Dataproc 工作的生命週期

本頁說明提交、執行和完成 Dataproc 工作所採取的步驟順序，以及工作調節和偵錯。

Dataproc 工作流程

1. 使用者將工作提交給 Dataproc。
   • JobStatus.State 會標示為 PENDING。
2. 等待 dataproc 代理程式擷取工作。
   • 如果代理程式擷取到工作，JobStatus.State 會標示為 RUNNING。
   • 如果因為代理程式失敗、Compute Engine 網路故障或其他因素，導致代理程式沒有擷取到工作，工作會標示為 ERROR。
3. 代理程式擷取到工作時，就會確認 Dataproc 叢集的主要節點上是否有足夠的資源，可用來啟動驅動程式。
   • 如果沒有足夠的資源，則會延遲工作 (也就是「調節」)。 JobStatus.Substate 會將工作顯示為 QUEUED，且 Job.JobStatus.details 會提供延遲原因的相關資訊。
4. 如果可用資源充足，dataproc 代理程式會啟動工作驅動程式程序。
   • 在這個階段，通常會有至少一個應用程式在 Apache Hadoop YARN 中執行，但在驅動程式完成掃描 Cloud Storage 目錄或執行其他啟動工作之前，Yarn 應用程式無法啟動。
5. dataproc 代理程式會定期將工作進度、叢集指標，以及與該工作相關聯的 Yarn 應用程式更新傳送給 Dataproc (請參閱工作監控和偵錯)。
6. Yarn 應用程式執行完畢。
   • 當驅動程式執行任何工作完成作業 (例如將集合具體化) 時，系統會繼續將工作狀態回報為 RUNNING。
   • 主執行緒中如有未處理或未偵測到的失敗，會導致驅動程式處於廢止狀態 (標示為 RUNNING 而不提供失敗原因的相關資訊)。
7. 驅動程式結束。 dataproc 代理程式向 Dataproc 回報工作完成。
   • Dataproc 回報工作為 DONE。

並行工作數量

建立叢集時，您可以使用 dataproc:dataproc.scheduler.max-concurrent-jobs 叢集屬性，設定並行 Dataproc 工作數量上限。如果未設定這個屬性值，並行工作的上限會計算為 max((masterMemoryMb - 3584) / masterMemoryMbPerJob, 5)。masterMemoryMb 取決於主要 VM 的機器類型。masterMemoryMbPerJob 預設為 1024，但可在建立叢集時，透過 dataproc:dataproc.scheduler.driver-size-mb 叢集屬性設定。

後續步驟

• 請參閱「排解工作問題」一文。