Journaux Dataproc

Vous pouvez afficher, rechercher, filtrer et archiver les journaux de tâches et de clusters Dataproc dans Cloud Logging.

• Consultez la page Tarifs de Google Cloud Observability pour comprendre vos coûts.

• Consultez la section Durée de conservation des journaux pour obtenir plus d'informations sur la conservation des journaux.

• Consultez la page Exclusions de journaux pour désactiver tous les journaux ou en exclure de Logging.

• Consultez la page Présentation du routage et du stockage pour acheminer des journaux de Logging vers Cloud Storage, BigQuery ou Pub/Sub.

Niveaux de journalisation des composants

Définissez les niveaux de journalisation de Spark, Hadoop, Flink et d'autres composants Dataproc à l'aide de propriétés de cluster log4j spécifiques au composant, telles que hadoop-log4j, lorsque vous créez un cluster. Les niveaux de journalisation des composants basés sur le cluster s'appliquent aux daemons de service, tels que le ResourceManager YARN, et aux tâches exécutées sur le cluster.

Si les propriétés log4j ne sont pas compatibles avec un composant, tel que le composant Presto, écrivez une action d'initialisation qui modifie le fichier log4j.properties ou log4j2.properties du composant.

Niveaux de journalisation des composants spécifiques à la tâche: vous pouvez également définir des niveaux de journalisation des composants lorsque vous envoyez une tâche. Ces niveaux de journalisation sont appliqués à la tâche et prévalent sur les niveaux de journalisation définis lorsque vous avez créé le cluster. Pour en savoir plus, consultez la section Propriétés de cluster et de job.

Niveaux de journalisation des versions des composants Spark et Hive:

Les composants Spark 3.3.X et Hive 3.X utilisent des propriétés log4j2, tandis que les versions précédentes de ces composants utilisent des propriétés log4j (voir Apache Log4j2). Utilisez un préfixe spark-log4j: pour définir les niveaux de journalisation Spark sur un cluster.

• Exemple: Version d'image Dataproc 2.0 avec Spark 3.1 pour définir log4j.logger.org.apache.spark:

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

• Exemple: version d'image Dataproc 2.1 avec Spark 3.3 pour définir logger.sparkRoot.level:

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

Niveaux de journalisation des pilotes de tâches

Dataproc utilise un niveau de journalisation par défaut de INFO pour les programmes de pilotes de tâches. Vous pouvez modifier ce paramètre pour un ou plusieurs packages avec l'indicateur --driver-log-levels de la commande gcloud dataproc jobs submit.

Exemple :

Définissez le niveau de journalisation DEBUG lorsque vous envoyez une tâche Spark qui lit des fichiers Cloud Storage.

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

Exemple :

Définissez le niveau de journalisation root sur WARN et le niveau de journalisation com.example sur INFO.

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

Niveaux de journalisation de l'exécuteur Spark

Pour configurer les niveaux de journalisation de l'exécuteur Spark:

1. Préparer un fichier de configuration log4j, puis l'importer dans Cloud Storage

2. Faites référence à votre fichier de configuration lorsque vous envoyez la tâche.

   Exemple :

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

Spark télécharge le fichier de propriétés Cloud Storage dans le répertoire de travail local de la tâche, référencé sous le nom file:<name> dans -Dlog4j.configuration.

Journaux de tâches Dataproc dans Logging

Pour savoir comment activer les journaux des pilotes de tâches Dataproc dans Logging, consultez Résultats et journaux des tâches Dataproc.

Accéder aux journaux de tâches dans Logging

Accédez aux journaux des tâches Dataproc à l'aide de l'explorateur de journaux, de la commande gcloud logging ou de l'API Logging.

Console

Les journaux de conteneurs YARN et de pilotes de tâches Dataproc sont répertoriés sous la ressource Tâche Cloud Dataproc.

Exemple: Journal du pilote de tâche après l'exécution d'une requête de l'explorateur de journaux avec les sélections suivantes:

• Ressource: Cloud Dataproc Job
• Nom du journal:dataproc.job.driver

Exemple: Journal du conteneur YARN après l'exécution d'une requête de l'explorateur de journaux avec les sélections suivantes:

• Ressource: Cloud Dataproc Job
• Nom du journal:dataproc.job.yarn.container

gcloud

Vous pouvez lire les entrées de journal de tâches à l'aide de la commande gcloud logging read. Les arguments de la ressource doivent être placés entre guillemets ("..."). La commande suivante filtre les entrées de journal renvoyées à l'aide de libellés de cluster.

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

Exemple de résultat (partiel) :

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 REST

Vous pouvez utiliser l'API REST Logging pour répertorier les entrées de journal (consultez la page sur entries.list).

Journaux de clusters Dataproc dans Logging

Dataproc exporte les journaux de clusters Apache Hadoop, Spark, Hive et Zookeeper suivants ainsi que d'autres journaux de clusters Dataproc vers Cloud Logging.

Accéder aux journaux de clusters dans Cloud Logging

Vous pouvez accéder aux journaux de cluster Dataproc à l'aide de l'explorateur de journaux, de la commande gcloud logging ou de l'API 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

Autorisations

Pour écrire des journaux dans Logging, le compte de service des VM Dataproc doivent disposer du rôle IAM logging.logWriter. Le compte de service Dataproc par défaut détient ce rôle. Si vous utilisez un compte de service personnalisé, vous devez attribuer ce rôle au compte de service.

Protéger les journaux

Par défaut, les journaux de Logging sont chiffrés au repos. Vous pouvez activer les clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) pour chiffrer les journaux. Pour en savoir plus sur la prise en charge de CMEK, consultez Gérer les clés qui protègent les données du routeur de journaux et Gérer les clés qui protègent les données de stockage de journalisation.

Étape suivante

• Découvrez Google Cloud Observability.