Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Memantau aplikasi dan pekerjaan EMR Tanpa Server
Dengan CloudWatch metrik Amazon untuk EMR Tanpa Server, Anda dapat menerima metrik CloudWatch 1 menit dan CloudWatch mengakses dasbor untuk mengakses near-real-time operasi dan kinerja aplikasi EMR Tanpa Server Anda.
EMR Tanpa Server mengirimkan metrik ke setiap menit. CloudWatch EMR Tanpa Server memancarkan metrik ini di tingkat aplikasi serta pekerjaan, tipe pekerja, dan level. capacity-allocation-type
Untuk memulai, gunakan templat CloudWatch dasbor EMR Tanpa Server yang disediakan di repositori EMR
catatan
EMR Beban kerja interaktif tanpa server hanya mengaktifkan pemantauan tingkat aplikasi, dan memiliki dimensi tipe pekerja baru,. Spark_Kernel Untuk memantau dan men-debug beban kerja interaktif Anda, akses log dan Apache Spark UI dari dalam EMR Studio Workspace Anda.
Metrik pemantauan
penting
Kami merestrukturisasi tampilan metrik kami untuk ditambahkan ApplicationName dan JobName sebagai dimensi. Untuk rilis 7.10 dan yang lebih baru, metrik lama tidak akan lagi diperbarui. Untuk rilis EMR di bawah 7.10, metrik lama masih tersedia.
Dimensi saat ini
Tabel di bawah ini menjelaskan dimensi EMR Tanpa Server yang tersedia dalam namespace. AWS/EMR Serverless
| Dimensi | Deskripsi |
|---|---|
ApplicationId |
Filter untuk semua metrik aplikasi EMR Tanpa Server menggunakan ID aplikasi. |
ApplicationName |
Filter untuk semua metrik aplikasi EMR Tanpa Server menggunakan nama. Jika nama tidak diberikan, atau berisi karakter non-ASCII, itu diterbitkan sebagai [Tidak ditentukan]. |
JobId |
Filter untuk semua metrik EMR Tanpa Server ID job run. |
JobName |
Filter untuk semua metrik pekerjaan EMR Tanpa Server yang dijalankan menggunakan nama. Jika nama tidak diberikan, atau berisi karakter non-ASCII, itu diterbitkan sebagai [Tidak ditentukan]. |
WorkerType |
Filter untuk semua metrik dari jenis pekerja tertentu. Misalnya, Anda dapat memfilter untuk |
CapacityAllocationType |
Filter untuk semua metrik dari jenis alokasi kapasitas tertentu. Misalnya, Anda dapat memfilter |
Pemantauan tingkat aplikasi
Anda dapat memantau penggunaan kapasitas di tingkat aplikasi EMR Tanpa Server dengan metrik Amazon. CloudWatch Anda juga dapat mengatur satu tampilan untuk memantau penggunaan kapasitas aplikasi di CloudWatch dasbor.
| Metrik | Deskripsi | Unit | Dimensi |
|---|---|---|---|
MaxCPUAllowed |
CPU maksimum yang diizinkan untuk aplikasi. |
vCPU | ApplicationId, ApplicationName |
MaxMemoryAllowed |
Memori maksimum dalam GB diperbolehkan untuk aplikasi. |
Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName |
MaxStorageAllowed |
Penyimpanan maksimum dalam GB diperbolehkan untuk aplikasi. |
Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName |
CPUAllocated |
Jumlah total v yang CPUs dialokasikan. |
vCPU | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
IdleWorkerCount |
Jumlah total pekerja yang menganggur. |
Hitungan | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
MemoryAllocated |
Total memori dalam GB dialokasikan. |
Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
PendingCreationWorkerCount |
Jumlah total pekerja yang menunggu penciptaan. |
Hitungan | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
RunningWorkerCount |
Jumlah total pekerja yang digunakan oleh aplikasi. |
Hitungan | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
StorageAllocated |
Total penyimpanan disk dalam GB dialokasikan. |
Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
TotalWorkerCount |
Jumlah total pekerja yang tersedia. |
Hitungan | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType,
CapacityAllocationType |
Pemantauan tingkat pekerjaan
Amazon EMR Tanpa Server mengirimkan metrik tingkat pekerjaan berikut ke setiap satu menit. Amazon CloudWatch Anda dapat mengakses nilai metrik untuk pekerjaan agregat yang dijalankan berdasarkan status menjalankan pekerjaan. Unit untuk setiap metrik adalah hitungan.
| Metrik | Deskripsi | Dimensi |
|---|---|---|
SubmittedJobs |
Jumlah pekerjaan di negara bagian yang Dikirim. |
ApplicationId, ApplicationName |
PendingJobs |
Jumlah pekerjaan dalam keadaan Tertunda. |
ApplicationId, ApplicationName |
ScheduledJobs |
Jumlah pekerjaan dalam keadaan Terjadwal. |
ApplicationId, ApplicationName |
RunningJobs |
Jumlah pekerjaan dalam keadaan Running. |
ApplicationId, ApplicationName |
SuccessJobs |
Jumlah pekerjaan dalam keadaan Sukses. |
ApplicationId, ApplicationName |
FailedJobs |
Jumlah pekerjaan dalam keadaan Gagal. |
ApplicationId, ApplicationName |
CancellingJobs |
Jumlah pekerjaan di negara Membatalkan. |
ApplicationId, ApplicationName |
CancelledJobs |
Jumlah pekerjaan di negara yang Dibatalkan. |
ApplicationId, ApplicationName |
Anda dapat memantau metrik khusus mesin untuk menjalankan dan menyelesaikan pekerjaan EMR Tanpa Server dengan aplikasi khusus mesin. UIs Saat Anda mengakses UI untuk pekerjaan yang sedang berjalan, UI aplikasi langsung akan ditampilkan dengan pembaruan waktu nyata. Saat Anda mengakses UI untuk pekerjaan yang diselesaikan, UI aplikasi persisten akan ditampilkan.
Menjalankan pekerjaan
Untuk menjalankan tugas EMR Tanpa Server Anda, akses antarmuka real-time yang menyediakan metrik khusus mesin. Anda dapat menggunakan Apache Spark UI atau Hive Tez UI untuk memantau dan men-debug pekerjaan Anda. Untuk mengaksesnya UIs, gunakan konsol EMR Studio atau minta titik akhir URL aman dengan. AWS Command Line Interface
Lowongan kerja yang telah selesai
Untuk pekerjaan EMR Tanpa Server Anda yang telah selesai, gunakan Spark History Server atau Persistent Hive Tez UI untuk mengakses detail pekerjaan, tahapan, tugas, dan metrik untuk menjalankan pekerjaan Spark atau Hive. Untuk mengaksesnya UIs, gunakan konsol EMR Studio, atau minta titik akhir URL aman dengan. AWS Command Line Interface
Pemantauan tingkat pekerja Job
Amazon EMR Tanpa Server mengirimkan metrik tingkat pekerja kerja berikut yang tersedia di AWS/EMRServerless namespace dan grup metrik ke Amazon. Job Worker Metrics CloudWatch EMR Tanpa Server mengumpulkan poin data dari pekerja individu selama pekerjaan berjalan di tingkat pekerjaan, tipe pekerja, dan tingkat. capacity-allocation-type Anda dapat menggunakan ApplicationId sebagai dimensi untuk memantau beberapa pekerjaan yang termasuk dalam aplikasi yang sama.
| Metrik | Deskripsi | Unit | Dimensi |
|---|---|---|---|
WorkerCpuAllocated |
Jumlah total inti vCPU yang dialokasikan untuk pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
vCPU | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerCpuUsed |
Jumlah total core vCPU yang digunakan oleh pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
vCPU | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerMemoryAllocated |
Total memori dalam GB dialokasikan untuk pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerMemoryUsed |
Total memori dalam GB yang digunakan oleh pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerEphemeralStorageAllocated |
Jumlah byte penyimpanan sementara yang dialokasikan untuk pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerEphemeralStorageUsed |
Jumlah byte penyimpanan sementara yang digunakan oleh pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerStorageReadBytes |
Jumlah byte yang dibaca dari penyimpanan oleh pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Byte | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
WorkerStorageWriteBytes |
Jumlah byte yang ditulis ke penyimpanan dari pekerja dalam menjalankan pekerjaan. |
Byte | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, dan CapacityAllocationType |
Langkah-langkah di bawah ini menjelaskan cara mengakses berbagai jenis metrik.