Monitorizarea Execuției cu Spark UI și History Server în Apache Spark & PySpark

cli Apache Spark 3.5 / Monitoring Q&A / Distribuie cod

Diagnosticarea performanței joburilor, inspectarea grafurilor DAG, a taskurilor lente și a fenomenului de Data Skew.

Sintaxă
http://localhost:4040 / Spark History Server (port 18080)

Spark UI este interfața web integrată lansată automat pe portul 4040 al nodului driver în timpul rulării oricărei aplicații Spark. Oferă vizibilitate profundă în fiecare etapă de execuție:

  • Jobs & Stages: Afișează graful direcționat aciclic (DAG) și timpul petrecut în fiecare transformare.
  • Tasks & Event Timeline: Identifică instantaneu taskurile lente („stragglers”) cauzate de dezechilibrul de distribuție a datelor (Data Skew).
  • Storage: Arată DataFrame-urile salvate în memorie prin cache() și procentul de RAM ocupat.
  • SQL / Dataframe Tab: Prezintă planul logic detaliat și planul fizic optimizat generat de Catalyst.
Exemplu: Accesarea interfeței și configurarea jurnalului de evenimente pentru History Server
# Activarea jurnalizării evenimentelor pentru vizualizare post-execuție în History Server:
spark = SparkSession.builder \
    .appName("JobCuMonitorizare") \
    .config("spark.eventLog.enabled", "true") \
    .config("spark.eventLog.dir", "hdfs:///var/log/spark/apps") \
    .getOrCreate()

# Interfața live poate fi accesată în browser la:
# http://:4040

Comunitate & Schimb de cunoștințe

Întrebări & Exemple de Cod: Monitorizarea Execuției cu Spark UI și History Server

Ai o nelămurire despre utilizarea comenzii Monitorizarea Execuției cu Spark UI și History Server sau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!

💬

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.

Comunitate Adaugă o întrebare sau distribuie un cod

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.