监控yarn上运行的spark任务

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mob64ca12de24b0 2024-03-23 03:44:56 ©著作权

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监控Yarn上运行的Spark任务

在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它可以在集群上高效地运行大规模的数据处理任务。而Yarn是一种资源管理系统，用于调度和监控在Hadoop集群中运行的任务。在实际生产环境中，我们经常需要监控Yarn上运行的Spark任务，以确保任务正常运行并及时发现问题。

本文将介绍如何监控Yarn上运行的Spark任务，包括如何查看任务的状态、资源使用情况以及日志信息等。我们将使用Python编写一个简单的监控程序，通过Yarn REST API获取任务的相关信息，并展示在控制台上。

准备工作

在开始之前，我们需要安装Python和一些必要的库。请确保你已经安装了requests和tabulate这两个Python库，如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install requests tabulate

监控程序设计

我们的监控程序将定期（比如每隔10秒）从Yarn REST API中获取Spark任务的信息，并展示在控制台上。我们将展示任务的状态、资源使用情况和日志信息。

下面是我们的监控程序设计：

import requests
from tabulate import tabulate
import time

yarn_url = "http://yarn-cluster:8088"
app_id = "application_123456789_0001"

while True:
    try:
        response = requests.get(f"{yarn_url}/ws/v1/cluster/apps/{app_id}", headers={"Accept": "application/json"})
        data = response.json()
        
        state = data["app"]["state"]
        allocated_memory = data["app"]["allocatedMB"]
        running_containers = data["app"]["runningContainers"]
        
        print(tabulate([["State", state], ["Allocated Memory", allocated_memory], ["Running Containers", running_containers]], tablefmt="grid"))
        
        time.sleep(10)
    except Exception as e:
        print("Error occurred:", e)

在这个监控程序中，我们首先设置了Yarn的URL和要监控的Spark任务的ID（app_id）。然后我们进入一个无限循环，在循环中不断向Yarn REST API发送请求，并解析返回的JSON数据，获取任务的状态、分配的内存和运行的容器数量。最后使用tabulate库将这些信息展示在控制台上，并每隔10秒更新一次。

状态图

下面是我们的监控程序的状态图：

stateDiagram
    [*] --> Running

    state Running {
        [*] --> GetInfo
        GetInfo --> ParseInfo
        ParseInfo --> DisplayInfo
        DisplayInfo --> GetInfo
    }