有几种方法可以监控Spark应用程序:Web UI,指标和外部检测。Web界面默认情况下,每个SparkContext都会在端口4040上启动Web UI,以显示有关应用程序的有用信息。这包括:调度程序阶段和任务的列表RDD大小和内存使用情况的摘要环境信息。有关运行执行程序的信息您只需http://<driver-node>:4040在Web浏览器中打开即可访问此界面。如果多个Spar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-04 12:20:57
                            
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            概述要在Zabbix管理页面创建一个监控项,请执行以下操作:进入到: 配置 → 主机在主机所在的行单击 监控项点击屏幕右上角的创建监控项输入表单中监控项的参数你也可以通过打开一个监控项,按克隆 按钮,然后以不同的名称保存。配置监控项 选项卡包含了常规监控项属性:所有必填输入字段都标有红色星号。参数描述名称这里命名监控项名称。 可以使用以下宏: $1, $2…$9 - 指的是监控项的第1、2…9个参            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark监控官方文档学习笔记     任务的监控和使用有几种方式监控spark应用:Web UI,指标和外部方法Web接口每个SparkContext都会启动一个web UI,默认是4040端口,用来展示一些信息:一系列调度的stage和taskRDD大小和内存的使用概况环境变量信息excutors的相关信息可以通过http://<driver-node>:4040访问,如果有多个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            监控管理监控管理UI监控实时UI监控历史UI监控Metrics输入源(Metrics Source)介绍输出方式(Metrics Sink)介绍TEST 监控管理Spark提供了UI监控、Spark Metrics和REST 3种方式监控应用程序运行状态。其中:UI 监控以网页方式提供用户监控调度阶段、存储、运行环境和Executor参数等信息Spark Metrics通过定制的方式,将应用程序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面监控的概念监控是收集和分析数据以确定业务应用程序的性能,运行状况和可用性及其依赖的资源的行为。 有效的监控策略可帮助用户了解应用程序组件的详细进程,还可以通过主动通知关键问题来避免错误发生,以便在问题发生之前解决问题。宏观上看,监控的内容可以总结为下图: Ref: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/an-introductio            
                
         
            
            
            
            监控配置spark的监控主要分为Master、Worker、driver、executor监控。Master和Worker的监控在spark集群运行时即可监控,Driver和Excutor的监控需要针对某一个app来进行监控。如果都要监控,需要根据以下步骤来配置修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加以下语句:SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景当我们在跑一个spark任务的时候,如果碰到数据倾斜或者我们想去看下运行参数或者具体的运行情况,这时候我们就需要一个可视化的日志页面,去监控spark的运行。 (注明:大部分知识点是从官方文档翻译,少部分是自己测试,或者在实际项目中的总结。)官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html1、spark UI默认情况下,Sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             二.spark性能调优1.Spark任务监控对Spark性能的调优离不开对任务的监控,只有在运行过程中,通过监控手段发现问题,才能迅速定位问题所在。SparkUI使用在运行Spark应用程序时,默认会在Driver节点的4040端口启动WebUI服务,通过此WebUI可对Spark的应用程序的Job划分、Stage划分、Task执行缓存的使用等各个方面进行了监控。在执行Shuffle操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要获取Metrics信息,监控1.加监听: 新的办法,直接一句话搞定 ssc. addSparkStreamingListener SparkStreaming、spark程序都能加监听只适合spark 2.2.0以上版本 ssc. addSparkStreamingListener2.老办法:解析Metrics的json串信息 好像是http请求之类的返回json串而且一般请求的4040端口有一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:(总PV数80%)/(每天秒数20%)=峰值时间每秒请求数(QPS)机器:峰值时间每秒QPS/单台机器的QPS=需要的机器问:每天300wPV            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 监控Spark History的入门指南
作为一名刚入行的开发者,监控Spark History可能是一个令人生畏的任务。但不用担心,本文将引导你一步步实现监控Spark History的过程。通过本文,你将学会如何设置和使用Spark监控工具,确保你的Spark作业运行得更加高效和稳定。
## 监控Spark History的流程
首先,让我们通过一个表格来了解整个监控流程的步骤:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言Spark作为计算引擎每天承载了大量的计算任务,为了监控集群的资源使用情况,对spark的监控也在所难免,Spark的监控有3个入口,1. 3. Log。 Rest参考spark的rest接口文档http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.htmlspark支持把每个计算实例的执行信息写到hdfs,然后通过historyse            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            讨论Spark的配置监控和性能优化(某课程笔记)   上完这节课以后,你将能够描述集群的概念 通过修改Spark的属性,环境变量,或者是日志属性来配置Spark 使用Web端界面,以及各种不同的外部工具来监控Spark和应用程序     在Spark集群中有三种主要的组成部分。驱动程序,是放置主程序中SparkContext的地方,要运行一个集群,你需要一个集群管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性。本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka、Spark以及Elasticsearch来解决这个问题。 案例简介 本案例介绍了微软大数据平台团队设计和部署的基于开源技术            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            除了查看ui上的统计来监控作业,还可以通过Spark提供的REST API来获取作业信息,并进行作业监控。REST API就给我们自己开发Spark的一些监控系统或平台提供了可能。REST API是通过http协议发送的,并给我们返回JSON格式的数据。因此无论你是用java,还是python,亦或是php,都可以获取Spark的监控信息。运行中的作业以及history server中的历史作业,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            监控Spark应用有很多种方法。 
 Web接口 
 每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口。这些信息包括: 
 任务和调度状态的列表 
 RDD大小和内存使用的统计信息 
 正在运行的executor的信息 
 环境信息 
 你可以在浏览器中打开http://<driver-nod            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 监控Spark应用的实现流程
## 简介
在大规模数据处理和分析中,Apache Spark是一种非常流行的分布式计算框架。为了保证Spark应用的稳定运行和性能优化,我们需要实施监控来实时跟踪应用的状态和性能指标。本文将介绍如何实现“监控Spark”的过程,帮助刚入行的开发者快速上手。
## 实现步骤
以下是实现“监控Spark”的流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            常用的Spark监控系统有,Web UI和Spark的History-Server一,web界面1,界面的基本介绍每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui,默认端口是4040端口,用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息:1),stages和tasks列表。2),RDD大小的总概和内存使用。3),运行环境信息。4),运行的Executors状态。你可以在浏览器输入: htt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            监控和工具监控Spark应用有很多种方式:web UI,metrics 以及外部工具。Web界面每个SparkContext都会启动一个web UI,其默认端口为4040,并且这个web UI能展示很多有用的Spark应用相关信息。包括:一个stage和task的调度列表一个关于RDD大小以及内存占用的概览运行环境相关信息运行中的执行器相关信息你只需打开浏览器,输入 http://<driv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            常用Zabbix监控项说明,主要包括常见Windows & Linux监控,如下:指标	      items(windons)	                             items说明(windons)	   items(linux)         	      items说明(linux)
内存	      vm.memory.size[free]            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-30 02:05:12
                            
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