Best practice per l'osservabilità dell'EMR - Amazon EMR
Strumento di ottimizzazione delle prestazioni per le applicazioni Apache Spark

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Best practice per l'osservabilità dell'EMR

L'osservabilità dell'EMR comprende un approccio completo di monitoraggio e gestione per i cluster EMR. AWS La base si basa su Amazon CloudWatch come servizio di monitoraggio principale, integrato da EMR Studio e da strumenti di terze parti come Prometheus e Grafana per una maggiore visibilità. In questo documento, esploriamo aspetti specifici dell'osservabilità dei cluster:

  1. Spark observability (GitHub): per quanto riguarda l'interfaccia utente Spark, in Amazon EMR sono disponibili tre opzioni.

  2. Spark troubleshooting (GitHub) — Risoluzioni per errori.

  3. Monitoraggio del cluster EMR (GitHub): monitoraggio delle prestazioni del cluster.

  4. Risoluzione dei problemi EMR (GitHub): identifica, diagnostica e risolvi i problemi più comuni del cluster EMR.

  5. Ottimizzazione dei costi (GitHub): questa sezione descrive le migliori pratiche per l'esecuzione di carichi di lavoro convenienti.

Strumento di ottimizzazione delle prestazioni per le applicazioni Apache Spark

  1. AWS Lo strumento EMR Advisor analizza i registri degli eventi di Spark per fornire consigli personalizzati per ottimizzare le configurazioni dei cluster EMR, migliorare le prestazioni e ridurre i costi. Sfruttando i dati storici, suggerisce le dimensioni e le impostazioni dell'infrastruttura ideali degli esecutori, consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse e migliorando le prestazioni complessive del cluster.

  2. Lo strumento Amazon CodeGuru Profiler aiuta gli sviluppatori a identificare i colli di bottiglia e le inefficienze nelle loro applicazioni Spark raccogliendo e analizzando i dati di runtime. Lo strumento si integra perfettamente con le applicazioni Spark esistenti, richiede una configurazione minima e fornisce informazioni dettagliate tramite la AWS console sull'utilizzo della CPU, sui modelli di memoria e sugli hotspot prestazionali.