文章正文对于分布式系统来说，网络是最基本的一环，其设计的好坏直接影响到整个分布式系统的稳定性及可用性。为此，Spark专门独立出基础网络模块spark-network，为上层RPC、Shuffle数据传输、RDD Block同步以及资源文件传输等提供可靠的网络服务。在spark-1.6以前，RPC是单独通过akka实现，数据以及文件传输是通过netty实现，然而akka实质上底层也是采用netty
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2024-08-12 20:33:05
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一、背景最近看到了一篇文章，说的是spark小文件合并的问题Spark 小文件合并优化实践：https://mp.weixin.qq.com/s/195nFBH0kpZEXekHiQAfrA（作者：偷闲小苑）其实关于小文件合并我之前也写过类似的文章，大体的方案也就是 1、存之前做一个数据量的预估，然后repartition/coalesce2、存完之后，触发一个merge合并小文件（可以是hive
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2023-10-11 08:15:50
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使用Prometheus和Grafana监控Spark应用终极方案，通过graphite_exporter将原生数据通过映射文件转化为有 label 维度的 Prometheus 数据
Spark任务启动后，我们通常都是通过跳板机去Spark UI界面查看对应任务的信息，一旦任务多了之后，这将会是让人头疼的问题。如果能将所有任务信息集中起来监控，那将会是
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2023-07-18 22:35:53
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# 如何实现 Spark Metrics 监控
在大数据处理领域，Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。而 Spark Metrics 是一个非常重要的功能，用于监控应用程序的性能和资源利用情况。本文将带你一步步实现 Spark Metrics，从基本流程到具体代码示例，一起学习如何在你的应用程序中有效地使用这一特性。
## 流程概述
以下是设置 Spark Metrics 的总体步骤
导入需要的函数包import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector} import org.ap
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2024-07-22 12:05:32
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# Spark Summary Metrics
Spark is a powerful distributed computing framework that is widely used for big data processing and analytics. It provides various APIs and tools to analyze and process large
原创
2023-10-12 05:14:01
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# 实现Spark Metrics Prom的步骤
## 1. 环境准备
在开始实现Spark Metrics Prom之前，需要确保已经完成以下准备工作：
- 安装和配置Java Development Kit (JDK)
- 安装和配置Apache Spark
- 安装和配置Prometheus
- 安装和配置Grafana
## 2. Spark Metrics Prom的概述
S
原创
2023-08-31 04:10:38
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背景
监控是Spark非常重要的一部分。Spark的运行情况是由ListenerBus以及MetricsSystem 来完成的。通过Spark的Metrics系统，我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。目前支持的Sink包括：
ConsoleSink
CSVSink
JmxSink
MetricsServlet
Gr
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2021-06-11 22:18:38
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I read the section Metrics on spark website. I wish to try it on the wordcount example, I can't make it work. spark/conf/metrics.properties : I run my
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2016-09-18 17:03:00
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# 使用Prometheus监控Spark指标
在大数据处理环境中，Apache Spark是一个广泛使用的计算框架。为了确保Spark作业的高效运行，监控其性能至关重要。Prometheus是一个强大的监控系统，可以帮助我们跟踪Spark应用程序的各种指标。本文将介绍如何使用Prometheus监控Spark指标，包括必要的设置步骤和代码示例。
## 安装与配置
1. **安装Promet
目录1、部署应用程序1.1、要求1.2、更新应用程式代码2、监控1、部署应用程序本节讨论部署 Spark Streaming 应用程序的步骤。1.1、要求要运行 Spark Streaming 应用程序，您需要具备以下功能。Cluster with a cluster manager - 这是任何 Spark 应用程序的一般需求，并在部署指南中进行了详细讨论。Package t
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2024-01-03 12:46:43
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一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
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2023-12-27 11:12:58
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1.Prometheus整体架构图2.配置文件 # 全局配置
global:
scrape_interval: 15s # 多久 收集 一次数据
evaluation_interval: 30s # 多久评估一次 规则
scrape_timeout: 10s # 每次 收集数据的 超时时间
# 当Prometheus和外部系统(联邦, 远程存储,
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2023-10-17 22:39:07
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Metrics即度量的意思，我们对系统做监控、统计等就需要用到Metrics。 metrics地址：https://github.com/dropwizard/metrics。
文档地址：https://metrics.dropwizard.io/4.0.0/。本文使用的metrics-core和metrics-influxdb版本如下：
metrics-core=4.0.0
metrics-in
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2024-05-02 22:25:17
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调用链监控,常见的工程实现了解汇总作用微服务盛行,以及现在的云原生部署,应用数量急速上涨.会导致服务于服务之间的调用变的错综复杂.导致问题排查需要查看很多服务的日志,且很复杂,需要一套系统能够清晰的理清系统之间的调用关系,快速的定位监控问题.生成项目网络拓扑图快速定位问题优化系统原理建议了解一下文章《OpenTracing 官方标准 —— 中文版》Google 论文 《Dapper，大规模分布式系
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2024-05-27 20:12:43
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Metricsmetrics用于实时监控和调试。etcd不会保留metrics，当成员发生重启，metrics将被重置。所以etcd可结合prometheus，对etcd进行监控。查看metrics的最简单方法就是curl ip:port/metrics指标名称有一个 etcd 或者 etcd_debugging前缀作为其命名空间前缀，和一个子系统前缀（例如 wal、etcdserver）etcd
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2024-05-05 16:54:28
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OSPF的Metrics
OSPF（Open Shortest Path First）是一种开放的路由协议，用于在IP网络中选择最短路径。在OSPF中，通过使用各种属性和度量标准，来评估路径的优劣和选择最佳路径。其中一个重要的概念是OSPF的metrics（度量标准），它用于确定路径的成本。
OSPF的metrics是用来衡量路径的独立度量。在OSPF中，每个接口都会被赋予一个cost（成本）
原创
2024-02-02 10:44:21
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通过 Metrics API，您可以获得指定节点或 pod 当前使用的资源量。此 API 不存储指标值，因此想要获取某个指定节点10分钟前的资源使用量是不可能的；
此 API 和其它 Kubernetes API 一起位于同一端点（endpoint）之下，是可发现的，路径为/apis/metrics.k8s.io
原创
2020-02-28 18:37:47
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# Java Metrics and Prometheus Metrics
Java Metrics and Prometheus Metrics are two popular libraries used for collecting and monitoring metrics in Java applications. In this article, we will explore w
原创
2023-12-11 15:23:28
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1. 用法概览 1.1 分类 函数 功能 metrics.accuracy_score 准确率 metrics.balanced_accuracy_score 在类别不均衡的数据集中，计算加权准确率 metrics.top_k_accuracy_score 获得可能性最高的k个类别 metrics.average_precision_score 根据预测分数计算平均精度&nbs
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2023-06-29 19:59:00
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