Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# CloudWatch Ereignisse und Metriken von Amazon EMR
Verwenden Sie Ereignisse und Metriken, um die Aktivität und den Zustand eines Amazon-EMR-Clusters zu verfolgen. Ereignisse sind nützlich zur Überwachung bestimmter Vorgänge in einem Cluster, beispielsweise wenn sich der Zustand eines Clusters vom Starten zum Ausführen ändert. Metriken sind nützlich, um einen bestimmten Wert zu überwachen – beispielsweise den Prozentsatz des verfügbaren Speicherplatzes, den HDFS innerhalb eines Clusters verwendet.
Weitere Informationen zu CloudWatch Veranstaltungen finden Sie im [Amazon CloudWatch Events-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/). Weitere Informationen zu CloudWatch Metriken finden Sie unter [Verwenden von CloudWatch Amazon-Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html) und [Erstellen von CloudWatch Amazon-Alarmen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*.
**Topics**
+ [Überwachung von Amazon EMR-Metriken mit CloudWatch](UsingEMR_ViewingMetrics.md)
+ [Überwachung von Amazon EMR-Ereignissen mit CloudWatch](emr-manage-cloudwatch-events.md)
+ [Reagieren auf CloudWatch Ereignisse von Amazon EMR](emr-events-response.md)
# Überwachung von Amazon EMR-Metriken mit CloudWatch
Die Metriken werden alle fünf Minuten aktualisiert und automatisch erfasst und CloudWatch für jeden Amazon EMR-Cluster weitergeleitet. Dieses Intervall kann nicht konfiguriert werden. Für die unter angegebenen Amazon EMR-Metriken fallen keine Gebühren an CloudWatch. Diese fünfminütigen Datenpunktmetriken werden 63 Tage lang archiviert. Danach werden die Daten verworfen.
## Wie verwende ich die Amazon-EMR-Metriken?
Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Verwendungen von Metriken, die von Amazon EMR gemeldet werden. Es handelt sich dabei um Vorschläge für den Einstieg und nicht um eine umfassende Liste. Eine Liste der gesamten Metriken, die von Amazon EMR gemeldet werden, finden Sie unter [Von Amazon EMR gemeldete Metriken in CloudWatch](#UsingEMR_ViewingMetrics_MetricsReported).
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| Wie gehe ich vor? | Relevante Metriken |
| --- | --- |
| Verfolgen des Cluster-Fortschritts | Sehen Sie sich die Metriken RunningMapTasks, RemainingMapTasks, RunningReduceTasks und RemainingReduceTasks an. |
| Erkennen von Clustern im Leerlauf | Die IsIdle-Metrik verfolgt, ob ein Cluster verfügbar ist, aber aktuell keine Aufgaben ausführt. Sie können einen Alarm einrichten, wenn sich der Cluster für einen bestimmten Zeitraum im Leerlauf befunden hat z. B. 30 Minuten. |
| Erkennen, wenn ein Knoten zu wenig Speicherplatz hat | Die MRUnhealthyNodes-Metrik verfolgt, wann einem oder mehreren Core- oder Aufgabenknoten der lokale Festplattenspeicher ausgeht und sie in einen UNHEALTHY-YARN-Status übergehen. Zum Beispiel haben Core- oder Aufgabenknoten nur noch wenig Speicherplatz zur Verfügung und sie können keine Aufgaben ausführen. |
| Erkennen, wenn ein Cluster zu wenig Speicherplatz hat | Die HDFSUtilization-Metrik überwacht die kombinierte HDFS-Kapazität des Clusters und kann eine Größenänderung des Clusters erfordern, um weitere Core-Knoten hinzuzufügen. Beispielsweise ist die HDFS-Auslastung hoch, was sich auf Aufträge und den Zustand des Clusters auswirken kann. |
| Erkennt, wenn ein Cluster mit reduzierter Kapazität läuft | Die MRLostNodes-Metrik verfolgt, wann ein oder mehrere Core- oder Aufgabenknoten nicht mit dem Hauptknoten kommunizieren können. Beispielsweise ist der Core- oder Aufgabenknoten für den Hauptknoten nicht erreichbar. |
Weitere Informationen erhalten Sie unter [Der Amazon EMR-Cluster endet mit NO\$1SLAVE\$1LEFT und den Kernknoten FAILED\$1BY\$1MASTER](emr-cluster-NO_SLAVE_LEFT-FAILED_BY_MASTER.md) und [AWSSupport-AnalyzeEMRLogs](https://docs.aws.amazon.com//systems-manager-automation-runbooks/latest/userguide/automation-awssupport-analyzeemrlogs.html).
## CloudWatch Zugriffsmetriken für Amazon EMR
Sie können die Metriken, an die Amazon EMR berichtet, CloudWatch mithilfe der Amazon EMR-Konsole oder der CloudWatch Konsole anzeigen. Sie können Metriken auch mit dem CloudWatch CLI-Befehl `[mon-get-stats](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/cli/cli-mon-get-stats.html)` oder der CloudWatch `[GetMetricStatistics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricStatistics.html)` API abrufen. Weitere Informationen zum Anzeigen oder Abrufen von Metriken für Amazon EMR finden CloudWatch Sie im [ CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/).
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#### [ Console ]
**So zeigen Sie Metriken mit der Konsole an**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon EMR-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/emr](https://console.aws.amazon.com/emr).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **EMR in EC2** die Option **Cluster** und dann den Cluster aus, für den Sie die Metriken anzeigen möchten. Dadurch wird die Cluster-Detailseite geöffnet.
1. Wählen Sie auf der Cluster-Detailseite die Registerkarte **Überwachung** aus. Wählen Sie eine der Optionen **Clusterstatus**, **Knotenstatus** oder **Ein- und Ausgaben** aus, um die Berichte über den Fortschritt und den Zustand des Clusters zu laden.
1. Nachdem Sie eine Metrik zur Anzeige ausgewählt haben, können Sie jedes Diagramm vergrößern. Um den Zeitrahmen Ihres Diagramms zu filtern, wählen Sie eine vorausgefüllte Option oder wählen Sie **Benutzerdefiniert**.
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## Von Amazon EMR gemeldete Metriken in CloudWatch
In den folgenden Tabellen sind die Metriken aufgeführt, die Amazon EMR in der Konsole meldet und an die sie weiterleitet. CloudWatch
### Amazon-EMR-Metriken
Amazon EMR sendet Daten für verschiedene Metriken an CloudWatch. Alle Amazon-EMR-Cluster senden automatisch Metriken in Intervallen von fünf Minuten. Die Metriken werden für zwei Wochen archiviert. Nach Ablauf dieses Zeitraums werden die Daten verworfen.
Der `AWS/ElasticMapReduce`-Namespace enthält die folgenden Metriken.
**Anmerkung**
Amazon EMR ruft Metriken aus einem Cluster ab. Wenn die Verbindung zu einem Cluster verloren geht, werden keine Metriken gemeldet, bis der Cluster wieder verfügbar ist.
Die folgenden Metriken sind für Cluster mit Hadoop 2.x -Versionen verfügbar.
| Metrik | Description |
| --- | --- |
| Cluster-Status |
| IsIdle | Gibt an, dass ein Cluster keine Arbeiten mehr ausführt, aber unverändert aktiv ist und Kosten verursacht. Der Wert beträgt 1, wenn weder Tasks noch Aufträge ausgeführt werden, andernfalls beträgt der Wert 0. Dieser Wert wird in 5-Minuten-Intervallen geprüft. Wenn der Wert 1 beträgt, bedeutet dies, dass der Cluster zum Zeitpunkt der Prüfung ungenutzt war, aber nicht die gesamten fünf Minuten. Um Falschmeldungen zu vermeiden, sollten Sie einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert in mehreren aufeinander folgenden 5-Minuten-Prüfungen 1 beträgt. Sie können zum Beispiel einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert 30 Minuten oder länger 1 beträgt. Anwendungsfall: Cluster-Leistung überwachen Einheiten: *boolescher Wert* |
| ContainerAllocated | Die Anzahl der Ressourcencontainer, die von der ResourceManager zugewiesen wurden. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| ContainerReserved | Anzahl der reservierten Container. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| ContainerPending | Anzahl der Container in der Warteschlange, die noch nicht zugeordnet worden sind. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| ContainerPendingRatio | Das Verhältnis von ausstehenden Containern zu zugewiesenen Containern (ContainerPendingRatio = ContainerPending / ContainerAllocated). Wenn ContainerAllocated = 0, dann ContainerPendingRatio =ContainerPending. Der Wert von ContainerPendingRatio steht für eine Zahl, nicht für einen Prozentsatz. Dieser Wert ist zum Skalieren von Cluster-Ressourcen anhand des Zuordnungsverhaltens des Containers hilfreich. Einheiten: *Anzahl* |
| AppsCompleted | Anzahl der an YARN übermittelten abgeschlossenen Anwendungen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| AppsFailed | Anzahl der an YARN übermittelten Anwendungen, deren Abschluss fehlgeschlagen ist. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| AppsKilled | Anzahl der an YARN übermittelten Anwendungen, die beendet worden sind. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| AppsPending | Anzahl der an YARN übermittelten Anwendungen, die sich im ausstehenden Zustand befinden. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| AppsRunning | Anzahl der an YARN übermittelten Anwendungen, die ausgeführt werden. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| AppsSubmitted | Anzahl der an YARN übermittelten Anwendungen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| Knotenstatus |
| CoreNodesRunning | Anzahl der arbeitenden Core-Knoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| CoreNodesPending | Anzahl der Core-Knoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Core-Knoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| LiveDataNodes | Prozentsatz der Datenknoten, die Arbeit von Hadoop empfangen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Prozent* |
| MRTotalKnoten | Die Anzahl der Knoten, die derzeit für MapReduce Jobs verfügbar sind. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.TotalNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* Hinweis: MRTotal Nodes zählt nur die aktuell aktiven Knoten im System. YARN entfernt terminierte Knoten automatisch aus dieser Anzahl und beendet deren Verfolgung, sodass sie in der MRTotal Nodes-Metrik nicht berücksichtigt werden. |
| MRActiveKnoten | Die Anzahl der Knoten, auf denen derzeit MapReduce Aufgaben oder Jobs ausgeführt werden. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.NoOfActiveNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MRLostKnoten | Die Anzahl der Knoten MapReduce , denen zugewiesen wurde, wurde der Status LOST zugewiesen. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.NoOfLostNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MRUnhealthyKnoten | Die Anzahl der Knoten, die für MapReduce Jobs verfügbar sind, die mit einem FEHLERHAFTEN Status gekennzeichnet sind. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.NoOfUnhealthyNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MRDecommissionedKnoten | Die Anzahl der Knoten, die MapReduce Anwendungen zugewiesen sind, die als STILLGELEGT markiert wurden. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.NoOfDecommissionedNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MRRebootedKnoten | Die Anzahl der verfügbaren Knoten MapReduce , die neu gestartet und mit dem Status NEU GESTARTET markiert wurden. Entspricht der YARN-Metrik `mapred.resourcemanager.NoOfRebootedNodes`. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MultiMasterInstanceGroupNodesRunning | Die Anzahl der zurzeit ausgeführten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: *Anzahl* |
| MultiMasterInstanceGroupNodesRunningPercentage | Der Prozentsatz der zurzeit im Verhältnis zur angeforderten Instance-Zahl für Master-Knoten ausgeführten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: *Prozent* |
| MultiMasterInstanceGroupNodesRequested | Die Anzahl der angeforderten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: *Anzahl* |
| IO |
| S3 BytesWritten | Anzahl der auf Amazon S3 geschriebenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| S3 BytesRead | Anzahl der von Amazon S3 gelesenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| HDFSUtilization | Prozentsatz des gegenwärtig benutzten HDFS-Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: *Prozent* |
| HDFSBytesLesen | Anzahl der von HDFS gelesenen Byte. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| HDFSBytesGeschrieben | Anzahl der auf HDFS geschriebenen Byte. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MissingBlocks | Anzahl der Blöcke, in denen HDFS keine Replicas hat. Hierbei kann es sich um beschädigte Blöcke handeln. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| CorruptBlocks | Anzahl der Blöcke, die von HDFS als beschädigt angegeben werden. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| TotalLoad | Gesamtanzahl der gleichzeitigen Datenübertragungen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MemoryTotalMB | Gesamtgröße des Speichers im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MemoryReservedMB | Größe des reservierten Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MemoryAvailableMB | Verfügbarer zuzuordnender Speicher. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| YARNMemoryAvailablePercentage | Der Prozentsatz des verbleibenden Speichers, der für YARN verfügbar ist (YARNMemoryAvailablePercentage = MemoryAvailable MB/MemoryTotalMB). Dieser Wert ist zum Skalieren von Cluster-Ressourcen anhand der YARN-Speichernutzung hilfreich. Einheiten: *Prozent* |
| MemoryAllocatedMB | Menge des dem Cluster zugeordneten Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| PendingDeletionBlocks | Anzahl der zum Löschen gekennzeichneten Blöcke. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| UnderReplicatedBlocks | Anzahl der Blöcke, die nochmals repliziert werden müssen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| DfsPendingReplicationBlocks | Status der Blockreplikation: replizierte Blöcke, Alter der Replikationsanforderung und nicht erfolgreiche Replikationsanforderungen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| CapacityRemainingGB | Gesamtbetrag der verbleibenden HDFS-Festplattenkapazität. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
Nachfolgend sind die Hadoop 1-Metriken aufgeführt:
| Metrik | Description |
| --- | --- |
| Cluster-Status |
| IsIdle | Gibt an, dass ein Cluster keine Arbeiten mehr ausführt, aber unverändert aktiv ist und Kosten verursacht. Der Wert beträgt 1, wenn weder Tasks noch Aufträge ausgeführt werden, andernfalls beträgt der Wert 0. Dieser Wert wird in 5-Minuten-Intervallen geprüft. Wenn der Wert 1 beträgt, bedeutet dies, dass der Cluster zum Zeitpunkt der Prüfung ungenutzt war, aber nicht die gesamten fünf Minuten. Um Falschmeldungen zu vermeiden, sollten Sie einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert in mehreren aufeinander folgenden 5-Minuten-Prüfungen 1 beträgt. Sie können zum Beispiel einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert 30 Minuten oder länger 1 beträgt. Anwendungsfall: Cluster-Leistung überwachen Einheiten: *boolescher Wert* |
| JobsRunning | Anzahl der Aufträge im Cluster, die gegenwärtig ausgeführt werden. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| JobsFailed | Anzahl der fehlgeschlagenen Aufträge im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| Map/Reduce |
| MapTasksRunning | Anzahl der Map-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MapTasksRemaining | Anzahl der verbleibenden Map-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Eine verbleibende Map-Task ist eine Task, die sich in keinem der folgenden Zustände befindet: Running, Killed oder Completed. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MapSlotsOpen | Ungenutzte Kapazität für Map-Tasks. Dies wird als die maximale Anzahl von Map-Tasks für einen bestimmten Cluster abzüglich der Gesamtanzahl der gegenwärtig ausgeführten Map-Tasks in diesem Cluster berechnet. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: *Anzahl* |
| RemainingMapTasksPerSlot | Das Verhältnis der insgesamt verbleibenden Map-Tasks, bezogen auf die insgesamt verfügbaren Map-Slots im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: *Verhältnis* |
| ReduceTasksRunning | Anzahl der laufenden Reduce-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| ReduceTasksRemaining | Anzahl der verbleibenden Reduce-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| ReduceSlotsOpen | Ungenutzte Kapazität für Reduce-Tasks. Dies wird als die maximale Anzahl von Reduce-Tasks für einen bestimmten Cluster abzüglich der Gesamtanzahl der gegenwärtig ausgeführten Reduce-Tasks in diesem Cluster berechnet. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: *Anzahl* |
| Knotenstatus |
| CoreNodesRunning | Anzahl der arbeitenden Core-Knoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| CoreNodesPending | Anzahl der Core-Knoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Core-Knoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| LiveDataNodes | Prozentsatz der Datenknoten, die Arbeit von Hadoop empfangen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Prozent* |
| TaskNodesRunning | Anzahl der arbeitenden Aufgabenknoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| TaskNodesPending | Anzahl der Aufgabenknoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Aufgabenknoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| LiveTaskTrackers | Prozentsatz der funktionierenden Task-Tracker. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Prozent* |
| IO |
| S 3 BytesWritten | Anzahl der auf Amazon S3 geschriebenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| S3 BytesRead | Anzahl der von Amazon S3 gelesenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads in Amazon EMR. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| HDFSUtilization | Prozentsatz des gegenwärtig benutzten HDFS-Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: *Prozent* |
| HDFSBytesLesen | Anzahl der von HDFS gelesenen Byte. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| HDFSBytesGeschrieben | Anzahl der auf HDFS geschriebenen Byte. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| MissingBlocks | Anzahl der Blöcke, in denen HDFS keine Replicas hat. Hierbei kann es sich um beschädigte Blöcke handeln. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: *Anzahl* |
| TotalLoad | Die aktuelle Gesamtzahl der Leser und Autoren, die von allen DataNodes in einem Cluster gemeldet wurden. Anwendungsfall: Stellen Sie fest, inwieweit ein hoher Wert zu einer schlechten Leistung bei der Auftragsausführung beitragen I/O könnte. Worker-Knoten, auf denen der DataNode Daemon ausgeführt wird, müssen auch Mapping- und Reduce-Aufgaben ausführen. Dauerhaft hohe TotalLoad Werte im Laufe der Zeit können darauf hindeuten, dass hohe Werte I/O möglicherweise zu einer schlechten Leistung beitragen. Gelegentliche Spitzen in diesem Wert sind typisch und weisen in der Regel nicht auf ein Problem hin. Einheiten: *Anzahl* |
#### Cluster-Kapazitätsmetriken
Die folgenden Metriken geben die aktuelle oder Zielkapazitäten eines Clusters an. Diese Metriken sind nur verfügbar, wenn verwaltete Skalierung oder automatische Beendigung aktiviert ist.
Bei Clustern, die aus Instance-Flotten bestehen, werden die Cluster-Kapazitätsmetriken in `Units` gemessen. Bei Clustern, die aus Instance-Gruppen bestehen, werden die Clusterkapazitätsmetriken in `Nodes` oder `VCPU` basierend auf dem Einheitentyp gemessen, der in der Richtlinie für verwaltete Skalierung verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden der automatischen Skalierung](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-managed-scaling.html) im * Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*.
| Metrik | Description |
| --- | --- |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die Zielgesamtanzahl von units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: *Anzahl* |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die aktuelle Gesamtzahl der in einem laufenden Cluster units/nodes/vCPUs verfügbaren. Wenn eine Clustergrößenänderung angefordert wird, wird diese Metrik aktualisiert, nachdem die neuen Instances hinzugefügt oder aus dem Cluster entfernt wurden. Einheiten: *Anzahl* |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die Zielanzahl von CORE units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: *Anzahl* |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die aktuelle Anzahl von CORE, die in einem Cluster units/nodes/vCPUs ausgeführt werden. Einheiten: *Anzahl* |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die Zielanzahl von TASKs units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: *Anzahl* |
| [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) | Die aktuelle Anzahl von TASK, die in einem Cluster units/nodes/vCPUs ausgeführt werden. Einheiten: *Anzahl* |
Amazon EMR gibt die folgenden Metriken mit einer Granularität von einer Minute aus, wenn Sie die automatische Kündigung mithilfe einer Richtlinie zur automatischen Kündigung aktivieren. Einige Metriken sind nur für Amazon-EMR-Versionen 6.4.0 und höher verfügbar. Weitere Informationen zur automatischen Beendigung finden Sie unter [Verwenden einer automatischen Terminierungsrichtlinie für die Amazon EMR-Clusterbereinigung](emr-auto-termination-policy.md).
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| Metrik | Description |
| --- | --- |
| TotalNotebookKernels | Die Gesamtzahl der laufenden und inaktiven Notebook-Kernel auf dem Cluster. Diese Metrik ist nur für Amazon-EMR-Versionen 6.4.0 und höher verfügbar. |
| AutoTerminationIsClusterIdle | Gibt an, ob der Cluster verwendet wird.Der Wert **0** gibt an, dass der Cluster von einer der folgenden Komponenten aktiv verwendet wird:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/UsingEMR_ViewingMetrics.html) Ein Wert von **1** gibt an, dass sich der Cluster im Leerlauf befindet. Amazon EMR prüft, ob der Cluster kontinuierlich inaktiv ist (`AutoTerminationIsClusterIdle`= 1). Wenn die Leerlaufzeit eines Clusters dem `IdleTimeout`-Wert in Ihrer Richtlinie zur automatischen Kündigung entspricht, beendet Amazon EMR den Cluster. |
### Dimensionen für Amazon-EMR-Metriken
Die Amazon-EMR-Daten können mithilfe der folgenden Dimensionen in der folgenden Tabelle gefiltert werden.
| Dimension | Description |
| --- | --- |
| JobFlowId | Entspricht der Cluster-ID, der eindeutigen Kennung eines Clusters mit dem Format j-XXXXXXXXXXXXX. Sie können diesen Wert durch Klicken auf den Cluster in der Amazon-EMR-Konsole anzeigen. |
# Überwachung von Amazon EMR-Ereignissen mit CloudWatch
Amazon EMR verfolgt Ereignisse und speichert die Informationen für bis zu sieben Tage. Amazon EMR zeichnet Ereignisse auf, wenn sich der Status von Clustern, Instance-Gruppen, Instance-Flotten, automatischen Skalierungsrichtlinien oder Schritten ändert. Ereignisse erfassen Datum und Uhrzeit des Ereignisses, Details zu den betroffenen Elementen und andere wichtige Datenpunkte.
In der folgenden Tabelle sind Amazon-EMR-Ereignisse aufgeführt, zusammen mit dem Status oder der Statusänderung, die das Ereignis anzeigt, dem Schweregrad des Ereignisses, dem Ereignistyp, dem Ereigniscode und den Ereignismeldungen. Amazon EMR stellt Ereignisse als JSON-Objekte dar und sendet sie automatisch an einen Event-Stream. Das JSON-Objekt ist wichtig, wenn Sie Regeln für die Ereignisverarbeitung mithilfe von CloudWatch Ereignissen einrichten, da Regeln versuchen, Mustern im JSON-Objekt zu entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter [Ereignisse und Ereignismuster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/CloudWatchEventsandEventPatterns.html) und [Amazon EMR-Ereignisse](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/EventTypes.html#emr_event_type) im *Amazon CloudWatch Events-Benutzerhandbuch*.
**Anmerkung**
EMR gibt regelmäßig Ereignisse mit dem Ereigniscode **EC2 Provisioning —** Insufficient Instance Capacity aus. Diese Ereignisse treten auf, wenn Ihr Amazon EMR-Cluster während der Clustererstellung oder Größenänderung auf einen Kapazitätsfehler von Amazon EMR für Ihre Instance-Flotte oder Instance-Gruppe stößt. Ein Ereignis umfasst möglicherweise nicht alle Instance-Typen, die AZs Sie angegeben haben, da EMR nur die Instance-Typen umfasst und versucht AZs hat, Kapazität bereitzustellen, seit das letzte Ereignis mit unzureichender Kapazität ausgelöst wurde. Informationen darüber, wie Sie auf diese Ereignisse reagieren können, finden Sie unter [Reaktion auf Ereignisse mit unzureichender Instance-Kapazität im Amazon EMR-Cluster](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-events-response-insuff-capacity.html).
## Cluster-Startereignisse
| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Ereignistyp | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instance-Flotten | EC2-Bereitstellung – Unzureichende Instance-Kapazität | Wir können Ihren Amazon-EMR-Cluster ClusterId (ClusterName) für die Instance-Flotte nicht erstellen. InstanceFleetID Amazon EC2 hat nicht genügend Spot-Kapazität für den Instance-Typ [Instancetype1, Instancetype2] und nicht genügend On-Demand-Kapazität für den Instance-Typ [Instancetype3, Instancetype4] in der Availability Zone [AvailabilityZone1, AvaliabilityZone2]. Weitere Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie in der [Dokumentation](emr-EC2_INSUFFICIENT_CAPACITY-error.md). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | EC2-Bereitstellung – Unzureichende Instance-Kapazität | Wir können Ihren Amazon EMR-Cluster ClusterId (ClusterName) für die Instance-Gruppe nicht erstellen. InstanceGroupID Amazon EC2 hat nicht genügend Spot-Kapazität für den Instance-Typ [Instancetype1, Instancetype2] und nicht genügend On-Demand-Kapazität für den Instance-Typ [Instancetype3, Instancetype4] in der Availability Zone. [AvailabilityZone1, AvaliabilityZone2] Weitere Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie in der [Dokumentation](emr-EC2_INSUFFICIENT_CAPACITY-error.md). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instance-Flotten | EC2-Bereitstellung — Nicht genügend freie Adressen im Subnetz | Wir können den Amazon EMR-ClusterClusterId (ClusterName), den Sie für die Instance-Flotte angefordert haben, nicht erstellen, InstanceFleetID da das angegebene Subnetz [Subnet1, Subnet2] nicht genügend freie private IP-Adressen enthält, um Ihre Anfrage zu erfüllen. Verwenden Sie diesen DescribeSubnets Vorgang, um zu sehen, wie viele IP-Adressen in Ihrem Subnetz verfügbar (ungenutzt) sind. Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | EC2-Bereitstellung — Nicht genügend freie Adressen im Subnetz | Wir können den Amazon EMR-ClusterClusterId (ClusterName), den Sie für die Instance-Gruppe angefordert haben, nicht erstellen, InstanceGroupID da das angegebene Subnetz [Subnet1, Subnet2] nicht genügend freie private IP-Adressen enthält, um Ihre Anfrage zu erfüllen. Verwenden Sie diesen DescribeSubnets Vorgang, um zu sehen, wie viele IP-Adressen in Ihrem Subnetz verfügbar (ungenutzt) sind. Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instance-Flotten | EC2-Bereitstellung — vCPU-Limit überschritten | Die Bereitstellung von InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterId (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl von v CPUs (virtuelle Verarbeitungseinheiten) erreicht haben, die den laufenden Instances in Ihrem account (accountId) zugewiesen sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html) |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | EC2-Bereitstellung — vCPU-Limit überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Gruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterId sich, da Sie das Limit für die Anzahl von v CPUs (virtuelle Verarbeitungseinheiten) erreicht haben, die den laufenden Instances in Ihrem Konto (accountId) zugewiesen sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html) |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instance-Flotten | EC2-Bereitstellung — Limit für die Anzahl der Spot-Instances überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Spot-Instances erreicht haben, die Sie in Ihrem account (accountId) starten können. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | EC2-Bereitstellung — Das Limit für die Anzahl der Spot-Instances wurde überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Gruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Spot-Instances erreicht haben, die Sie in Ihrem account (accountId) starten können. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instance-Flotten | EC2-Bereitstellung — Instanzlimit überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterId (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Instances erreicht haben, die Sie gleichzeitig in Ihrem ausführen können. account (accountID) Weitere Informationen zu Amazon EC2-Servicebeschränkungen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | EC2-Bereitstellung — Instanzlimit überschritten | Die Bereitstellung der Instanzgruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterId (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Instances erreicht haben, die Sie gleichzeitig in Ihrem ausführen können. account (accountID) Weitere Informationen zu Amazon EC2-Servicebeschränkungen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| CREATING | WARN | Bereitstellung EMR EMR-Instanzgruppen | *Keine* | Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` erstellt und ist einsatzbereit. – oder – Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` hat die Ausführung aller ausstehenden Schritte unter `Time` abgeschlossen. Ein Cluster im `WAITING`-Status kann trotzdem Aufträge bearbeiten. |
| STARTING | INFO | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` angefordert und wird gerade erstellt. |
| STARTING | INFO | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Gilt nur für Cluster mit der Instance-Flottenkonfiguration und mehreren Availability Zones, die innerhalb Amazon EC2 ausgewählt wurden. Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wird in Zone (`AvailabilityZoneID`) erstellt, die aus den angegebenen Availability-Zone-Optionen ausgewählt wurde. |
| STARTING | INFO | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` begann mit der Ausführung von Schritten am `Time`. |
| WAITING | INFO | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` erstellt und ist einsatzbereit. – oder – Der Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` hat die Ausführung aller ausstehenden Schritte unter `Time` abgeschlossen. Ein Cluster im `WAITING`-Status kann trotzdem Aufträge bearbeiten. |
**Anmerkung**
Die Ereignisse mit dem Ereigniscode `EC2 provisioning - Insufficient Instance Capacity` werden regelmäßig ausgelöst, wenn Ihr EMR-Cluster während der Cluster-Erstellung oder Größenänderung auf einen Kapazitätsfehler von Amazon EC2 für Ihre Instance-Flotte oder Instance-Gruppe stößt. Weitere Informationen zum Umgang mit diesen Ereignissen finden Sie unter [Reaktion auf Ereignisse mit unzureichender Instance-Kapazität im Amazon-EMR-Cluster](emr-events-response-insuff-capacity.md).
## Cluster-Abbruchsereignisse
| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Ereignistyp | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| TERMINATED | Der Schweregrad ist abhängig vom Grund für die Statusänderung, wie nachfolgend dargestellt: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/emr/latest/ManagementGuide/emr-manage-cloudwatch-events.html) | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Amazon EMR Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` aufgrund von `StateChangeReason:Code` beendet. |
| TERMINATED\$1WITH\$1ERRORS | CRITICAL | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Amazon EMR Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde mit Fehlern am `Time` aufgrund von `StateChangeReason:Code` beendet. |
| TERMINATED\$1WITH\$1ERRORS | CRITICAL | Änderung des EMR-Cluster-Zustands | *Keine* | Amazon EMR Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde mit Fehlern am `Time` aufgrund von `StateChangeReason:Code` beendet. |
## Ereignisse zur Änderung des Status der Instance-Flotte
**Anmerkung**
Die Konfiguration der Instance-Flotten ist nur in den Amazon-EMR-Versionen 4.8.0 und höher verfügbar, mit Ausnahme von 5.0.0 und 5.0.3.
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| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Ereignistyp | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Von `PROVISIONING` bis `WAITING` | INFO | | Keine | Bereitstellung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist abgeschlossen. Die Bereitstellung startete um `Time` und dauerte `Num` Minuten. Die Instance-Flotte verfügt jetzt über eine On-Demand-Kapazität von `Num` und eine Spot-Kapazität von `Num`. Die anvisierte On-Demand-Kapazität betrug `Num` und die anvisierte Spot-Kapazität betrug `Num`. |
| Von `WAITING` bis `RESIZING` | INFO | | Keine | Die Größenänderung für Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` begann um `Time`. Die Instance-Flotte verändert ihre Größe von einer On-Demand-Kapazität von `Num` auf eine Zielkapazität von `Num` und von einer Spot-Kapazität von `Num` auf eine Zielkapazität von `Num`. |
| Von `RESIZING` bis `WAITING` | INFO | | Keine | Die Größenänderung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist abgeschlossen. Die Größenänderung startete um `Time` und dauerte `Num` Minuten. Die Instance-Flotte verfügt jetzt über eine On-Demand-Kapazität von `Num` und eine Spot-Kapazität von `Num`. Die anvisierte On-Demand-Kapazität betrug `Num` und die anvisierte Spot-Kapazität betrug `Num`. |
| Von `RESIZING` bis `WAITING` | INFO | | Keine | Die Größenänderung der Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` hat das Zeitlimit erreicht und wurde gestoppt. Die Größenänderung startete um `Time` und wurde nach `Num` Minuten gestoppt. Die Instance-Flotte verfügt jetzt über eine On-Demand-Kapazität von `Num` und eine Spot-Kapazität von `Num`. Die anvisierte On-Demand-Kapazität betrug `Num` und die anvisierte Spot-Kapazität betrug `Num`. |
| SUSPENDED | ERROR | | Keine | Die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` aus dem folgenden Grund gesperrt: `ReasonDesc`. |
| RESIZING | WARNING | | Keine | Die Größenänderung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist aus dem folgenden Grund blockiert: `ReasonDesc`. |
| `WAITING` oder `Running` | INFO | | Keine | Die Größenänderung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` konnte nicht abgeschlossen werden, während Amazon EMR Spot-Kapazität in der Availability Zone `AvailabilityZone` hinzufügte. Wir haben Ihre Anfrage zur Bereitstellung zusätzlicher Spot-Kapazität storniert. Die empfohlenen Maßnahmen finden Sie unter [Flexibilität der Availability Zone für einen Amazon EMR-Cluster](emr-flexibility.md). Bitte versuchen Sie es erneut. |
| `WAITING` oder `Running` | INFO | | Keine | Eine Größenänderung für beispielsweise eine Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde von `Entity` auf `Time` initiiert. |
## Ereignisse bei der Neukonfiguration der Instanzflotte
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| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- |
| Neukonfiguration der Instanzflotte angefordert | INFO | Ein Benutzer hat die Neukonfiguration der Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` () `ClusterName` angefordert. |
| Beginn der Neukonfiguration der Instance-Flotte | INFO | Amazon EMR hat mit einer Neukonfiguration der Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` () `ClusterName` unter begonnen. `Time` |
| Die Neukonfiguration der Instance-Flotte ist abgeschlossen | INFO | Amazon EMR hat die Neukonfiguration der Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` abgeschlossen (). `ClusterName` |
| Die Neukonfiguration der Instance-Flotte ist fehlgeschlagen | WARNING | Amazon EMR konnte die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` () `ClusterName` unter nicht neu konfigurieren. `Time` Die Neukonfiguration ist fehlgeschlagen, weil. `Reason` |
| Reversion der Neukonfiguration der Instanzflotte starten | INFO | Amazon EMR setzt die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` (`ClusterName`) auf die vorherige erfolgreiche Konfiguration zurück. |
| Die Reversion der Neukonfiguration der Instance-Flotte ist abgeschlossen | INFO | Amazon EMR hat die Wiederherstellung der Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` (`ClusterName`) auf die vorherige erfolgreiche Konfiguration abgeschlossen. |
| Die Reversion der Neukonfiguration der Instance-Flotte ist fehlgeschlagen | CRITICAL | Amazon EMR konnte die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` (`ClusterName`) nicht auf die zuvor erfolgreiche Konfiguration unter zurücksetzen. `Time` Die Umkehrung der Neukonfiguration ist aufgrund von fehlgeschlagen. `Reason` |
| Die Reversion der Neukonfiguration der Instanzflotte wurde blockiert | INFO | Amazon EMR hat die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon EMR-Cluster `ClusterId` (`ClusterName`) unter vorübergehend blockiert, `Time` da sich die Instance-Flotte im Status befindet. `State` |
## Ereignisse zur Änderung der Größe der Instance-Flotte
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| Ereignistyp | Schweregrad | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | ERROR | Spot-Provisioning-Timeout | Der Vorgang zur Größenänderung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` konnte beim Erwerb von Spot-Kapazität in AZ `AvailabilityZone` nicht abgeschlossen werden. Wir haben jetzt Ihre Anfrage storniert und den Versuch beendet, zusätzliche Spot-Kapazität bereitzustellen, und die Instance-Flotte hat Spot-Kapazität von `num` bereitgestellt. Die Ziel-Spot-Kapazität war `num`. Weitere Informationen und Handlungsempfehlungen finden Sie auf der Dokumentationsseite [hier](emr-flexibility.md). Bitte versuchen Sie es erneut. |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | ERROR | Timeout für die On-Demand-Bereitstellung | Der Vorgang zur Größenänderung für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` konnte beim Erwerb von On-Demand-Kapazität in AZ `AvailabilityZone` nicht abgeschlossen werden. Wir haben jetzt Ihre Anfrage storniert und den Versuch beendet, zusätzliche On-Demand-Kapazität bereitzustellen, und die Instance-Flotte hat On-Demand-Kapazität von `num` bereitgestellt. Die gewünschte On-Demand-Kapazität war `num`. Weitere Informationen und Handlungsempfehlungen finden Sie auf der Dokumentationsseite [hier](emr-flexibility.md). Bitte versuchen Sie es erneut. |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung – Unzureichende Instance-Kapazität | Wir können den Größenänderungsvorgang für die Instance-Flotte `InstanceFleetID` im EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` nicht abschließen, da Amazon EC2 nicht über ausreichende Spot-Kapazität für `[Instancetype1, Instancetype2]`-Instance-Typen und unzureichende On-Demand-Kapazität für `[Instancetype3, Instancetype4]`-Instance-Typen in der Availability Zone `[AvailabilityZone1]` verfügt. Bisher hat die Instance-Flotte On-Demand-Kapazität von `num` bereitgestellt und die angestrebte On-Demand-Kapazität war `num`. Die bereitgestellte Spot-Kapazität ist `num` und die Ziel-Spot-Kapazität war `num`. Weitere Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie in der [Dokumentation](emr-EC2_INSUFFICIENT_CAPACITY-error.md). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | Zeitlimit für Spot-Bereitstellung – Fortsetzung der Größenänderung | Wir stellen immer noch Spot-Kapazität für den Vorgang zur Größenänderung der Instance-Flotte bereit, der mit der `time` für Instance-Flotte-ID `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` für `[Instancetype1, Instancetype2]` in AZ `AvailabilityZone` gestartet wurde. Für den vorherigen Vorgang zur Größenänderung, der am `time` gestartet wurde, ist der Timeout-Zeitraum abgelaufen, sodass Amazon EMR die Bereitstellung von Spot-Kapazität eingestellt hat, nachdem `num` der angeforderten `num` Instances zu Ihrer Instance-Flotte hinzugefügt wurden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite [hier](emr-flexibility.md). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | Timeout für On-Demand-Bereitstellung – Fortsetzung der Größenänderung | Wir stellen weiterhin On-Demand-Kapazität für den Vorgang zur Größenänderung der Instance-Flotte bereit, der mit der `time` für Instance-Flotte-ID `InstanceFleetID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` für `[Instancetype1, Instancetype2]` in AZ `AvailabilityZone` gestartet wurde. Für den vorherigen Vorgang zur Größenänderung, der am `time` gestartet wurde, ist der Timeout-Zeitraum abgelaufen, sodass Amazon EMR die Bereitstellung von On-Demand-Kapazität eingestellt hat, nachdem `num` der angeforderten `num` Instances zu Ihrer Instance-Flotte hinzugefügt wurden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite [hier](emr-flexibility.md). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Unzureichende freie Adresse im Subnetz | Wir können den Vorgang zur Größenänderung für die Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster nicht abschließen, ClusterId (ClusterName) da das angegebene Subnetz [Subnet1, Subnet2] nicht genügend freie private IP-Adressen enthält, um Ihre Anfrage zu bearbeiten. Verwenden Sie diesen DescribeSubnets Vorgang, um zu sehen, wie viele IP-Adressen in Ihrem Subnetz verfügbar (ungenutzt) sind. Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — vCPU-Limit überschritten | Die Größenänderung der Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterName sich, da Sie das Limit für die Anzahl der V CPUs (virtuelle Verarbeitungseinheiten) erreicht haben, die den laufenden Instances in Ihrem zugewiesen sind. account (accountId) Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Das Limit für die Anzahl der Spot-Instances wurde überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Spot-Instances erreicht haben, die Sie in Ihrem account (accountId) starten können. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instance-Flotte ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Instanzlimit überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Flotte InstanceFleetID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der On-Demand-Instances, die Sie in Ihrem account (accountId) ausführen können, erreicht haben. Weitere Informationen zu [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
**Anmerkung**
Die Timeout-Ereignisse für die Bereitstellung werden ausgelöst, wenn Amazon EMR die Bereitstellung von Spot- oder On-Demand-Kapazität für die Flotte nach Ablauf des Timeouts beendet. Weitere Informationen zum Umgang mit diesen Ereignissen finden Sie unter [Reaktion auf Timeout-Ereignisse zur Größenänderung der Amazon-EMR-Cluster-Instance-Flotte](emr-events-response-timeout-events.md).
## Instance-Gruppen-Ereignisse
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| Ereignistyp | Schweregrad | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- |
| Von `RESIZING` bis `Running` | INFO | Keine | Die Größenänderung für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist abgeschlossen. Sie verfügt jetzt über eine Instance-Anzahl von `Num`. Die Größenänderung startete um `Time` und dauerte `Num` Minuten bis zum Abschluss. |
| Von `RUNNING` bis `RESIZING` | INFO | Keine | Eine Größenänderung für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` begann bei `Time`. Die Größenänderung erfolgt von einer Instance-Anzahl von `Num` auf `Num`. |
| SUSPENDED | ERROR | Keine | Die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde am `Time` aus dem folgenden Grund gesperrt: `ReasonDesc`. |
| RESIZING | WARNING | Keine | Die Größenänderung für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist aus dem folgenden Grund blockiert: `ReasonDesc`. |
| Größe der EMR-Instanzgruppe ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung – Unzureichende Instance-Kapazität | Wir können den Größenänderungsvorgang, der bei `time` für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` gestartet wurde, nicht abschließen, da Amazon EC2 nicht über ausreichende `Spot/On Demand`-Kapazität für den Instance-Typ `[Instancetype]` in der Availability Zone `[AvailabilityZone1]` verfügt. Bisher hatte die Instance-Gruppe eine Anzahl laufender Instances von `num` und die Anzahl der angeforderten Instances betrug `num`. Weitere Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie in der [Dokumentation](emr-EC2_INSUFFICIENT_CAPACITY-error.md). |
| Größe der EMR-Instanzgruppe ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Unzureichende freie Adresse im Subnetz | Wir können die Größenänderung für die Instance-Gruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster nicht abschließen, ClusterId (ClusterName) da das angegebene Subnetz [Subnet1, Subnet2] nicht genügend freie private IP-Adressen enthält, um Ihre Anfrage zu bearbeiten. Verwenden Sie diesen DescribeSubnets Vorgang, um zu sehen, wie viele IP-Adressen in Ihrem Subnetz verfügbar (ungenutzt) sind. Informationen darüber, wie Sie auf dieses Ereignis reagieren können, finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instanzgruppe ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — vCPU-Limit überschritten | Die Größenänderung der Instanzgruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterName sich, da Sie das Limit für die Anzahl von v CPUs (virtuelle Verarbeitungseinheiten) erreicht haben, die den laufenden Instances in Ihrem zugewiesen sind. account (accountId) Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instanzgruppe ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Das Limit für die Anzahl der Spot-Instances wurde überschritten | Die Bereitstellung der Instance-Gruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der Spot-Instances erreicht haben, die Sie in Ihrem account (accountId) starten können. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Größe der EMR-Instanzgruppe ändern | WARNING | EC2-Bereitstellung — Instanzlimit überschritten | Die Bereitstellung der Instanzgruppe InstanceGroupID im Amazon EMR-Cluster verzögert ClusterID (ClusterName) sich, da Sie das Limit für die Anzahl der On-Demand-Instances, die Sie in Ihrem account (accountId) ausführen können, erreicht haben. Weitere Informationen zu [Fehlercodes für die Amazon EC2 EC2-API](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/errors-overview.html). |
| Von `RUNNING` bis `RESIZING` | INFO | Keine | Eine Größenänderung für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde von `Entity` auf `Time` initiiert. |
**Anmerkung**
Ab Amazon-EMR-Version 5.21.0 können Sie Cluster-Konfigurationen überschreiben und zusätzliche Konfigurationsklassifikationen für jede Instance-Gruppe in einem ausgeführten Cluster angeben. Dazu verwenden Sie die Amazon EMR-Konsole, das AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder das AWS SDK. Weitere Informationen finden Sie unter [Angeben einer Konfiguration für eine Instance-Gruppe in einem aktiven Cluster](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps-running-cluster.html).
In der folgenden Tabelle sind die Amazon-EMR-Ereignisse für den Rekonfigurationsvorgang aufgeführt, zusammen mit dem Zustand oder der Zustandsänderung, die das Ereignis anzeigt, dem Schweregrad des Ereignisses und den Ereignismeldungen.
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| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- |
| RUNNING | INFO | Eine Neukonfiguration für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde vom Benutzer um `Time` initiiert. Die Version der angeforderten Konfiguration ist `Num`. |
| Von `RECONFIGURING` bis `Running` | INFO | Der Neukonfigurationsvorgang für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist abgeschlossen. Die Rekonfiguration startete um `Time` und benötigte `Num` Minuten bis zum Abschluss. Die aktuelle Konfigurationsversion ist `Num`. |
| Von `RUNNING` bis `RECONFIGURING` in | INFO | Eine Neukonfiguration für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` begann um `Time`. Sie konfiguriert von Versionsnummer `Num` bis Versionsnummer `Num`. |
| RESIZING | INFO | Die Rekonfigurationsoperation auf Konfigurationsversion `Num` für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde vorübergehend gesperrt, da sich die Instance-Gruppe `Time` in `State` befindet. |
| RECONFIGURING | INFO | Die Größenänderungsoperation auf Instance-Anzahl Num für die Instance-Gruppe InstanceGroupID im Amazon-EMR-Cluster ClusterId (ClusterName) wurde vorübergehend auf Time gesperrt, da die Instance-Gruppe sich in State befindet. |
| RECONFIGURING | WARNING | Die Rekonfigurationsoperation für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` schlug um `Time` fehl. Bis zum Fehlschlagen dauerte es `Num` Minuten. Die fehlgeschlagene Konfigurationsversion ist `Num`. |
| RECONFIGURING | INFO | Konfigurationen werden in der zuvor funktionierenden Version `Num` für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` auf `Time` wiederhergestellt. Die neue Konfigurationsversion ist `Num`. |
| Von `RECONFIGURING` bis `Running` | INFO | Konfigurationen wurden in der zuvor funktionierenden Version `Num` für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` auf `Time` wiederhergestellt. Die neue Konfigurationsversion ist `Num`. |
| Von `RECONFIGURING` bis `SUSPENDED` | CRITICAL | Fehler beim Zurücksetzen auf die vorherige erfolgreiche Version `Num` für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` unter `Time`. |
## Auto-Scaling-Richtlinienereignisse
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| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- |
| PENDING | INFO | Der Instance-Gruppe `InstanceGroupID` in Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` eine Auto-Scaling-Richtlinie hinzugefügt. Die Ausrüstung der Richtlinie ist noch anhängig. – oder – Die Auto Scaling-Richtlinie für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` aktualisiert. Die Ausrüstung der Richtlinie ist noch anhängig. |
| ATTACHED | INFO | Die Auto Scaling-Richtlinie für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` angefügt. |
| `DETACHED` | INFO | Die Auto Scaling-Richtlinie für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` getrennt. |
| FAILED | ERROR | Die Auto-Scaling-Richtlinie für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` konnte nicht angefügt werden und schlug um `Time` fehl. – oder – Die Auto Scaling-Richtlinie für die Instance-Gruppe `InstanceGroupID` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` konnte nicht getrennt werden und schlug um `Time` fehl. |
## Schritt-Ereignisse
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| Status oder Statusänderung | Schweregrad | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- |
| PENDING | INFO | Der Schritt `StepID (StepName)` wurde dem Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` um `Time` hinzugefügt und seine Ausführung steht noch aus. |
| CANCEL\$1PENDING | WARN | Der Schritt `StepID (StepName)` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` storniert und die Stornierung steht noch aus. |
| RUNNING | INFO | Schritt `StepID (StepName)` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` gestartet. |
| COMPLETED | INFO | Die Ausführung des Schritts `StepID (StepName)` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` wurde um `Time` abgeschlossen. Der Schritt begann um `Time` mit der Ausführung und dauerte `Num` Minuten bis zum Abschluss. |
| CANCELLED | WARN | Die Abbruchsaufforderung war für den Cluster-Schritt `StepID (StepName)` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` um `Time` erfolgreich und der Schritt wurde abgebrochen. |
| FAILED | ERROR | Der Schritt `StepID (StepName)` im Amazon-EMR-Cluster `ClusterId (ClusterName)` ist um `Time` fehlgeschlagen. |
## Fehlerhafte Ereignisse beim Austausch von Knoten
| Ereignistyp | Schweregrad | Ereigniscode | Fehlermeldung |
| --- | --- | --- | --- |
| Austausch eines fehlerhaften Amazon EMR-Knotens | INFO | Ein fehlerhafter Core-Knoten wurde erkannt | Amazon EMR hat festgestellt, dass sich die Kerninstanz `[instanceID (InstanceName)]` `InstanceGroup/Fleet` im Amazon EMR-Cluster `clusterID (ClusterName)` befindet. `UNHEALTHY` Amazon EMR wird versuchen, die Instance wiederherzustellen oder ordnungsgemäß zu ersetzen. `UNHEALTHY` |
| Austausch eines fehlerhaften Amazon EMR-Knotens | INFO | Kernknoten fehlerhaft — Ersatz deaktiviert | Amazon EMR hat festgestellt, dass sich die Kerninstanz `[instanceID (InstanceName)]` `InstanceGroup/Fleet` im Amazon EMR-Cluster `(clusterID) (ClusterName)` befindet. `UNHEALTHY` Aktivieren Sie den ordnungsgemäßen Austausch ungesunder Kernknoten in Ihrem Cluster, damit Amazon EMR die `UNHEALTHY` Instances ordnungsgemäß ersetzt, falls sie nicht wiederhergestellt werden können. |
| Austausch eines fehlerhaften Amazon EMR-Knotens | WARN | Fehlerhafter Kernknoten wurde nicht ersetzt | *Amazon EMR kann Ihre `UNHEALTHY` Core-Instance `[instanceID (InstanceName)]` `InstanceGroup/Fleet` im Amazon EMR-Cluster aus gutem `clusterID (ClusterName)` Grund nicht ersetzen.* Der Grund, warum Amazon EMR Ihren Core-Node nicht ersetzen kann, hängt von Ihrem Szenario ab. Ein Grund dafür, dass Amazon EMR einen Knoten nicht löschen kann, ist beispielsweise, dass ein Cluster keine verbleibenden Kernknoten haben würde. |
| Austausch eines fehlerhaften Amazon EMR-Knotens | INFO | Ein fehlerhafter Core-Knoten wurde wiederhergestellt | Amazon EMR hat Ihre `UNHEALTHY` Core-Instances `[instanceID (InstanceName)]` `InstanceGroup/Fleet` im Amazon EMR-Cluster wiederhergestellt `clusterID (ClusterName)` |
Weitere Informationen zum Austausch fehlerhafter Knoten finden Sie unter [Ersetzen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-node-replacement.html) fehlerhafter Knoten.
## Ereignisse mit der Amazon-EMR-Konsole anzeigen
Für jeden Cluster können Sie eine einfache Liste der Ereignisse im Detailbereich anzeigen, der die Ereignisse in der Reihenfolge ihres Auftretens auflistet. Sie können auch alle Ereignisse für alle Cluster in einer Region in absteigender Reihenfolge ihres Auftretens anzeigen.
Wenn Sie nicht möchten, dass ein Benutzer alle Cluster-Ereignisse für eine Region sehen kann, erstellen Sie eine Anweisung, die die Berechtigung (`"Effect": "Deny"`) für die Aktion `elasticmapreduce:ViewEventsFromAllClustersInConsole` ablehnt. Fügen Sie diese Anweisung einer Richtlinie hinzu, die dem Benutzer zugeordnet ist.
**So zeigen Sie Ereignisse für alle Cluster in einer Region mit der Konsole an**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon EMR-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/emr](https://console.aws.amazon.com/emr).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **EMR auf EC2** die Option **Ereignisse** aus.
**Um Ereignisse für einen bestimmten Cluster mit der Konsole anzuzeigen**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon EMR-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/emr](https://console.aws.amazon.com/emr).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **EMR in EC2** die Option **Cluster** und dann ein Cluster aus.
1. Um alle Ihre Ereignisse anzuzeigen, wählen Sie auf der Cluster-Detailseite die Registerkarte **Ereignisse** aus.
# Reagieren auf CloudWatch Ereignisse von Amazon EMR
[In diesem Abschnitt werden verschiedene Möglichkeiten beschrieben, wie Sie auf umsetzbare Ereignisse reagieren können, die Amazon EMR als CloudWatch Ereignismeldungen ausgibt.](emr-manage-cloudwatch-events.md) Zu den Möglichkeiten, auf Ereignisse zu reagieren, gehören das Erstellen von Regeln, das Einstellen von Alarmen und andere Reaktionen. Die folgenden Abschnitte enthalten Links zu Verfahren und empfohlenen Antworten auf häufig auftretende Ereignisse.
**Topics**
+ [Regeln für Amazon EMR-Ereignisse erstellen mit CloudWatch](emr-events-cloudwatch-console.md)
+ [Alarme für CloudWatch Metriken aus Amazon EMR einrichten](UsingEMR_ViewingMetrics_Alarm.md)
+ [Reaktion auf Ereignisse mit unzureichender Instance-Kapazität im Amazon-EMR-Cluster](emr-events-response-insuff-capacity.md)
+ [Reaktion auf Timeout-Ereignisse zur Größenänderung der Amazon-EMR-Cluster-Instance-Flotte](emr-events-response-timeout-events.md)
# Regeln für Amazon EMR-Ereignisse erstellen mit CloudWatch
Amazon EMR sendet Ereignisse automatisch an einen CloudWatch Event-Stream. Sie können Regeln erstellen, die nach einem bestimmten Muster auf Ereignisse zutreffen, und Sie können die Ereignisse an Ziele weiterleiten, um entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, z. B. E-Mail-Benachrichtigungen senden. Muster werden mit dem JSON-Objekt abgeglichen. Weitere Informationen zu Amazon EMR-Veranstaltungsdetails finden Sie unter [Amazon EMR-Ereignisse](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/EventTypes.html#emr_event_type) im *Amazon CloudWatch Events-Benutzerhandbuch*.
Informationen zum Einrichten von CloudWatch Ereignisregeln finden Sie unter [Eine CloudWatch Regel erstellen, die bei einem Ereignis ausgelöst wird](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/Create-CloudWatch-Events-Rule.html).
# Alarme für CloudWatch Metriken aus Amazon EMR einrichten
Amazon EMR überträgt Metriken an Amazon. CloudWatch Als Reaktion darauf können Sie Alarme CloudWatch für Ihre Amazon EMR-Metriken einrichten. Sie können beispielsweise einen Alarm so konfigurieren, CloudWatch dass Sie jedes Mal, wenn die HDFS-Auslastung über 80% steigt, eine E-Mail erhalten. Eine ausführliche Anleitung finden Sie unter [Einen CloudWatch Alarm erstellen oder bearbeiten](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ConsoleAlarms.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*.
# Reaktion auf Ereignisse mit unzureichender Instance-Kapazität im Amazon-EMR-Cluster
## -Übersicht
Amazon-EMR-Cluster geben den Ereigniscode `EC2 provisioning - Insufficient Instance Capacity` zurück, wenn die ausgewählte Availability Zone nicht über genügend Kapazität verfügt, um Ihre Anfrage zum Clusterstart oder zur Größenänderung zu erfüllen. Das Ereignis wird regelmäßig sowohl bei Instance-Gruppen als auch bei Instance-Flotten ausgelöst, wenn Amazon EMR wiederholt auf Ausnahmen mit unzureichender Kapazität stößt und Ihre Bereitstellungsanforderung für einen Cluster-Start oder eine Cluster-Größenänderung nicht erfüllen kann.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie am besten auf diesen Ereignistyp reagieren können, wenn er für Ihren EMR-Cluster auftritt.
## Empfohlene Reaktion auf ein Ereignis mit unzureichender Kapazität
Es wird empfohlen, dass Sie auf ein Ereignis mit unzureichender Kapazität mit einer der folgenden Methoden reagieren:
+ Warten Sie, bis die Kapazität wiederhergestellt ist. Die Kapazität ändert sich häufig, sodass sich eine Ausnahme mit unzureichender Kapazität von selbst erholen kann. Ihre Cluster beginnen oder beenden die Größenänderung, sobald Amazon-EC2-Kapazität verfügbar ist.
+ Alternativ können Sie Ihren Cluster beenden, Ihre Instance-Typ-Konfigurationen ändern und einen neuen Cluster mit der aktualisierten Cluster-Konfigurationsanforderung erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Flexibilität der Availability Zone für einen Amazon EMR-Cluster](emr-flexibility.md).
Sie können auch Regeln oder automatische Reaktionen auf ein Ereignis mit unzureichender Kapazität einrichten, wie im nächsten Abschnitt beschrieben.
## Automatisierte Wiederherstellung nach einem Ereignis mit unzureichender Kapazität
Sie können eine Automatisierung als Reaktion auf Amazon-EMR-Ereignisse erstellen, z. B. solche mit Ereigniscode `EC2 provisioning - Insufficient Instance Capacity`. Die folgende AWS Lambda Funktion beendet beispielsweise einen EMR-Cluster mit einer Instanzgruppe, die On-Demand-Instances verwendet, und erstellt dann einen neuen EMR-Cluster mit einer Instanzgruppe, die andere Instance-Typen als die ursprüngliche Anfrage enthält.
Die folgenden Bedingungen lösen den automatisierten Prozess aus:
+ Das Ereignis „unzureichende Kapazität“ wird seit mehr als 20 Minuten für Primär- oder Core-Knoten ausgelöst.
+ Der Cluster befindet sich nicht im Status **READY** oder **WAITING**. Weitere Informationen zu EMR-Cluster-Status finden Sie unter [Verstehen des Cluster-Lebenszyklus](emr-overview.md#emr-overview-cluster-lifecycle).
**Anmerkung**
Wenn Sie einen automatisierten Prozess für eine Ausnahme mit unzureichender Kapazität erstellen, sollten Sie berücksichtigen, dass das Ereignis „unzureichende Kapazität“ wiederherstellbar ist. Die Kapazität verschiebt sich häufig und Ihre Cluster setzen die Größenänderung fort oder starten den Betrieb, sobald Amazon-EC2-Kapazität verfügbar ist.
**Example Funktion zur Reaktion auf ein Ereignis mit unzureichender Kapazität**
```
// Lambda code with Python 3.10 and handler is lambda_function.lambda_handler
// Note: related IAM role requires permission to use Amazon EMR
import json
import boto3
import datetime
from datetime import timezone
INSUFFICIENT_CAPACITY_EXCEPTION_DETAIL_TYPE = "EMR Instance Group Provisioning"
INSUFFICIENT_CAPACITY_EXCEPTION_EVENT_CODE = (
"EC2 provisioning - Insufficient Instance Capacity"
)
ALLOWED_INSTANCE_TYPES_TO_USE = [
"m5.xlarge",
"c5.xlarge",
"m5.4xlarge",
"m5.2xlarge",
"t3.xlarge",
]
CLUSTER_START_ACCEPTABLE_STATES = ["WAITING", "RUNNING"]
CLUSTER_START_SLA = 20
CLIENT = boto3.client("emr", region_name="us-east-1")
# checks if the incoming event is 'EMR Instance Fleet Provisioning' with eventCode 'EC2 provisioning - Insufficient Instance Capacity'
def is_insufficient_capacity_event(event):
if not event["detail"]:
return False
else:
return (
event["detail-type"] == INSUFFICIENT_CAPACITY_EXCEPTION_DETAIL_TYPE
and event["detail"]["eventCode"]
== INSUFFICIENT_CAPACITY_EXCEPTION_EVENT_CODE
)
# checks if the cluster is eligible for termination
def is_cluster_eligible_for_termination(event, describeClusterResponse):
# instanceGroupType could be CORE, MASTER OR TASK
instanceGroupType = event["detail"]["instanceGroupType"]
clusterCreationTime = describeClusterResponse["Cluster"]["Status"]["Timeline"][
"CreationDateTime"
]
clusterState = describeClusterResponse["Cluster"]["Status"]["State"]
now = datetime.datetime.now()
now = now.replace(tzinfo=timezone.utc)
isClusterStartSlaBreached = clusterCreationTime < now - datetime.timedelta(
minutes=CLUSTER_START_SLA
)
# Check if instance group receiving Insufficient capacity exception is CORE or PRIMARY (MASTER),
# and it's been more than 20 minutes since cluster was created but the cluster state and the cluster state is not updated to RUNNING or WAITING
if (
(instanceGroupType == "CORE" or instanceGroupType == "MASTER")
and isClusterStartSlaBreached
and clusterState not in CLUSTER_START_ACCEPTABLE_STATES
):
return True
else:
return False
# Choose item from the list except the exempt value
def choice_excluding(exempt):
for i in ALLOWED_INSTANCE_TYPES_TO_USE:
if i != exempt:
return i
# Create a new cluster by choosing different InstanceType.
def create_cluster(event):
# instanceGroupType cloud be CORE, MASTER OR TASK
instanceGroupType = event["detail"]["instanceGroupType"]
# Following two lines assumes that the customer that created the cluster already knows which instance types they use in original request
instanceTypesFromOriginalRequestMaster = "m5.xlarge"
instanceTypesFromOriginalRequestCore = "m5.xlarge"
# Select new instance types to include in the new createCluster request
instanceTypeForMaster = (
instanceTypesFromOriginalRequestMaster
if instanceGroupType != "MASTER"
else choice_excluding(instanceTypesFromOriginalRequestMaster)
)
instanceTypeForCore = (
instanceTypesFromOriginalRequestCore
if instanceGroupType != "CORE"
else choice_excluding(instanceTypesFromOriginalRequestCore)
)
print("Starting to create cluster...")
instances = {
"InstanceGroups": [
{
"InstanceRole": "MASTER",
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": instanceTypeForMaster,
"Market": "ON_DEMAND",
"Name": "Master",
},
{
"InstanceRole": "CORE",
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": instanceTypeForCore,
"Market": "ON_DEMAND",
"Name": "Core",
},
]
}
response = CLIENT.run_job_flow(
Name="Test Cluster",
Instances=instances,
VisibleToAllUsers=True,
JobFlowRole="EMR_EC2_DefaultRole",
ServiceRole="EMR_DefaultRole",
ReleaseLabel="emr-6.10.0",
)
return response["JobFlowId"]
# Terminated the cluster using clusterId received in an event
def terminate_cluster(event):
print("Trying to terminate cluster, clusterId: " + event["detail"]["clusterId"])
response = CLIENT.terminate_job_flows(JobFlowIds=[event["detail"]["clusterId"]])
print(f"Terminate cluster response: {response}")
def describe_cluster(event):
response = CLIENT.describe_cluster(ClusterId=event["detail"]["clusterId"])
return response
def lambda_handler(event, context):
if is_insufficient_capacity_event(event):
print(
"Received insufficient capacity event for instanceGroup, clusterId: "
+ event["detail"]["clusterId"]
)
describeClusterResponse = describe_cluster(event)
shouldTerminateCluster = is_cluster_eligible_for_termination(
event, describeClusterResponse
)
if shouldTerminateCluster:
terminate_cluster(event)
clusterId = create_cluster(event)
print("Created a new cluster, clusterId: " + clusterId)
else:
print(
"Cluster is not eligible for termination, clusterId: "
+ event["detail"]["clusterId"]
)
else:
print("Received event is not insufficient capacity event, skipping")
```
# Reaktion auf Timeout-Ereignisse zur Größenänderung der Amazon-EMR-Cluster-Instance-Flotte
## -Übersicht
Amazon-EMR-Cluster senden [Ereignisse](emr-manage-cloudwatch-events.md#emr-cloudwatch-instance-fleet-resize-events) aus, während sie die Größenänderung für z. B. Flottencluster ausführen. Die Timeout-Ereignisse für die Bereitstellung werden ausgelöst, wenn Amazon EMR die Bereitstellung von Spot- oder On-Demand-Kapazität für die Flotte nach Ablauf des Timeouts beendet. Die Dauer des Timeouts kann vom Benutzer im Rahmen der [Größenänderungsspezifikationen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_InstanceFleetResizingSpecifications.html) für die Instance-Flotten konfiguriert werden. In Szenarien mit aufeinanderfolgenden Größenänderungen für dieselbe Instance-Flotte gibt Amazon EMR die Ereignisse `Spot provisioning timeout - continuing resize` oder `On-Demand provisioning timeout - continuing resize` aus, wenn das Timeout für den aktuellen Größenänderungsvorgang abläuft. Dann beginnt es mit der Bereitstellung von Kapazität für die nächste Größenänderung der Flotte.
## Reagieren auf Timeout-Ereignisse zur Größenänderung der Instanceflotte
Es wird empfohlen, dass Sie auf ein Bereitstellungs-Timeout-Ereignis mit einer der folgenden Methoden reagieren:
+ GreifenSie die [Größenänderungsspezifikationen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_InstanceFleetResizingSpecifications.html) wieder auf und versuchen Sie erneut, die Größe zu ändern. Da sich die Kapazität häufig ändert, wird die Größe Ihrer Cluster erfolgreich angepasst, sobald Amazon-EC2-Kapazität verfügbar ist. Wir empfehlen Kunden, niedrigere Werte für die Timeout-Dauer für Jobs zu konfigurieren, für die strengere Anforderungen gelten. SLAs
+ Alternativ können Sie entweder:
+ Einen neuen Cluster mit diversifizierten Instance-Typen auf der Grundlage von [bewährten Methoden wie der Flexibilität von Instances und Availability Zones](emr-flexibility.md#emr-flexibility-types) starten oder
+ Einen Cluster mit On-Demand-Kapazität starten
+ Für das Ereignis „Timeout bei der Bereitstellung – Fortsetzung der Größenänderung“ können Sie zusätzlich warten, bis die Größenänderungsvorgänge verarbeitet sind. Amazon EMR verarbeitet weiterhin sequentiell die für die Flotte ausgelösten Größenänderungsvorgänge, wobei die konfigurierten Größenänderungsspezifikationen eingehalten werden.
Sie können auch Regeln oder automatische Reaktionen auf dieses Ereignis einrichten, wie im nächsten Abschnitt beschrieben.
## Automatisierte Wiederherstellung nach einem Bereitstellungs-Timeout-Ereignis
Mit dem `Spot Provisioning timeout`-Ereigniscode können Sie als Reaktion auf Amazon-EMR-Ereignisse eine Automatisierung erstellen. Die folgende AWS Lambda -Funktion fährt beispielsweise einen EMR-Cluster mit einer Instance-Flotte herunter, die Spot Instances für Aufgabenknoten verwendet, und erstellt dann einen neuen EMR-Cluster mit einer Instance-Flotte, die vielfältigere Instance-Typen als die ursprüngliche Anfrage enthält. In diesem Beispiel löst das für Aufgabenknoten ausgegebene `Spot Provisioning timeout` Ereignis die Ausführung der Lambda-Funktion aus.
**Example Beispielfunktion zur Reaktion auf ein `Spot Provisioning timeout`-Ereignis**
```
// Lambda code with Python 3.10 and handler is lambda_function.lambda_handler
// Note: related IAM role requires permission to use Amazon EMR
import json
import boto3
import datetime
from datetime import timezone
SPOT_PROVISIONING_TIMEOUT_EXCEPTION_DETAIL_TYPE = "EMR Instance Fleet Resize"
SPOT_PROVISIONING_TIMEOUT_EXCEPTION_EVENT_CODE = (
"Spot Provisioning timeout"
)
CLIENT = boto3.client("emr", region_name="us-east-1")
# checks if the incoming event is 'EMR Instance Fleet Resize' with eventCode 'Spot provisioning timeout'
def is_spot_provisioning_timeout_event(event):
if not event["detail"]:
return False
else:
return (
event["detail-type"] == SPOT_PROVISIONING_TIMEOUT_EXCEPTION_DETAIL_TYPE
and event["detail"]["eventCode"]
== SPOT_PROVISIONING_TIMEOUT_EXCEPTION_EVENT_CODE
)
# checks if the cluster is eligible for termination
def is_cluster_eligible_for_termination(event, describeClusterResponse):
# instanceFleetType could be CORE, MASTER OR TASK
instanceFleetType = event["detail"]["instanceFleetType"]
# Check if instance fleet receiving Spot provisioning timeout event is TASK
if (instanceFleetType == "TASK"):
return True
else:
return False
# create a new cluster by choosing different InstanceType.
def create_cluster(event):
# instanceFleetType cloud be CORE, MASTER OR TASK
instanceFleetType = event["detail"]["instanceFleetType"]
# the following two lines assumes that the customer that created the cluster already knows which instance types they use in original request
instanceTypesFromOriginalRequestMaster = "m5.xlarge"
instanceTypesFromOriginalRequestCore = "m5.xlarge"
# select new instance types to include in the new createCluster request
instanceTypesForTask = [
"m5.xlarge",
"m5.2xlarge",
"m5.4xlarge",
"m5.8xlarge",
"m5.12xlarge"
]
print("Starting to create cluster...")
instances = {
"InstanceFleets": [
{
"InstanceFleetType":"MASTER",
"TargetOnDemandCapacity":1,
"TargetSpotCapacity":0,
"InstanceTypeConfigs":[
{
'InstanceType': instanceTypesFromOriginalRequestMaster,
"WeightedCapacity":1,
}
]
},
{
"InstanceFleetType":"CORE",
"TargetOnDemandCapacity":1,
"TargetSpotCapacity":0,
"InstanceTypeConfigs":[
{
'InstanceType': instanceTypesFromOriginalRequestCore,
"WeightedCapacity":1,
}
]
},
{
"InstanceFleetType":"TASK",
"TargetOnDemandCapacity":0,
"TargetSpotCapacity":100,
"LaunchSpecifications":{},
"InstanceTypeConfigs":[
{
'InstanceType': instanceTypesForTask[0],
"WeightedCapacity":1,
},
{
'InstanceType': instanceTypesForTask[1],
"WeightedCapacity":2,
},
{
'InstanceType': instanceTypesForTask[2],
"WeightedCapacity":4,
},
{
'InstanceType': instanceTypesForTask[3],
"WeightedCapacity":8,
},
{
'InstanceType': instanceTypesForTask[4],
"WeightedCapacity":12,
}
],
"ResizeSpecifications": {
"SpotResizeSpecification": {
"TimeoutDurationMinutes": 30
}
}
}
]
}
response = CLIENT.run_job_flow(
Name="Test Cluster",
Instances=instances,
VisibleToAllUsers=True,
JobFlowRole="EMR_EC2_DefaultRole",
ServiceRole="EMR_DefaultRole",
ReleaseLabel="emr-6.10.0",
)
return response["JobFlowId"]
# terminated the cluster using clusterId received in an event
def terminate_cluster(event):
print("Trying to terminate cluster, clusterId: " + event["detail"]["clusterId"])
response = CLIENT.terminate_job_flows(JobFlowIds=[event["detail"]["clusterId"]])
print(f"Terminate cluster response: {response}")
def describe_cluster(event):
response = CLIENT.describe_cluster(ClusterId=event["detail"]["clusterId"])
return response
def lambda_handler(event, context):
if is_spot_provisioning_timeout_event(event):
print(
"Received spot provisioning timeout event for instanceFleet, clusterId: "
+ event["detail"]["clusterId"]
)
describeClusterResponse = describe_cluster(event)
shouldTerminateCluster = is_cluster_eligible_for_termination(
event, describeClusterResponse
)
if shouldTerminateCluster:
terminate_cluster(event)
clusterId = create_cluster(event)
print("Created a new cluster, clusterId: " + clusterId)
else:
print(
"Cluster is not eligible for termination, clusterId: "
+ event["detail"]["clusterId"]
)
else:
print("Received event is not spot provisioning timeout event, skipping")
```