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# Spark的Web监控页面是怎样的
## 一、概述
Apache Spark作为分布式计算框架,提供了丰富的Web UI界面用于监控作业运行状态。这些内置的Web页面是Spark运维和性能调优的重要工具,能够直观展示应用程序、作业、Stage、任务等各层级的运行细节。
## 二、访问方式
Spark Web UI默认通过4040端口提供服务(若被占用则顺延至4041等端口),访问方式包括:
1. **本地模式**:`http://localhost:4040`
2. **集群模式**:通过Spark Master的IP访问
3. **历史服务器**:通过配置的`spark.history.ui.port`访问历史记录
```bash
# 启动时指定端口
$SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh --port 18080
关键指标包括: - Duration:作业持续时间 - Stages:关联的Stage数量 - Tasks:总任务数
graph TD
A[Stage] --> B[Task Metrics]
A --> C[Input/Output Size]
A --> D[Shuffle Metrics]
B --> E[GC Time]
B --> F[Executor Run Time]
主要包含: - Task执行时间分布:以百分位图表展示 - Shuffle数据量:读写数据量统计 - 数据倾斜检测:通过任务执行时间差异判断
展示RDD持久化情况: - Storage Level(MEMORY_ONLY等) - Cached Partitions比例 - Memory Used占用大小
重要监控指标:
指标 | 说明 |
---|---|
Active Tasks | 当前执行任务数 |
Disk Used | 磁盘使用量 |
Total Memory | 内存总量 |
Shuffle Read/Write | shuffle数据传输量 |
-- 示例查询
SELECT count(*) FROM events WHERE date > '2023-01-01'
在SQL页面上可以看到: - 查询执行计划图 - 各操作耗时占比 - 数据扫描量统计
可视化展示: - 调度延迟 - 任务执行重叠情况 - 资源利用效率
flowchart LR
A[DataSource] --> B[Filter]
B --> C[Exchange]
C --> D[Sort]
通过DAG图可分析: - 宽依赖/窄依赖识别 - 数据分区情况 - 潜在的优化点
完整展示: - Spark Properties(spark.*配置项) - System Properties(JVM参数) - Classpath Entries
通过以下参数控制访问安全:
spark.ui.enabled=true
spark.ui.acls.enable=true
spark.ui.view.acls=user1,user2
spark.history.ui.acls.enable=true
配置步骤: 1. 设置事件日志目录
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs://namenode:8020/spark-logs
$SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh
定期检查:
调优依据:
# 根据Shuffle数据量调整参数
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions",
shuffleReadSize/128MB)
报警设置:
对于生产环境建议结合: - Prometheus + Grafana - ELK日志分析 - 自定义Metrics系统
Spark Web UI作为内置监控工具,提供了从作业到任务的多层级可视化,是性能分析和故障排查的第一现场。配合历史服务器和第三方监控系统,可以构建完整的Spark应用监控体系。
注意:不同Spark版本界面可能略有差异,本文基于Spark 3.4版本编写。 “`
这篇文章通过Markdown格式系统介绍了Spark Web UI的各个功能模块,包含: 1. 结构化的小标题层级 2. 表格和代码块展示配置示例 3. Mermaid流程图说明DAG结构 4. 实际问题的排查方法 5. 最佳实践建议 6. 可视化元素建议位置
全文约1600字,可根据需要调整具体细节或补充更多截图示例。
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