EMR 可觀測性最佳實務 - Amazon EMR
適用於 Apache Spark 應用程式的效能最佳化工具

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EMR 可觀測性最佳實務

EMR 可觀測性包含 AWS EMR 叢集的全方位監控和管理方法。基礎依賴 Amazon CloudWatch 作為主要監控服務，由 EMR Studio 和 Prometheus 和 Grafana 等第三方工具補充，以提高可見性。在本文件中，我們會探索叢集可觀測性的特定層面：

  1. Spark 可觀測性 (GitHub) – 關於 Spark 使用者介面，您在 Amazon EMR 中有三個選項。

  2. Spark 疑難排解 (GitHub) – 錯誤的解決方案。

  3. EMR 叢集監控 (GitHub) – 監控叢集效能。

  4. 故障診斷 EMR (GitHub) – 識別、診斷和解決常見的 EMR 叢集問題。

  5. 成本最佳化 (GitHub) – 本節概述執行具成本效益工作負載的最佳實務。

適用於 Apache Spark 應用程式的效能最佳化工具

  1. AWS EMR Advisor 工具會分析 Spark 事件日誌，以提供量身打造的建議，以最佳化 EMR 叢集組態、增強效能並降低成本。透過利用歷史資料，建議理想的執行器大小和基礎設施設定，實現更有效率的資源使用率並改善整體叢集效能。

  2. Amazon CodeGuru Profiler 工具透過收集和分析執行時間資料，協助開發人員識別 Spark 應用程式中的效能瓶頸和效率低下。該工具與現有的 Spark 應用程式無縫整合，需要最少的設定，並透過 AWS 主控台提供有關 CPU 用量、記憶體模式和效能熱點的詳細洞察。