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Mejores prácticas de observabilidad de EMR
La observabilidad de EMR abarca un enfoque integral de monitoreo y gestión para los clústeres de AWS EMR. La base se basa en Amazon CloudWatch como servicio de monitoreo principal, complementado por EMR Studio y herramientas de terceros como Prometheus y Grafana para mejorar la visibilidad. En este documento, exploramos aspectos específicos de la observabilidad de los clústeres:
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Observabilidad de Spark
(GitHub): con respecto a la interfaz de usuario de Spark, tiene tres opciones en Amazon EMR. -
Solución de problemas con Spark
(GitHub): soluciones para errores. -
Monitoreo de clústeres EMR (GitHub): monitoreo
del rendimiento del clúster. -
Solución de problemas de EMR
(GitHub): identifique, diagnostique y resuelva problemas comunes del clúster de EMR. -
Optimización de costos
(GitHub): en esta sección se describen las mejores prácticas para ejecutar cargas de trabajo rentables.
Herramienta de optimización del rendimiento para aplicaciones de Apache Spark
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AWS La herramienta EMR Advisor
analiza los registros de eventos de Spark para ofrecer recomendaciones personalizadas para optimizar las configuraciones de los clústeres de EMR, mejorar el rendimiento y reducir los costos. Al aprovechar los datos históricos, sugiere tamaños de ejecutores y configuraciones de infraestructura ideales, lo que permite una utilización más eficiente de los recursos y un mejor rendimiento general del clúster. -
La herramienta Amazon CodeGuru Profiler
ayuda a los desarrolladores a identificar los cuellos de botella y las ineficiencias en el rendimiento de sus aplicaciones Spark mediante la recopilación y el análisis de los datos de tiempo de ejecución. La herramienta se integra perfectamente con las aplicaciones de Spark existentes, requiere una configuración mínima y proporciona información detallada a través de la AWS consola sobre el uso de la CPU, los patrones de memoria y los puntos críticos de rendimiento.
