Spark-Messwerte

In diesem Dokument finden Sie Informationen zu Spark-Messwerten. In Dataproc Serverless ist standardmäßig die Erfassung von verfügbaren Spark-Messwerten aktiviert, es sei denn, Sie verwenden Spark-Properties für die Erfassung von Messwerten, um die Erfassung eines oder mehrerer Spark-Messwerte zu deaktivieren oder zu überschreiben.

Weitere Eigenschaften, die Sie beim Einreichen einer Dataproc Serverless Spark-Batcharbeitslast festlegen können, finden Sie unter Spark-Properties.

Spark-Eigenschaften für die Messwerterfassung

Mit den in diesem Abschnitt aufgeführten Properties können Sie die Erfassung eines oder mehrerer verfügbarer Spark-Messwerte deaktivieren oder überschreiben.

Attribut	Beschreibung
spark.dataproc.driver.metrics	Mit diesem Parameter können Sie Spark-Fahrermesswerte deaktivieren oder überschreiben.
spark.dataproc.executor.metrics	Mit diesem Parameter können Sie Spark-Executor-Messwerte deaktivieren oder überschreiben.
spark.dataproc.system.metrics	Damit können Sie Spark-Systemmesswerte deaktivieren.

Beispiele für die gcloud CLI:

• Erfassung von Spark-Treibermesswerten deaktivieren:

  gcloud dataproc batches submit spark \
      --properties spark.dataproc.driver.metrics="" \
      --region=region \
      other args ...
  

• Überschreiben Sie die standardmäßige Erfassung von Spark-Treibermesswerten, um nur BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB- und DAGScheduler:stage.failedStages-Messwerte zu erfassen:

  gcloud dataproc batches submit spark \
      --properties=^~^spark.dataproc.driver.metrics="BlockManager:disk.diskSpaceUsed_MB,DAGScheduler:stage.failedStages" \
      --region=region \
      other args ...
  

Verfügbare Spark-Messwerte

In Dataproc Serverless werden die in diesem Abschnitt aufgeführten Spark-Messwerte erfasst, sofern Sie die Erfassung nicht mithilfe der Eigenschaften für die Erfassung von Spark-Messwerten deaktivieren oder überschreiben.

custom.googleapis.com/METRIC_EXPLORER_NAME.

Messwerte für Spark-Treiber

Messwert	Name des 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

Spark-Ausführer-Messwerte

Messwert	Name des Metrics Explorer
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:MajorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MajorGCTime
ExecutorMetrics:MinorGCTime	spark/executor/ExecutorMetrics/MinorGCTime

Systemmesswerte

Messwert	Name des Metrics Explorer
agent:uptime	agent/uptime
cpu:utilization	cpu/utilization
disk:bytes_used	disk/bytes_used
disk:percent_used	disk/percent_used
memory:bytes_used	memory/bytes_used
memory:percent_used	memory/percent_used
network:tcp_connections	network/tcp_connections

Spark-Messwerte aufrufen

Wenn Sie sich Batchmesswerte ansehen möchten, klicken Sie in der Google Cloud Console auf der Dataproc-Seite Batches auf eine Batch-ID, um die Seite Details des Batches zu öffnen. Auf dem Tab Monitoring wird ein Messwertdiagramm für die Batcharbeitslast angezeigt.

Weitere Informationen zum Ansehen erfasster Messwerte finden Sie unter Cloud Monitoring für Dataproc.