed_MB y
spark:driver:BlockManager:memory.maxMem_MB spark/driver/BlockManager/memory/maxMem_MB y
spark:driver:BlockManager:memory.memUsed_MB spark/driver/BlockManager/memory/memUsed_MB y
spark:driver:DAGScheduler:job.allJobs spark/driver/DAGScheduler/job/allJobs y
spark:driver:DAGScheduler:stage.failedStages spark/driver/DAGScheduler/stage/failedStages y
spark:driver:DAGScheduler:stage.waitingStages spark/driver/DAGScheduler/stage/waitingStages y

Métriques de l'exécuteur Spark

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
spark:executor:executor:bytesRead spark/executor/bytesRead y
spark:executor:executor:bytesWritten spark/executor/bytesWritten y
spark:executor:executor:cpuTime spark/executor/cpuTime y
spark:executor:executor:diskBytesSpilled spark/executor/diskBytesSpilled y
spark:executor:executor:recordsRead spark/executor/recordsRead y
spark:executor:executor:recordsWritten spark/executor/recordsWritten y
spark:executor:executor:runTime spark/executor/runTime y
spark:executor:executor:shuffleRecordsRead spark/executor/shuffleRecordsRead y
spark:executor:executor:shuffleRecordsWritten spark/executor/shuffleRecordsWritten y
Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
flink:jobmanager:numRegisteredTaskManagers flink/jobmanager/numRegisteredTaskManagers n
flink:jobmanager:numRunningJobs flink/jobmanager/numRunningJobs n
flink:jobmanager:Status.JVM.ClassLoader.ClassesLoaded flink/jobmanager/Status.JVM.ClassLoader.ClassesLoaded n
flink:jobmanager:Status.JVM.ClassLoader.ClassesUnloaded flink/jobmanager/Status.JVM.ClassLoader.ClassesUnloaded n
flink:jobmanager:Status.JVM.CPU.Load flink/jobmanager/Status.JVM.CPU.Load n
flink:jobmanager:Status.JVM.CPU.Time flink/jobmanager/Status.JVM.CPU.Time y
flink:jobmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Count flink/jobmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Count n
flink:jobmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Time flink/jobmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Time n
flink:jobmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Count flink/jobmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Count n
flink:jobmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Time flink/jobmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Time n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Direct.Count flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Direct.Count y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Direct.MemoryUsed flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Direct.MemoryUsed y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Direct.TotalCapacity flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Direct.TotalCapacity y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Commit flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Commit y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Max flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Max y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Used flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Used y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.Count flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.Count y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.MemoryUsed flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.MemoryUsed y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.TotalCapacity flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.TotalCapacity y
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Committed flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Committed n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Max flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Max n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Used flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Used n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Committed flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Committed n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Max flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Max n
flink:jobmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Used flink/jobmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Used n
flink:jobmanager:Status.JVM.Threads.Count flink/jobmanager/Status.JVM.Threads.Count n
flink:jobmanager:taskSlotsAvailable flink/jobmanager/taskSlotsAvailable y
flink:jobmanager:taskSlotsTotal flink/jobmanager/taskSlotsTotal y
flink:operator:numRecordsIn flink/operator/numRecordsIn n
flink:operator:numRecordsInPerSecond.count flink/operator/numRecordsInPerSecond.count n
flink:operator:numRecordsInPerSecond.rate flink/operator/numRecordsInPerSecond.rate. n
flink:operator:numRecordsOut flink/operator/numRecordsOut n
flink:operator:numRecordsOutPerSecond.count flink/operator/numRecordsOutPerSecond.count n
flink:operator:numRecordsOutPerSecond.rate flink/operator/numRecordsOutPerSecond.rate n
flink:operator:numSplitsProcessed flink/operator/numSplitsProcessed n
flink:task:buffers.inPoolUsage flink/task/buffers.inPoolUsage n
flink:task:buffers.inputExclusiveBuffersUsage flink/task/buffers.inputExclusiveBuffersUsage n
flink:task:buffers.inputFloatingBuffersUsage flink/task/buffers.inputFloatingBuffersUsage n
flink:task:buffers.inputQueueLength flink/task/buffers.inputQueueLength n
flink:task:buffers.outPoolUsage flink/task/buffers.outPoolUsage n
flink:task:buffers.outputQueueLength flink/task/buffers.outputQueueLength n
flink:task:idleTimeMsPerSecond.count flink/task/idleTimeMsPerSecond.count n
flink:task:idleTimeMsPerSecond.rate flink/task/idleTimeMsPerSecond.rate n
flink:task:numBuffersInLocal flink/task/numBuffersInLocal n
flink:task:numBuffersInLocalPerSecond.count flink/task/numBuffersInLocalPerSecond.count n
flink:task:numBuffersInLocalPerSecond.rate flink/task/numBuffersInLocalPerSecond.rate n
flink:task:numBuffersInRemote flink/task/numBuffersInRemote n
flink:task:numBuffersInRemotePerSecond.count flink/task/numBuffersInRemotePerSecond.count n
flink:task:numBuffersInRemotePerSecond.rate flink/task/numBuffersInRemotePerSecond.rate n
flink:task:numBuffersOut flink/task/numBuffersOut n
flink:task:numBuffersOutPerSecond.count flink/task/numBuffersOutPerSecond.count n
flink:task:numBuffersOutPerSecond.rate flink/task/numBuffersOutPerSecond.rate n
flink:task:numBytesIn flink/task/numBytesIn n
flink:task:numBytesInLocal flink/task/numBytesInLocal n
flink:task:numBytesInLocalPerSecond.count flink/task/numBytesInLocalPerSecond.count n
flink:task:numBytesInLocalPerSecond.rate flink/task/numBytesInLocalPerSecond.rate n
flink:task:numBytesInPerSecond.count flink/task/numBytesInPerSecond.count n
flink:task:numBytesInPerSecond.rate flink/task/numBytesInPerSecond.rate n
flink:task:numBytesInRemote flink/task/numBytesInRemote n
flink:task:numBytesInRemotePerSecond.count flink/task/numBytesInRemotePerSecond.count n
flink:task:numBytesInRemotePerSecond.rate flink/task/numBytesInRemotePerSecond.rate n
flink:task:numBytesOut flink/task/numBytesOut n
flink:task:numBytesOutPerSecond.count flink/task/numBytesOutPerSecond.count n
flink:task:numBytesOutPerSecond.rate flink/task/numBytesOutPerSecond.rate n
flink:task:numRecordsIn flink/task/numRecordsIn n
flink:task:numRecordsInPerSecond.count flink/task/numRecordsInPerSecond.count n
flink:task:numRecordsInPerSecond.rate flink/task/numRecordsInPerSecond.rate n
flink:task:numRecordsOut flink/task/numRecordsOut n
flink:task:numRecordsOutPerSecond.count flink/task/numRecordsOutPerSecond.count n
flink:task:numRecordsOutPerSecond.rate flink/task/numRecordsOutPerSecond.rate n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.Buffers.inPoolUsage flink/task/Shuffle.Netty.Input.Buffers.inPoolUsage n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputExclusiveBuffersUsage flink/task/Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputExclusiveBuffersUsage n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputFloatingBuffersUsage flink/task/Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputFloatingBuffersUsage n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputQueueLength flink/task/Shuffle.Netty.Input.Buffers.inputQueueLength n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocal flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocal n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocalPerSecond.count flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocalPerSecond.count n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocalPerSecond.rate flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInLocalPerSecond.rate n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemote flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemote n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemotePerSecond.count flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemotePerSecond.count n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemotePerSecond.rate flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBuffersInRemotePerSecond.rate n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocal flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocal n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocalPerSecond.count flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocalPerSecond.count n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocalPerSecond.rate flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInLocalPerSecond.rate n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemote flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemote n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemotePerSecond.count flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemotePerSecond.count n
flink:task:Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemotePerSecond.rate flink/task/Shuffle.Netty.Input.numBytesInRemotePerSecond.rate n
flink:task:Shuffle.Netty.Output.Buffers.outPoolUsage flink/task/Shuffle.Netty.Output.Buffers.outPoolUsage n
flink:task:Shuffle.Netty.Output.Buffers.outputQueueLength flink/task/Shuffle.Netty.Output.Buffers.outputQueueLength n
flink:taskmanager:Status.flink.Memory.Managed.Total ! flink/taskmanager/Status.flink.Memory.Managed.Total ! n
flink:taskmanager:Status.flink.Memory.Géré.Utilisé flink/taskmanager/Status.flink.Memory.Géré.Utilisé n
flink:taskmanager:Status.JVM.ClassLoader.ClassesLoaded flink/taskmanager/Status.JVM.ClassLoader.ClassesLoaded n
flink:taskmanager:Status.JVM.ClassLoader.ClassesUnloaded flink/taskmanager/Status.JVM.ClassLoader.ClassesUnloaded n
flink:taskmanager:Status.JVM.CPU.Load flink/taskmanager/Status.JVM.CPU.Load n
flink:taskmanager:Status.JVM.CPU.Time flink/taskmanager/Status.JVM.CPU.Time y
flink:taskmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Count flink/taskmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Count n
flink:taskmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Time flink/taskmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSMarkSweep.Time n
flink:taskmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Count flink/taskmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Count n
flink:taskmanager:Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Time flink/taskmanager/Status.JVM.GarbageCollector.PSScavenge.Time n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Direct.Count flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Direct.Count y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Direct.MemoryUsed flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Direct.MemoryUsed y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Direct.TotalCapacity flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Direct.TotalCapacity y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Commit flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Commit y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Max flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Max y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Heap.Used flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Heap.Used y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.Count flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.Count y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.MemoryUsed flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.MemoryUsed y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Mapped.TotalCapacity flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Mapped.TotalCapacity y
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Committed flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Committed n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Max flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Max n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.Metaspace.Utilisé flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.Metaspace.Used n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Committed flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Committed n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Max flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Max n
flink:taskmanager:Status.JVM.Memory.NonHeap.Used flink/taskmanager/Status.JVM.Memory.NonHeap.Used n
flink:taskmanager:Status.JVM.Threads.Count flink/taskmanager/Status.JVM.Threads.Count n
flink:taskmanager:Status.Network.AvailableMemorySegments flink/taskmanager/Status.Network.AvailableMemorySegments n
flink:taskmanager:Status.Network.TotalMemorySegments flink/taskmanager/Status.Network.TotalMemorySegments n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.AvailableMemory flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.AvailableMemory n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.AvailableMemorySegments flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.AvailableMemorySegments n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.TotalMemory flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.TotalMemory n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.TotalMemorySegments flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.TotalMemorySegments n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.UsedMemory flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.UsedMemory n
flink:taskmanager:Status.Shuffle.Netty.UsedMemorySegments flink/taskmanager/Status.Shuffle.Netty.UsedMemorySegments n

Métriques du serveur d'historique Spark

Dataproc collecte les métriques de mémoire JVM du service d'historique Spark suivantes:

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
sparkHistoryServer:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.committed sparkHistoryServer/memory/ValidateHeapMemory y
sparkHistoryServer:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.used sparkHistoryServer/memory/UsedHeapMemory y
sparkHistoryServer:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.max sparkHistoryServer/memory/MaxHeapMemory y
sparkHistoryServer:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.committed sparkHistoryServer/memory/CommitNonHeapMemory y
sparkHistoryServer:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.used sparkHistoryServer/memory/UsedNonHeapMemory y
sparkHistoryServer:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.max sparkHistoryServer/memory/MaxNonHeapMemory y

Métriques HiveServer 2

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
hiveserver2:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.committed hiveserver2/memory/ValidateHeapMemory y
hiveserver2:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.used serveurhiveserver2/memory/UsedHeapMemory y
hiveserver2:JVM:Memory:HeapMemoryUsage.max hiveserver2/memory/MaxHeapMemory y
hiveserver2:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.committed hiveserver2/memory/ValidateNonHeapMemory y
hiveserver2:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.used serveurhiveserver2/memory/UsedNonHeapMemory y
hiveserver2:JVM:Memory:NonHeapMemoryUsage.max hiveserver2/memory/MaxNonHeapMemory y

Métriques du métastore Hive

Métrique Nom de l'explorateur de métriques Métriques activées
hivemetastore:API:GetDatabase:Mean hivemetastore/get_database/mean y
hivemetastore:API:CreateDatabase:Mean hivemetastore/create_database/mean y
hivemetastore:API:DropDatabase:Mean hivemetastore/drop_database/mean y
hivemetastore:API:AlterDatabase:Mean hivemetastore/alter_database/mean y
hivemetastore:API:GetAllDatabases:Mean hivemetastore/get_all_databases/mean y
hivemetastore:API:CreateTable:Mean hivemetastore/create_table/mean y
hivemetastore:API:DropTable:Mean hivemetastore/drop_table/mean y
hivemetastore:API:AlterTable:Mean hivemetastore/alter_table/mean y
hivemetastore:API:GetTable:Mean hivemetastore/get_table/mean y
hivemetastore:API:GetAllTables:Mean hivemetastore/get_all_tables/mean y
hivemetastore:API:AddPartitionsReq:Mean hivemetastore/add_partitions_req/mean y
hivemetastore:API:DropPartition:Mean hivemetastore/drop_partition/mean y
hivemetastore:API:AlterPartition:Mean hivemetastore/alter_partition/mean y
hivemetastore:API:GetPartition:Mean hivemetastore/get_partition/mean y
hivemetastore:API:GetPartitionNames:Mean hivemetastore/get_partition_names/mean y
hivemetastore:API:GetPartitionsPs:Mean hivemetastore/get_partitions_ps/mean y
hivemetastore:API:GetPartitionsPsWithAuth:Mean hivemetastore/get_partitions_ps_with_auth/mean y

Mesures de métriques du métastore Hive

Mesure statistique Exemple de métrique Exemple de nom de métrique
Max hivemetastore:API:GetDatabase:Max hivemetastore/get_database/max
Min hivemetastore:API:GetDatabase:Min hivemetastore/get_database/min
Moyenne hivemetastore:API:GetDatabase:Mean hivemetastore/get_database/mean
Nombre hivemetastore:API:GetDatabase:Count hivemetastore/get_database/count
50e centile hivemetastore:API:GetDatabase:50thPercentile hivemetastore/get_database/median
75e centile hivemetastore:API:GetDatabase:75thPercentile hivemetastore/get_database/75e_centile
95e centile hivemetastore:API:GetDatabase:95thPercentile hivemetastore/get_database/95e_centile
98e centile hivemetastore:API:GetDatabase:98thPercentile hivemetastore/get_database/98th_percentile
99e centile hivemetastore:API:GetDatabase:99thPercentile hivemetastore/get_database/99th_percentile
999e centile hivemetastore:API:GetDatabase:999thPercentile hivemetastore/get_database/999th_percentile
StdDev hivemetastore:API:GetDatabase:StdDev hivemetastore/get_database/stddev
FifteenMinuteRate hivemetastore:API:GetDatabase:FifteenMinuteRate hivemetastore/get_database/15min_rate
FiveMinuteRate hivemetastore:API:GetDatabase:FiveMinuteRate hivemetastore/get_database/5min_rate
OneMinuteRate hivemetastore:API:GetDatabase:OneMinuteRate hivemetastore/get_database/1min_rate
MeanRate hivemetastore:API:GetDatabase:MeanRate hivemetastore/get_database/mean_rate

Métriques de l'agent de surveillance Dataproc

Dataproc collecte les métriques suivantes de l'agent de surveillance Dataproc lorsque vous définissez --metric-sources=monitoring-agent-defaults. Ces métriques sont publiées avec le préfixe agent.googleapis.com.

CPU
agent.googleapis.com/cpu/load_15m
agent.googleapis.com/cpu/load_1m
agent.googleapis.com/cpu/load_5m
agent.googleapis.com/cpu/usage_time*
agent.googleapis.com/cpu/utilization*

Disk
agent.googleapis.com/disk/bytes_used
agent.googleapis.com/disk/io_time
agent.googleapis.com/disk/merged_operations
agent.googleapis.com/disk/operation_count
agent.googleapis.com/disk/operation_time
agent.googleapis.com/disk/pending_operations
agent.googleapis.com/disk/read_percent_used

Échange
agent.googleapis.com/swap/bytes_used
agent.googleapis.com/swap/io
agent.googleapis.com/swap/percent_used

Memory (Mémoire)
agent.googleapis.com/memory/bytes_used
agent.googleapis.com/memory/percent_used

Processes (s'applique à des règles de quota légèrement différentes pour quelques attributs)
agent.googleapis.com/processes/count_by_state
agent.googleapis.com/processes/cpu_time
agent.googleapis.com/processes/disk/read_bytes_count
agent.googleapis.com/processes/disk/write_bytes_count
agent.googleapis.com/processes/forkusage.

Interface
agent.googleapis.com/interface/errors
agent.googleapis.com/interface/packets
agent.googleapis.com/interface/traffic

Réseau
agent.googleapis.com/network/tcp_connections

Créer un tableau de bord Monitoring

Vous pouvez créer un tableau de bord Monitoring qui affiche les graphiques des métriques Dataproc sélectionnées.

  1. Sélectionnez + CRÉER UN TABLEAU DE BORD sur la page Aperçu des tableaux de bord de Monitoring. Attribuez un nom au tableau de bord, puis cliquez sur Add Chart (Ajouter un graphique) dans le menu situé dans l'angle supérieur droit pour ouvrir la fenêtre correspondante. Sélectionnez le type de ressource "Cloud Dataproc Cluster" (Cluster Cloud Dataproc). Sélectionnez une ou plusieurs métriques, ainsi que des propriétés de métrique et de graphique. Ensuite, enregistrez le graphique.

  2. Vous pouvez ajouter des graphiques supplémentaires à votre tableau de bord. Une fois que vous avez enregistré le tableau de bord, son nom apparaît sur la page Aperçu des tableaux de bord de Monitoring. Les graphiques de tableau de bord peuvent être consultés, mis à jour et supprimés depuis la page d'affichage du tableau de bord.

Étape suivante