Registros de Dataproc

Los registros de trabajos y del clúster de Dataproc se pueden ver, buscar, filtrar y archivar en Cloud Logging.

• Consulta los precios de Google Cloud Observability para comprender tus costos.

• Consulta Períodos de retención de registros para obtener información sobre el tema.

• Consulta Exclusiones de registros para inhabilitar todos los registros o excluirlos de Logging.

• Consulta Descripción general de enrutamiento y almacenamiento para enrutar los registros de Logging a CloudStorage, BigQuery o Pub/Sub.

Niveles de registro de componentes

Establece los niveles de registro de Spark, Hadoop, Flink y otros componentes de Dataproc con propiedades del clúster log4j específicas del componente, como hadoop-log4j, cuando crees un clúster. Los niveles de registro de componentes basados en el clúster se aplican a los daemons de servicio, como YARN ResourceManager, y a los trabajos que se ejecutan en el clúster.

Si las propiedades de log4j no son compatibles con un componente, como el componente Presto, escribe una acción de inicialización que edite el archivo log4j.properties o log4j2.properties del componente.

Niveles de registro de componentes específicos del trabajo: También puedes establecer niveles de registro de componentes cuando envías un trabajo. Estos niveles de registro se aplican a la tarea y tienen prioridad sobre los niveles de registro establecidos cuando creaste el clúster. Consulta Propiedades del clúster y del trabajo para obtener más información.

Niveles de registro de la versión de los componentes de Spark y Hive:

Los componentes de Spark 3.3.X y Hive 3.X usan propiedades log4j2, mientras que las versiones anteriores de estos componentes usan propiedades log4j (consulta Apache Log4j2). Usa un prefijo spark-log4j: para establecer los niveles de registro de Spark en un clúster.

• Ejemplo: Versión 2.0 de la imagen de Dataproc con Spark 3.1 para configurar log4j.logger.org.apache.spark:

  gcloud dataproc clusters create ... \
      --properties spark-log4j:log4j.logger.org.apache.spark=DEBUG
  

• Ejemplo: Versión 2.1 de la imagen de Dataproc con Spark 3.3 para configurar logger.sparkRoot.level:

  gcloud dataproc clusters create ...\
      --properties spark-log4j:logger.sparkRoot.level=debug
  

Niveles de registro del controlador de trabajos

Dataproc usa un nivel de registro predeterminado de INFO para los programas de controladores de trabajo. Puedes cambiar este parámetro de configuración para uno o más paquetes con la marca --driver-log-levels de gcloud dataproc jobs submit.

Ejemplo:

Establece el nivel de registro de DEBUG cuando envíes un trabajo de Spark que lea archivos de Cloud Storage.

gcloud dataproc jobs submit spark ...\
    --driver-log-levels org.apache.spark=DEBUG,com.google.cloud.hadoop.gcsio=DEBUG

Ejemplo:

Establece el nivel de registro de root en WARN y el de com.example en INFO.

gcloud dataproc jobs submit hadoop ...\
    --driver-log-levels root=WARN,com.example=INFO

Niveles de registro del ejecutor de Spark

Para configurar los niveles de registro del ejecutor de Spark, haz lo siguiente:

1. Prepara un archivo de configuración de log4j y, luego, súbelo a Cloud Storage

   .

2. Consulta tu archivo de configuración cuando envíes el trabajo.

   Ejemplo:

   gcloud dataproc jobs submit spark ...\
       --file gs://my-bucket/path/spark-log4j.properties \
       --properties spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:spark-log4j.properties
   

Spark descarga el archivo de propiedades de Cloud Storage en el directorio de trabajo local del trabajo, al que se hace referencia como file:<name> en -Dlog4j.configuration.

Registros de trabajos de Dataproc en Logging

Consulta Resultados y registros de trabajos de Dataproc para obtener información sobre cómo habilitar los registros del controlador de trabajos de Dataproc en Logging.

Accede a los registros de trabajos en Logging

Accede a los registros de trabajos de Dataproc con el Explorador de registros, el comando gcloud logging o la API de Logging.

Console

El controlador de trabajos de Dataproc y los registros del contenedor de YARN se enumeran en el recurso Trabajo de Cloud Dataproc.

Ejemplo: Registro del controlador de trabajo después de ejecutar una consulta del Explorador de registros con las siguientes selecciones:

• Recurso: Cloud Dataproc Job
• Nombre del registro: dataproc.job.driver

Ejemplo: Registro del contenedor de YARN después de ejecutar una consulta del Explorador de registros con las siguientes selecciones:

• Recurso: Cloud Dataproc Job
• Nombre del registro: dataproc.job.yarn.container

gcloud

Puedes leer las entradas del registro de trabajos con el comando gcloud logging read. Los argumentos de recursos se deben encerrar entre comillas (“…”). En el siguiente comando, se usan etiquetas de clúster para filtrar las entradas de registro devueltas.

gcloud logging read \
    "resource.type=cloud_dataproc_job \
    resource.labels.region=cluster-region \
    resource.labels.job_id=my-job-id"

Resultado de muestra (parcial):

jsonPayload:
  class: org.apache.hadoop.hdfs.StateChange
  filename: hadoop-hdfs-namenode-test-dataproc-resize-cluster-20190410-38an-m-0.log
  ,,,
logName: projects/project-id/logs/hadoop-hdfs-namenode
---
jsonPayload:
  class: SecurityLogger.org.apache.hadoop.security.authorize.ServiceAuthorizationManager
  filename: cluster-name-dataproc-resize-cluster-20190410-38an-m-0.log
  ...
logName: projects/google.com:hadoop-cloud-dev/logs/hadoop-hdfs-namenode

API de REST

Puedes usar la API de REST de Logging para mostrar las entradas de registros (consulta entries.list).

Registros del clúster de Dataproc en Logging

Dataproc exporta los siguientes registros de Apache Hadoop, Spark, Hive, Zookeeper y otros registros de clúster de Dataproc a Cloud Logging.

Accede a los registros del clúster en Cloud Logging

Puedes acceder a los registros del clúster de Dataproc con el Explorador de registros, el comando gcloud logging o la API de Logging.

gcloud logging read <<'EOF'
    "resource.type=cloud_dataproc_cluster
    resource.labels.region=cluster-region
    resource.labels.cluster_name=cluster-name
    resource.labels.cluster_uuid=cluster-uuid"
EOF

jsonPayload:
  class: org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceTrackerService
  filename: hadoop-yarn-resourcemanager-cluster-name-m.log
  ...
logName: projects/project-id/logs/hadoop-yarn-resourcemanager
---
jsonPayload:
  class: org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceTrackerService
  filename: hadoop-yarn-resourcemanager-component-gateway-cluster-m.log
  ...
logName: projects/project-id/logs/hadoop-yarn-resourcemanager

Permisos

Para escribir registros en Logging, la cuenta de servicio de la VM de Dataproc debe tener la función de IAM función logging.logWriter. La cuenta de servicio de Dataproc predeterminada tiene esta función. Si usas una cuenta de servicio personalizada, debes asignarle esta función.

Protege los registros

De forma predeterminada, los registros de Logging se encriptan en reposo. Puedes habilitar las claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK) para encriptar los registros. Para obtener más información sobre la compatibilidad con CMEK, consulta Administra las claves que protegen los datos del enrutador de registros y Administra las claves que protegen los datos de almacenamiento de registros.

Qué sigue

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