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# Spark UI를 사용하여 성능 문제 조사
모범 사례를 적용하여 AWS Glue 작업의 성능을 조정하기 전에 성능을 프로파일링하고 병목 현상을 식별하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 올바른 업무에 집중할 수 있습니다.
빠른 분석을 위해 [Amazon CloudWatch 지표](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitoring-awsglue-with-cloudwatch-metrics.html)는 작업 지표의 기본 보기를 제공합니다. [Spark UI](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-spark-ui.html)는 성능 조정을 위한 심층 보기를 제공합니다. 에서 Spark UI를 사용하려면 [AWS Glue 작업에 대해 Spark UI를 활성화](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-spark-ui-jobs.html) AWS Glue해야 합니다. Spark UI에 익숙해지면 [Spark 작업 성능을 조정하는 전략](performance-tuning-strategies.md)에 따라 조사 결과를 기반으로 병목 현상의 영향을 식별하고 줄입니다.
## Spark UI를 사용하여 병목 현상 식별
Spark UI를 열면 Spark 애플리케이션이 테이블에 나열됩니다. 기본적으로 AWS Glue 작업의 **앱 이름**은 `nativespark--`입니다. 작업 실행 ID를 기반으로 대상 Spark 앱을 선택하여 **작업** 탭을 엽니다. 스트리밍 작업 실행과 같은 불완전한 작업 실행은 **불완전한 애플리케이션 표시**에 나열됩니다.
**작업** 탭에는 Spark 애플리케이션의 모든 작업에 대한 요약이 표시됩니다. 단계 또는 태스크 실패를 확인하려면 총 작업 수를 확인합니다. 병목 현상을 찾으려면 **기간**을 선택하여 정렬합니다. **설명** 열에 표시된 링크를 선택하여 장기 실행 작업의 세부 정보를 자세히 살펴봅니다.
**작업 세부 정보** 페이지에는 단계가 나열됩니다. 이 페이지에서는 지속 시간, 성공한 태스크 수 및 총 태스크 수, 입력 및 출력 수, 셔플 읽기 및 셔플 쓰기 양과 같은 전체 인사이트를 볼 수 있습니다.
**실행기** 탭에는 Spark 클러스터 용량이 자세히 표시됩니다. 총 코어 수를 확인할 수 있습니다. 다음 스크린샷에 표시된 클러스터에는 총 316개의 활성 코어와 512개의 코어가 포함되어 있습니다. 기본적으로 각 코어는 한 번에 하나의 Spark 태스크를 처리할 수 있습니다.
**작업 세부 정보** 페이지에 표시된 `5/5` 값에 따라 5단계가 가장 긴 단계이지만 512개 중 5개의 코어만 사용합니다. 이 단계의 병렬화는 너무 낮지만 시간이 많이 걸리기 때문에 병목 현상으로 식별할 수 있습니다. 성능을 개선하기 위해 이유를 파악하길 원합니다. 일반적인 성능 병목 현상의 영향을 인식하고 줄이는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [Spark 작업 성능 조정을 위한 전략](performance-tuning-strategies.md)을 참조하세요.