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Meilleures pratiques en matière d'observabilité de l'EMR
EMR Observability englobe une approche complète de surveillance et de gestion des clusters AWS EMR. La base repose sur Amazon CloudWatch en tant que principal service de surveillance, complété par EMR Studio et sur des outils tiers tels que Prometheus et Grafana pour une meilleure visibilité. Dans ce document, nous explorons des aspects spécifiques de l'observabilité des clusters :
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Observabilité de Spark
(GitHub) — En ce qui concerne l'interface utilisateur de Spark, vous disposez de trois options dans Amazon EMR. -
Résolution des problèmes de Spark
(GitHub) : résolution des erreurs. -
Surveillance du cluster EMR (GitHub) : surveillance
des performances du cluster. -
Résolution des problèmes EMR
(GitHub) : identifiez, diagnostiquez et résolvez les problèmes courants liés aux clusters EMR. -
Optimisation des coûts
(GitHub) — Cette section décrit les meilleures pratiques pour exécuter des charges de travail rentables.
Outil d'optimisation des performances pour les applications Apache Spark
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AWS L'outil EMR Advisor
analyse les journaux d'événements Spark afin de fournir des recommandations personnalisées pour optimiser les configurations de clusters EMR, améliorer les performances et réduire les coûts. En exploitant les données historiques, il suggère des tailles d'exécuteurs et des paramètres d'infrastructure idéaux, permettant une utilisation plus efficace des ressources et une amélioration des performances globales du cluster. -
L'outil Amazon CodeGuru Profiler
aide les développeurs à identifier les problèmes de performance et les inefficiences de leurs applications Spark en collectant et en analysant les données d'exécution. L'outil s'intègre parfaitement aux applications Spark existantes, nécessite une configuration minimale, et fournit des informations détaillées via la AWS console sur l'utilisation du processeur, les modèles de mémoire et les points chauds de performance.
