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Bewährte Methoden zur EMR-Observabilität
EMR Observability umfasst einen umfassenden Überwachungs- und Managementansatz für AWS EMR-Cluster. Die Grundlage bildet Amazon CloudWatch als primärer Monitoring-Service, ergänzt durch EMR Studio und Tools von Drittanbietern wie Prometheus und Grafana für mehr Transparenz. In diesem Dokument untersuchen wir spezifische Aspekte der Cluster-Observability:
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Spark-Observability
(GitHub) — In Bezug auf die Spark-Benutzeroberfläche haben Sie in Amazon EMR drei Optionen. -
Spark-Fehlerbehebung
(GitHub) — Lösungen für Fehler. -
EMR-Cluster-Überwachung
(GitHub) — Überwachung der Cluster-Leistung. -
Fehlerbehebung bei EMR
(GitHub) — Identifizieren, diagnostizieren und lösen Sie häufig auftretende EMR-Clusterprobleme. -
Kostenoptimierung
(GitHub) — In diesem Abschnitt werden die bewährten Methoden für die Ausführung kostengünstiger Workloads beschrieben.
Tool zur Leistungsoptimierung für Apache Spark-Anwendungen
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AWS Das EMR Advisor-Tool
analysiert Spark-Ereignisprotokolle, um maßgeschneiderte Empfehlungen zur Optimierung der EMR-Clusterkonfigurationen, zur Leistungssteigerung und zur Kostensenkung zu geben. Es nutzt historische Daten und schlägt ideale Executor-Größen und Infrastruktureinstellungen vor, was eine effizientere Ressourcennutzung und eine insgesamt verbesserte Cluster-Leistung ermöglicht. -
Das Amazon CodeGuru Profiler-Tool
hilft Entwicklern dabei, Leistungsengpässe und Ineffizienzen in ihren Spark-Anwendungen zu identifizieren, indem es Laufzeitdaten sammelt und analysiert. Das Tool lässt sich nahtlos in bestehende Spark-Anwendungen integrieren, erfordert nur eine minimale Einrichtung und bietet über die AWS Konsole detaillierte Einblicke in die CPU-Auslastung, Speichermuster und Leistungs-Hotspots.
