Gruppi di nodi driver Dataproc

Panoramica

Una risorsa Dataproc NodeGroup è un gruppo di nodi cluster Dataproc che eseguono un ruolo assegnato. In questa pagina viene descritto il gruppo di nodi driver, ovvero un gruppo di VM di Compute Engine a cui viene assegnato il ruolo Driver allo scopo di eseguire i driver di job nel cluster Dataproc.

Quando utilizzare i gruppi di nodi driver

  • Utilizza i gruppi di nodi driver solo quando devi eseguire molti job simultanei su un cluster condiviso.
  • Aumenta le risorse del nodo master prima di utilizzare i gruppi di nodi driver per evitare le limitazioni dei gruppi di nodi driver.

In che modo i nodi driver ti aiutano a eseguire job simultanei

Dataproc avvia un processo del driver del job su un nodo master del cluster Dataproc per ciascun job. Il processo del driver, a sua volta, esegue un driver dell'applicazione, ad esempio spark-submit, come processo figlio. Tuttavia, il numero di job simultanei in esecuzione sul master è limitato dalle risorse disponibili sul nodo master e, poiché non è possibile scalare i nodi master Dataproc, un job può avere esito negativo o essere limitato quando le risorse del nodo master non sono sufficienti per eseguire un job.

I gruppi di nodi driver sono gruppi di nodi speciali gestiti da YARN, pertanto la contemporaneità dei job non è limitata dalle risorse del nodo master. Nei cluster con un gruppo di nodi driver, i driver delle applicazioni vengono eseguiti sui nodi driver. Ogni nodo driver può eseguire più driver delle applicazioni se il nodo dispone di risorse sufficienti.

Vantaggi

L'uso di un cluster Dataproc con un gruppo di nodi driver consente di:

  • Scala orizzontalmente le risorse dei driver dei job per eseguire più job simultanei
  • Scala le risorse dei driver separatamente dalle risorse worker
  • Ottieni uno scale down più rapido su Dataproc 2.0 e versioni successive per cluster di immagini successivi. Su questi cluster, il master dell'app viene eseguito all'interno di un driver Spark in un gruppo di nodi driver (spark.yarn.unmanagedAM.enabled è impostato su true per impostazione predefinita).
  • Personalizza l'avvio del nodo driver. Puoi aggiungere {ROLE} == 'Driver' in uno script di inizializzazione affinché lo script esegua azioni per un gruppo di nodi del driver nella selezione dei nodi.

Limitazioni

  • I gruppi di nodi non sono supportati nei modelli di flusso di lavoro Dataproc.
  • I cluster dei gruppi di nodi non possono essere arrestati, riavviati o scalati automaticamente.
  • Il master dell'app MapReduce viene eseguito sui nodi worker. Lo fare lo scale down dei nodi worker può essere lento se abiliti il ritiro gestito.
  • La contemporaneità del job è interessata dalla proprietà del cluster dataproc:agent.process.threads.job.max. Ad esempio, con tre master e questa proprietà impostata sul valore predefinito 100, la contemporaneità massima dei job a livello di cluster è 300.

Gruppo di nodi driver a confronto con la modalità cluster Spark

Selezione delle Modalità cluster Spark Gruppo di nodi driver
Fare lo scale down del nodo worker I driver di lunga durata vengono eseguiti sugli stessi nodi worker dei container di breve durata, rallentando fare lo scale down dei worker grazie al ritiro controllato. Fare lo scale down dei nodi worker avviene più rapidamente quando i driver vengono eseguiti su gruppi di nodi.
Output driver in streaming Richiede una ricerca nei log YARN per trovare il nodo in cui è stato pianificato il driver. L'output del driver viene trasmesso in flusso a Cloud Storage ed è visibile nella console Google Cloud e nell'output comando gcloud dataproc jobs wait dopo il completamento di un job.

Autorizzazioni IAM del gruppo di nodi driver

Le seguenti autorizzazioni IAM sono associate alle seguenti azioni relative ai gruppi di nodi Dataproc.

Autorizzazione Azione
dataproc.nodeGroups.create Creare gruppi di nodi Dataproc. Se un utente ha dataproc.clusters.create nel progetto, viene concessa questa autorizzazione.
dataproc.nodeGroups.get Visualizza i dettagli di un gruppo di nodi Dataproc.
dataproc.nodeGroups.update Ridimensiona un gruppo di nodi Dataproc.

Operazioni dei gruppi di nodi driver

Puoi utilizzare gcloud CLI e l'API Dataproc per creare, ottenere, ridimensionare, eliminare e inviare un job a un gruppo di nodi driver Dataproc.

Crea un cluster del gruppo di nodi driver

Un gruppo di nodi driver è associato a un cluster Dataproc. Puoi creare un gruppo di nodi nell'ambito della creazione di un cluster Dataproc. Puoi utilizzare gcloud CLI o l'API REST Dataproc per creare un cluster Dataproc con un gruppo di nodi driver.

gcloud

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-pool-size=SIZE \
    --driver-pool-id=NODE_GROUP_ID

Flag obbligatori:

  • CLUSTER_NAME: il nome del cluster, che deve essere univoco all'interno di un progetto. Il nome deve iniziare con una lettera minuscola e può contenere fino a 51 lettere minuscole, numeri e trattini. Non può terminare con un trattino. Il nome di un cluster eliminato può essere riutilizzato.
  • REGION: la regione in cui si troverà il cluster.
  • SIZE: il numero di nodi driver nel gruppo di nodi. Il numero di nodi necessari dipende dal carico del job e dal tipo di macchina del pool di driver. Il numero di nodi del gruppo di driver minimo è uguale alla memoria totale o alle vCPU richieste dai driver dei job divisa per la memoria o le vCPU di ogni pool di driver.
  • NODE_GROUP_ID: facoltativo e consigliato. L'ID deve essere univoco all'interno del cluster. Utilizza questo ID per identificare il gruppo di driver nelle operazioni future, come il ridimensionamento del gruppo di nodi. Se non specificato, Dataproc genera l'ID gruppo di nodi.

Segnalazione consigliata:

  • --enable-component-gateway: aggiungi questo flag per attivare il gateway dei componenti Dataproc, che fornisce l'accesso all'interfaccia web YARN. Le pagine dell'applicazione e dello scheduler YARN UI mostrano lo stato del cluster e del job, la memoria della coda di applicazioni, la capacità del core e altre metriche.

Flag aggiuntivi: i seguenti flag driver-pool facoltativi possono essere aggiunti al comando gcloud dataproc clusters create per personalizzare il gruppo di nodi.

Flag Valore predefinito
--driver-pool-id Un identificatore di stringa, generato dal servizio se non impostato dal flag. Questo ID può essere utilizzato per identificare il gruppo di nodi durante l'esecuzione di future operazioni del pool di nodi, come il ridimensionamento del gruppo di nodi.
--driver-pool-machine-type n1-standard-4
--driver-pool-accelerator Nessun valore predefinito. Quando si specifica un acceleratore, il tipo di GPU è obbligatorio. Il numero di GPU è facoltativo.
--num-driver-pool-local-ssds Nessuno predefinito
--driver-pool-local-ssd-interface Nessuno predefinito
--driver-pool-boot-disk-type pd-standard
--driver-pool-boot-disk-size 1000 GB
--driver-pool-min-cpu-platform AUTOMATIC

REST

Completa una richiesta AuxiliaryNodeGroup come parte di una richiesta cluster.create dell'API Dataproc.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: campo obbligatorio. ID progetto Google Cloud.
  • REGION: campo obbligatorio. Regione del cluster Dataproc.
  • CLUSTER_NAME: campo obbligatorio. Il nome del cluster, che deve essere univoco all'interno di un progetto. Il nome deve iniziare con una lettera minuscola e può contenere fino a 51 lettere minuscole, numeri e trattini. Non può terminare con un trattino. Il nome di un cluster eliminato può essere riutilizzato.
  • SIZE: campo obbligatorio. Numero di nodi nel gruppo di nodi.
  • NODE_GROUP_ID: facoltativo e consigliato. L'ID deve essere univoco all'interno del cluster. Utilizza questo ID per identificare il gruppo di driver nelle operazioni future, come il ridimensionamento del gruppo di nodi. Se non specificato, Dataproc genera l'ID gruppo di nodi.

Opzioni aggiuntive: vedi NodeGroup.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "clusterName":"CLUSTER_NAME",
  "config": {
    "softwareConfig": {
      "imageVersion":""
    },
    "endpointConfig": {
      "enableHttpPortAccess": true
    },
    "auxiliaryNodeGroups": [{
        "nodeGroup":{
            "roles":["DRIVER"],
            "nodeGroupConfig": {
                "numInstances": SIZE
             }
         },
        "nodeGroupId": "NODE_GROUP_ID"
    }]
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "projectId": "PROJECT_ID",
  "clusterName": "CLUSTER_NAME",
  "config": {
    ...
    "auxiliaryNodeGroups": [
      {
        "nodeGroup": {
"name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/CLUSTER_NAME/nodeGroups/NODE_GROUP_ID",
          "roles": [
            "DRIVER"
          ],
          "nodeGroupConfig": {
            "numInstances": SIZE,
            "instanceNames": [
              "CLUSTER_NAME-np-q1gp",
              "CLUSTER_NAME-np-xfc0"
            ],
            "imageUri": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/cloud-dataproc-ci/global/images/dataproc-2-0-deb10-...-rc01",
            "machineTypeUri": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/REGION-a/machineTypes/n1-standard-4",
            "diskConfig": {
              "bootDiskSizeGb": 1000,
              "bootDiskType": "pd-standard"
            },
            "managedGroupConfig": {
              "instanceTemplateName": "dataproc-2a8224d2-...",
              "instanceGroupManagerName": "dataproc-2a8224d2-..."
            },
            "minCpuPlatform": "AUTOMATIC",
            "preemptibility": "NON_PREEMPTIBLE"
          }
        },
        "nodeGroupId": "NODE_GROUP_ID"
      }
    ]
  },
}

Ottieni metadati del cluster del gruppo di nodi driver

Puoi utilizzare il comando gcloud dataproc node-groups describe o l'API Dataproc per recuperare i metadati del gruppo di nodi driver.

gcloud

gcloud dataproc node-groups describe NODE_GROUP_ID \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION

Flag obbligatori:

  • NODE_GROUP_ID: puoi eseguire gcloud dataproc clusters describe CLUSTER_NAME per elencare l'ID gruppo di nodi.
  • CLUSTER_NAME: il nome del cluster.
  • REGION: la regione del cluster.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: campo obbligatorio. ID progetto Google Cloud.
  • REGION: campo obbligatorio. La regione del cluster.
  • CLUSTER_NAME: campo obbligatorio. Il nome del cluster.
  • NODE_GROUP_ID: campo obbligatorio. Puoi eseguire gcloud dataproc clusters describe CLUSTER_NAME per elencare l'ID gruppo di nodi.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/CLUSTER_NAMEnodeGroups/Node_GROUP_ID

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/CLUSTER_NAME/nodeGroups/NODE_GROUP_ID",
  "roles": [
    "DRIVER"
  ],
  "nodeGroupConfig": {
    "numInstances": 5,
    "imageUri": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/cloud-dataproc-ci/global/images/dataproc-2-0-deb10-...-rc01",
    "machineTypeUri": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/REGION-a/machineTypes/n1-standard-4",
    "diskConfig": {
      "bootDiskSizeGb": 1000,
      "bootDiskType": "pd-standard"
    },
    "managedGroupConfig": {
      "instanceTemplateName": "dataproc-driver-pool-mcia3j656h2fy",
      "instanceGroupManagerName": "dataproc-driver-pool-mcia3j656h2fy"
    },
    "minCpuPlatform": "AUTOMATIC",
    "preemptibility": "NON_PREEMPTIBLE"
  }
}

Ridimensiona un gruppo di nodi driver

Puoi utilizzare il comando gcloud dataproc node-groups scale o l'API Dataproc per aggiungere o rimuovere i nodi driver da un gruppo di nodi driver del cluster.

gcloud

gcloud dataproc node-groups resize NODE_GROUP_ID \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --size=SIZE

Flag obbligatori:

  • NODE_GROUP_ID: puoi eseguire gcloud dataproc clusters describe CLUSTER_NAME per elencare l'ID gruppo di nodi.
  • CLUSTER_NAME: il nome del cluster.
  • REGION: la regione del cluster.
  • SIZE: specifica il nuovo numero di nodi driver nel gruppo di nodi.

Flag facoltativo:

  • --graceful-decommission-timeout=TIMEOUT_DURATION: Quando fai lo scale down di un gruppo di nodi, puoi aggiungere questo flag per specificare un ritiro gestito TIMEOUT_DURATION al fine di evitare l'interruzione immediata dei driver dei job. Consiglio: imposta una durata di timeout almeno uguale a quella del job più lungo in esecuzione sul gruppo di nodi (il recupero dei driver non riusciti non è supportato).

Esempio: comando scale up di gcloud CLI NodeGroup:

gcloud dataproc node-groups resize NODE_GROUP_ID \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --size=4

Esempio: comando fare lo scale down NodeGroup gcloud CLI:

gcloud dataproc node-groups resize NODE_GROUP_ID \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --size=1 \
    --graceful-decommission-timeout="100s"

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: campo obbligatorio. ID progetto Google Cloud.
  • REGION: campo obbligatorio. La regione del cluster.
  • NODE_GROUP_ID: campo obbligatorio. Puoi eseguire gcloud dataproc clusters describe CLUSTER_NAME per elencare l'ID gruppo di nodi.
  • SIZE: campo obbligatorio. Nuovo numero di nodi nel gruppo di nodi.
  • TIMEOUT_DURATION: facoltativo. Quando fai lo scale down di un gruppo di nodi, puoi aggiungere un elemento gracefulDecommissionTimeout al corpo della richiesta per evitare l'interruzione immediata dei driver dei job. Suggerimento: imposta una durata di timeout almeno uguale alla durata del job più lungo in esecuzione sul gruppo di nodi (il recupero dei driver non riusciti non è supportato).

    Esempio:

    { "size": SIZE,
  "gracefulDecommissionTimeout": "TIMEOUT_DURATION"
}

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/clusters/CLUSTER_NAME/nodeGroups/Node_GROUP_ID:resize

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "size": SIZE,
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.NodeGroupOperationMetadata",
    "nodeGroupId": "NODE_GROUP_ID",
    "clusterUuid": "CLUSTER_UUID",
    "status": {
      "state": "PENDING",
      "innerState": "PENDING",
      "stateStartTime": "2022-12-01T23:34:53.064308Z"
    },
    "operationType": "RESIZE",
    "description": "Scale "up or "down" a GCE node pool to SIZE nodes."
  }
}

Elimina un cluster del gruppo di nodi driver

Quando elimini un cluster Dataproc, i gruppi di nodi associati al cluster vengono eliminati.

invia un job

Puoi utilizzare il comando gcloud dataproc job Submit o l'API Dataproc per inviare un job a un cluster con un gruppo di nodi driver.

gcloud

gcloud dataproc jobs submit JOB_COMMAND \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-required-memory-mb=DRIVER_MEMORY \
    --driver-required-vcores=DRIVER_VCORES \
    DATAPROC_FLAGS \
    -- JOB_ARGS

Flag obbligatori:

  • JOB_COMMAND: specifica il comando job.
  • CLUSTER_NAME: il nome del cluster.
  • DRIVER_MEMORY: quantità di memoria dei driver di job in MB necessaria per eseguire un job (vedi Controlli della memoria del filato).
  • DRIVER_VCORES: il numero di vCPU necessarie per eseguire un job.

Flag aggiuntivi:

  • DATAPROC_FLAGS: aggiungi eventuali flag gcloud dataproc job send relativi al tipo di job.
  • JOB_ARGS: aggiungi eventuali argomenti (dopo il -- da passare al job.

Esempi: puoi eseguire questi esempi da una sessione del terminale SSH su un cluster di gruppi di nodi driver Dataproc.

  • Job Spark per stimare il valore di pi:

    gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-required-memory-mb=2048 \
    --driver-required-vcores=2 \
    --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    -- 1000

  • Job di conteggio parole di Spark:

    gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-required-memory-mb=2048 \
    --driver-required-vcores=2 \
    --class=org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    -- 'gs://apache-beam-samples/shakespeare/macbeth.txt'

  • Job PySpark per stimare il valore di pi:

    gcloud dataproc jobs submit pyspark \
    file:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-required-memory-mb=2048 \
    --driver-required-vcores=2 \
    -- 1000

  • Job MapReduce TeraGen di Hadoop:

    gcloud dataproc jobs submit hadoop \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --driver-required-memory-mb=2048 \
    --driver-required-vcores=2 \
    --jar file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar \
    -- teragen 1000 \
    hdfs:///gen1/test

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: campo obbligatorio. ID progetto Google Cloud.
  • REGION: campo obbligatorio. Regione del cluster Dataproc
  • CLUSTER_NAME: campo obbligatorio. Il nome del cluster, che deve essere univoco all'interno di un progetto. Il nome deve iniziare con una lettera minuscola e può contenere fino a 51 lettere minuscole, numeri e trattini. Non può terminare con un trattino. Il nome di un cluster eliminato può essere riutilizzato.
  • DRIVER_MEMORY: campo obbligatorio. Quantità di memoria dei driver di job in MB necessaria per eseguire un job (vedi Controlli memoria filati).
  • DRIVER_VCORES: campo obbligatorio. Il numero di vCPU necessarie per eseguire un job.
Campi aggiuntivi: aggiungi altri campi relativi al tipo di job e agli argomenti del job (la richiesta di esempio include i campi necessari per inviare un job Spark che stima il valore di pi).

Metodo HTTP e URL: 

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/jobs:submit

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "job": {
    "placement": {
    "clusterName": "CLUSTER_NAME",
    },
    "driverSchedulingConfig": {
      "memoryMb]": DRIVER_MEMORY,
      "vcores": DRIVER_VCORES
    },
    "sparkJob": {
      "jarFileUris": "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar",
      "args": [
        "10000"
      ],
      "mainClass": "org.apache.spark.examples.SparkPi"
    }
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "reference": {
    "projectId": "PROJECT_ID",
    "jobId": "job-id"
  },
  "placement": {
    "clusterName": "CLUSTER_NAME",
    "clusterUuid": "cluster-Uuid"
  },
  "sparkJob": {
    "mainClass": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
    "args": [
      "1000"
    ],
    "jarFileUris": [
      "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar"
    ]
  },
  "status": {
    "state": "PENDING",
    "stateStartTime": "start-time"
  },
  "jobUuid": "job-Uuid"
}

Visualizza i log dei job

Per visualizzare lo stato del job e semplificare il debug dei problemi del job, puoi visualizzare i log del driver utilizzando gcloud CLI o la console Google Cloud.

gcloud

I log del driver del job vengono trasmessi in flusso all'output di gcloud CLI o nella console Google Cloud durante l'esecuzione del job. I log dei driver vengono mantenuti nel bucket di gestione temporanea del cluster Dataproc in Cloud Storage.

Esegui questo comando gcloud CLI per elencare la posizione dei log dei driver in Cloud Storage:

gcloud dataproc jobs describe JOB_ID \
    --region=REGION

Il percorso di Cloud Storage dei log del driver è elencato come driverOutputResourceUri nell'output comando nel seguente formato:

driverOutputResourceUri: gs://CLUSTER_STAGING_BUCKET/google-cloud-dataproc-metainfo/CLUSTER_UUID/jobs/JOB_ID

Console

Per visualizzare i log del cluster del gruppo di nodi:

  1. Abilita il logging.

  2. Per trovare i log, puoi utilizzare il seguente formato di query Esplora log: 

    resource.type="cloud_dataproc_cluster"
resource.labels.project_id="PROJECT_ID"
resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
log_name="projects/PROJECT_ID/logs/LOG_TYPE>"
    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: ID progetto Google Cloud.
    • CLUSTER_NAME: il nome del cluster.
    • LOG_TYPE:
      • Log utente Yarn: yarn-userlogs
      • Log di Yarn Resource Manager: hadoop-yarn-resourcemanager
      • Log del gestore nodi Yarn: hadoop-yarn-nodemanager

Monitora le metriche

I driver dei job dei gruppi di nodi Dataproc vengono eseguiti in una coda secondaria dataproc-driverpool-driver-queue in una partizione dataproc-driverpool.

Metriche del gruppo di nodi driver

La seguente tabella elenca le metriche associate del driver del gruppo di nodi, che vengono raccolte per impostazione predefinita per i gruppi di nodi driver.

Metrica del gruppo di nodi driver Descrizione
yarn:ResourceManager:DriverPoolsQueueMetrics:AvailableMB La quantità di memoria disponibile in mebibyte in dataproc-driverpool-driver-queue sotto la partizione dataproc-driverpool.
yarn:ResourceManager:DriverPoolsQueueMetrics:PendingContainers Il numero di container in attesa (in coda) in dataproc-driverpool-driver-queue sotto la partizione dataproc-driverpool.

Metriche coda secondarie

La tabella seguente elenca le metriche delle code secondarie. Le metriche vengono raccolte per impostazione predefinita per i gruppi di nodi driver e possono essere abilitate per la raccolta su qualsiasi cluster Dataproc.

Metrica coda secondaria Descrizione
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:AvailableMB La quantità di memoria disponibile in mebibyte in questa coda sotto la partizione predefinita.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:PendingContainers Numero di container in attesa (in coda) in questa coda nella partizione predefinita.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:running_0 Il numero di job con un runtime compreso tra 0 e 60 minuti in questa coda in tutte le partizioni.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:running_60 Il numero di job con un runtime compreso tra 60 e 300 minuti in questa coda in tutte le partizioni.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:running_300 Il numero di job con un runtime compreso tra 300 e 1440 minuti in questa coda in tutte le partizioni.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:running_1440 Il numero di job con un runtime superiore a 1440 minuti in questa coda in tutte le partizioni.
yarn:ResourceManager:ChildQueueMetrics:AppsSubmitted Numero di applicazioni inviate a questa coda in tutte le partizioni.

Per visualizzare YARN ChildQueueMetrics e DriverPoolsQueueMetrics nella console Google Cloud:

Debug del driver del job di un gruppo di nodi

Questa sezione fornisce le condizioni e gli errori del gruppo di nodi driver e suggerimenti per correggere la condizione o l'errore.

Condizioni

  • Condizione: yarn:ResourceManager:DriverPoolsQueueMetrics:AvailableMB si sta avvicinando a 0. Questo indica che la coda dei pool di driver del cluster sta per esaurire la memoria.

    Consiglio: fai lo scale up delle dimensioni del pool di driver.

  • Condizione:yarn:ResourceManager:DriverPoolsQueueMetrics:PendingContainers è maggiore di 0. Ciò può indicare che la coda dei pool di driver del cluster sta per esaurire la memoria e che YARN sta accodando i job.

    Consiglio: fai lo scale up delle dimensioni del pool di driver.

Errori

  • Errore: Cluster <var>CLUSTER_NAME</var> requires driver scheduling config to run SPARK job because it contains a node pool with role DRIVER. Positive values are required for all driver scheduling config values.

    Consiglio: imposta driver-required-memory-mb e driver-required-vcores con numeri positivi.

  • Errore: Container exited with a non-zero exit code 137.

    Consiglio: aumenta driver-required-memory-mb per l'utilizzo della memoria del job.