පොකුරක් නිරීක්ෂණය කරන්නේ කෙසේද අපාචේ ස්පාර්ක්?
දැනටApache Spark මහා පරිමාණ දත්ත සැකසීම සහ විශ්ලේෂණය සඳහා වඩාත් ජනප්රිය විකල්පයන්ගෙන් එකක් බවට පත්ව ඇත. බෙදා හරින ලද කාර්යයන් ඉටු කිරීමට එහි හැකියාව සහ එහි ඉහළ කාර්ය සාධනය නිෂ්පාදන පරිසරයන් සඳහා එය වඩාත් සුදුසු කරන්න. කෙසේ වෙතත්, Spark Clusters සමඟ වැඩ කරන විට, නිවැරදි මෙවලම් තිබීම අත්යවශ්ය වේ පොකුරු කාර්ය සාධනය අධීක්ෂණය සහ රෝග විනිශ්චය. මෙම ලිපියෙන්, අපි Apache Spark පොකුරක් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා පවතින හොඳම භාවිතයන් සහ මෙවලම් කිහිපයක් ගවේෂණය කරන්නෙමු.
1. ස්වදේශීය නිරීක්ෂණ මෙවලම් ස්පාර්ක්
Apache Spark විසින් පොකුරක් නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ කාර්ය සාධන ප්රමිතික එකතු කිරීමට ස්වදේශීය මෙවලම් කිහිපයක් ඉදිරිපත් කරයි. වඩාත්ම භාවිතා කරන මෙවලම් වලින් එකක් වන්නේ Spark Web UI වන අතර, එය පොකුරේ තත්ත්වය, සම්පත් භාවිතය, කාර්ය කාලසීමාව සහ අනෙකුත් දේ දෘෂ්යමාන කිරීමට චිත්රක අතුරු මුහුණතක් සපයයි. මීට අමතරව, Spark ද හැකියාව ලබා දෙයි JMX හෝ REST API හරහා කාර්ය සාධන මිනුම් භාවිතා කරන්න, පවතින අනෙකුත් අධීක්ෂණ මෙවලම් සමඟ ඒකාබද්ධ වීමට ඉඩ සලසා දීම.
2. බාහිර නිරීක්ෂණ පද්ධති සමඟ ඒකාබද්ධ වීම
දේශීය Spark මෙවලම් වලට අමතරව, පොකුරු කාර්ය සාධනය පිළිබඳ වඩාත් සම්පූර්ණ සහ සවිස්තරාත්මක දසුනක් සැපයිය හැකි බාහිර අධීක්ෂණ විසඳුම් ඇත. මෙම විසඳුම් වැනි අමතර විශේෂාංග ඉදිරිපත් කරයි අනතුරු ඇඟවීම්, ඇඟවීම් සහ පුද්ගලීකරණය කළ දෘශ්යකරණයන්, එය පොකුරේ ඇති ගැටළු හඳුනා ගැනීම සහ විසඳීම පහසු කරයි. උදාහරණ කිහිපයක් ජනප්රිය මෙවලම් අතර Apache Spark සමඟ ඒකාබද්ධ වීමට සහ අඛණ්ඩ පොකුරු නිරීක්ෂණයට ඉඩ දෙන Prometheus, Grafana සහ Datadog ඇතුළත් වේ.
3. පොකුරු නිරීක්ෂණ සඳහා හොඳම භාවිතයන්
නිවැරදි මෙවලම් භාවිතා කිරීමට අමතරව, Apache Spark පොකුර කාර්යක්ෂමව අධීක්ෂණය කිරීම සහතික කිරීම සඳහා හොඳම භාවිතයන් කිහිපයක් අනුගමනය කිරීම වැදගත් වේ. ප්රධාන අංගයක් වන්නේ නිර්වචනය කිරීමයි නිශ්චිත මිතික සහ එලාම් විය හැකි ගැටළු ඉක්මනින් හා නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමට අපට ඉඩ සලසයි. එය ද නිර්දේශ කෙරේ Spark logs මධ්යගත කරන්න සිදුවීම් සෙවීමට සහ විශ්ලේෂණයට පහසුකම් සැලසීමට. ඊට අමතරව, ක්රියාකාරී ප්රවේශයක් තිබීම සහ ස්ථාපිත කිරීම වරින් වර අධීක්ෂණය සහ සමාලෝචන චර්යාවන් සෑම විටම පොකුරේ ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහතික කිරීමට උපකාරී වනු ඇත.
සාරාංශයක් ලෙස, Apache Spark පොකුරක් නිරීක්ෂණය කිරීම ප්රශස්ත කාර්ය සාධනයක් පවත්වා ගැනීමට සහ තත්ය කාලීනව ඇති විය හැකි ගැටළු හඳුනා ගැනීමට අත්යවශ්ය වේ. දේශීය Spark මෙවලම් භාවිතා කිරීම, බාහිර නිරීක්ෂණ පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම හෝ හොඳම භාවිතයන් අනුගමනය කිරීම, නිවැරදි මෙවලම් තිබීම සහ ශක්තිමත් අධීක්ෂණ දින චර්යාවක් ඇති කිරීම Spark හි සාර්ථකත්වය සහතික කිරීම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ.
1. Apache Spark පොකුරේ මූලික වින්යාසය
Apache Spark පොකුරේ මූලික වින්යාසය:
Apache Spark පොකුරේ මූලික වින්යාසය ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහ කාර්යක්ෂම අධීක්ෂණය සහතික කිරීම සඳහා වැදගත් පියවරකි. මෙන්න අපි ඔබට ඉදිරිපත් කරනවා ප්රධාන පියවර ඔබේ පොකුර නිවැරදිව වින්යාස කිරීමට අනුගමනය කරන්න:
1. Apache Spark ස්ථාපනය කරන්න: පළමු පියවර වන්නේ එක් එක් පොකුරු නෝඩ් මත Apache Spark ස්ථාපනය කිරීමයි. ඔබට Apache Spark හි නවතම අනුවාදය නිල වෙබ් අඩවියෙන් බාගත කර ස්ථාපන උපදෙස් අනුගමනය කළ හැකිය ඔබගේ මෙහෙයුම් පද්ධතිය විශේෂිත. අනුකූලතා ගැටළු මඟහරවා ගැනීම සඳහා සියලුම නෝඩ් එකම අනුවාදය ස්ථාපනය කර ඇති බවට වග බලා ගන්න.
2 වින්යාස ගොනු සැකසීම: ස්ථාපනය කිරීමෙන් පසු, පොකුරේ එක් එක් නෝඩය සඳහා වින්යාස ගොනු වින්යාස කිරීම අවශ්ය වේ. මෙම ගොනු වලට ප්රධාන වින්යාස ගොනුව, spark-env.sh සහ spark-defaults.conf ඇතුළත් වේ. මෙම ගොනු තුළ, ඔබට ස්පාර්ක්, හැඹිලි සැකසුම් සහ අනෙකුත් වැදගත් පරාමිතීන් සඳහා වෙන් කර ඇති මතකය සැකසිය හැක. ඔබේ පොකුරේ ඇති සම්පත් අනුව මෙම සැකසුම් සකස් කිරීමට වග බලා ගන්න.
3. පොකුරු කළමනාකරු වින්යාසය: Spark වින්යාස කිරීමට අමතරව, ඔබේ පොකුරු සඳහා සුදුසු පොකුරු කළමනාකරු වින්යාස කිරීම වැදගත් වේ. ඔබට ඔබේ අවශ්යතා සහ මනාපයන් අනුව, YARN, Mesos හෝ Spark Standalone අතර තෝරා ගත හැක. සෑම පොකුරු පරිපාලකයෙකුටම තමන්ගේම වින්යාස කිරීමේ පියවර සහ නිශ්චිත අවශ්යතා ඇත, එබැවින් පර්යේෂණ කිරීම සහ සුදුසු උපදෙස් අනුගමනය කිරීම වැදගත් වේ.
මෙම මූලික වින්යාස කිරීමේ පියවර අනුගමනය කිරීමෙන්, ඔබ ඔබේ Apache Spark පොකුර නිරීක්ෂණය කිරීමට සූදානම් වනු ඇත. කාර්යක්ෂමව සහ ඔබගේ යෙදුම් සහ දත්ත සැකසුම් රැකියා වල ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහතික කරන්න. Spark logs සමාලෝචනය කිරීමට, අධීක්ෂණ මෙවලම් භාවිතා කිරීමට සහ ඔබේ පොකුරේ කාර්ය සාධනය ප්රශස්ත කිරීමට අවශ්ය පරිදි වින්යාසයන් සකස් කිරීමට මතක තබා ගන්න. වාසනාව!
2. Apache Spark සඳහා නිරීක්ෂණ මෙවලම්
Apache Spark පොකුරක් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා වඩාත් කාර්යක්ෂම ක්රමයක් වන්නේ විවිධ භාවිතා කිරීමයි අධීක්ෂණ මෙවලම්. මෙම මෙවලම් පරිපාලකයින්ට සහ සංවර්ධකයින්ට පොකුරු කාර්ය සාධනය නිරීක්ෂණය කිරීමට, බාධක හඳුනා ගැනීමට ඉඩ සලසයි සහ ගැටළු විසඳන්න .ලදායී ලෙස.
කිහිපයක් ඇත නිරීක්ෂණ මෙවලම් Apache Spark සඳහා ලබා ගත හැකි, ඇතුළුව:
- ගැන්ග්ලියා: තොරතුරු සපයන ජනප්රිය අධීක්ෂණ මෙවලමක් තථ්ය කාලය තුළ Spark පොකුරු නෝඩ් සහ සම්පත් වල ක්රියාකාරිත්වය ගැන.
- Spark Monitoring UI: මෙම මෙවලම Apache Spark වෙත ඒකාබද්ධ කර ඇති අතර පොකුරු තත්ත්වය, ධාවන රැකියා සහ සම්පත් භාවිතය නිරීක්ෂණය කිරීමට අන්තර්ක්රියාකාරී චිත්රක අතුරු මුහුණතක් සපයයි.
- Prometheus: විශාල දත්ත පරිසරයන්හි බහුලව භාවිතා වන අධීක්ෂණ සහ අනතුරු ඇඟවීමේ වේදිකාවක්, ප්රමිතික එකතු කිරීමට සහ පොකුරු කාර්ය සාධනය දෘශ්යමාන කිරීමට Apache Spark සමඟ ඒකාබද්ධ විය හැක.
මේවා භාවිතා කිරීමෙන් අධීක්ෂණ මෙවලම්දත්ත වෘත්තිකයන්ට සහ සංවර්ධකයින්ට ඔවුන්ගේ Apache Spark පොකුරේ කාර්ය සාධනය පිළිබඳ පුළුල් දෘශ්යතාවක් ලබා ගත හැක. මෙය ඔවුන්ගේ Spark යෙදුම්වල සහ රැකියා වල කාර්යක්ෂමතාවයට සහ ප්රතිචාර කාලයට බලපාන ඕනෑම ගැටළුවක් ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීමට සහ දෝෂ නිරාකරණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
3. පොකුරු සම්පත් අධීක්ෂණය
පොකුරු සම්පත් අධීක්ෂණය අපාචේ ස්පාර්ක් ප්රශස්ත ක්රියාකාරිත්වය සහතික කිරීම සහ ක්රියාකාරිත්වයට බලපෑම් කිරීමට පෙර විය හැකි ගැටළු හඳුනා ගැනීම අත්යවශ්ය වේ. මෙම අධීක්ෂණය සිදු කිරීමට මෙවලම් කිහිපයක් පවතින අතර මෙම කොටසේදී, අපි ඔබේ Spark පොකුර නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා හොඳම භාවිතයන් කිහිපයක් ගවේෂණය කරන්නෙමු.
පොකුරු සම්පත් ප්රමිතික
Apache Spark පොකුරක් කාර්යක්ෂමව අධීක්ෂණය කිරීම සඳහා, පහත ප්රධාන සම්පත් ප්රමිතික සලකා බැලීම වැදගත් වේ:
- CPU භාවිතය: මෙම මිතිකය පොකුරු CPU කාර්යබහුල වන කාල ප්රතිශතය මනිනු ලබයි. ඉහළ අගයක් මඟින් පද්ධතියේ අධික බරක් දැක්විය හැක.
- මතක භාවිතය: මතක භාවිතය අධීක්ෂණය කිරීම මතකයෙන් බැහැර තත්ත්වයන් වැලැක්වීමට සහ ස්ථාවර කාර්ය සාධනය සහතික කිරීමට වැදගත් වේ. භෞතික සහ අතථ්ය මතක භාවිතය යන දෙකම නිරීක්ෂණය කළ හැකිය.
- ගබඩා ධාරිතාව: පවතින ගබඩා ඉඩ සැකසීම සඳහා අත්යවශ්ය වේ දත්ත ගබඩා කිරීම පොකුරේ.. භාවිතා කරන ධාරිතාවය සමීපව නිරීක්ෂණය කිරීම වැදගත් වන අතර පද්ධතිය අවකාශය අවසන් වීම වැළැක්වීමට පියවර ගැනීම වැදගත් වේ.
Spark පොකුරු නිරීක්ෂණය සඳහා මෙවලම්
ඔබගේ Apache Spark පොකුර ඵලදායි ලෙස නිරීක්ෂණය කිරීමට ඔබට උපකාර කළ හැකි මෙවලම් කිහිපයක් තිබේ. බහුලව භාවිතා වන සමහරක් ඇතුළත් වේ:
- ගැන්ග්ලියා: මෙම විවෘත මූලාශ්ර අධීක්ෂණ මෙවලම ප්රස්ථාර සපයයි නියම වේලාවේ සහ CPU, මතකය සහ ජාල කලාප පළල වැනි පොකුරු සම්පත් භාවිතය පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක මිනුම්.
- Prometheus: මෙම මෙවලම තත්ය කාලීන පද්ධති ප්රමිතික එකතු කිරීම සහ දෘශ්යකරණය කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි, CPU, මතකය, ජාල ප්රමාදය සහ Spark පොකුරට අදාළ අනෙකුත් ගුණාංග නිරීක්ෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
- දත්ත බල්ලා: ජනප්රිය නිරීක්ෂණ සේවාවකි වලාකුළ තුළ අභිරුචිකරණය කළ හැකි ඇඟවීම් සහ අන්තර්ක්රියාකාරී උපකරණ පුවරු ඇතුළුව Spark' පොකුරු නිරීක්ෂණය සඳහා පුළුල් පරාසයක විශේෂාංග ඉදිරිපත් කරයි.
නිගමනය
Apache Spark පොකුරු සම්පත් අධීක්ෂණය ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහතික කිරීමට සහ පරිමාණයේ ගැටළු මඟහරවා ගැනීමට අත්යවශ්ය වේ. හොඳම භාවිතයන් අනුගමනය කිරීමෙන් සහ සුදුසු අධීක්ෂණ මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන්, ඔබට විභව බාධක හඳුනාගෙන ඔබේ පොකුරු කාර්ය සාධනය ප්රශස්ත කළ හැක. CPU භාවිතය, මතක භාවිතය, සහ ගබඩා ධාරිතාව වැනි ප්රධාන මිතික පිළිබඳව අවධානයෙන් සිටීමට මතක තබා ගන්න, සහ සවිස්තරාත්මක සහ ඵලදායී අධීක්ෂණය සඳහා Ganglia, Prometheus, හෝ DataDog වැනි මෙවලම් භාවිතා කරන්න.
4. Spark Performance Monitoring
Spark යනු ලොව පුරා පොකුරු රාශියක භාවිතා වන බලවත් විශාල දත්ත සැකසුම් එන්ජිමකි. කෙසේ වෙතත්, ඔබගේ Apache Spark පොකුර අපේක්ෂිත පරිදි ක්රියාත්මක වන බව සහතික කිරීමට, කාර්යක්ෂම මාර්ගය, නිත්ය කාර්ය සාධන අධීක්ෂණය අත්යවශ්ය වේ. මෙය ඔබට විභව බාධක හඳුනා ගැනීමට සහ ඔබේ පොකුරේ ඇති සම්පත් ප්රශස්ත කිරීමට ඉඩ සලසයි. ඵලදායී අධීක්ෂණය සඳහා ප්රධාන උපාය මාර්ග කිහිපයක් මෙන්න:
1. ප්රමිතික සහ එලාම් වින්යාසය: ඵලදායී අධීක්ෂණය සඳහා, ප්රධාන Spark metrics වින්යාස කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම අත්යවශ්ය වේ. ඔබට මෙම ප්රමිතික එකතු කිරීමට සහ දෘශ්යමාන කිරීමට Spark's JMX අධීක්ෂණ පද්ධතිය හෝ Prometheus වැනි තෙවන පාර්ශවීය විසඳුම් වැනි මෙවලම් භාවිතා කළ හැක. මීට අමතරව, ඇතැම් කාර්ය සාධන සීමාවන් ඉක්මවා ගිය විට දැනුම්දීම් ලබා ගැනීමට අනතුරු ඇඟවීම් සැකසීම හොඳ අදහසකි, එමඟින් ඔබට ගැටළු ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීමට සහ විසඳීමට ඉඩ සලසයි.
2. ලොග් විශ්ලේෂණය සහ ගැටළු නිර්ණය: ලොග් අධීක්ෂණය යනු ඔබේ Spark පොකුරේ කාර්ය සාධන ගැටළු හඳුනාගැනීමේ තීරණාත්මක කොටසකි. ඔබට ලොග් ප්රතිදානය සුදුසු ලෙස වින්යාසගත කළ හැකි අතර Spark විසින් ජනනය කරන ලද ලොග එකතු කර විශ්ලේෂණය කිරීමට ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) වැනි මෙවලම් භාවිතා කරන්න. මෙමගින් ඔබට අධික මතක භාවිතය හෝ රැකියා අවහිර කිරීම වැනි ගැටළු හඳුනා ගැනීමටත්, නියමිත වේලාවට නිවැරදි ක්රියාමාර්ග ගැනීමටත් ඉඩ සලසයි.
3. කාර්ය සාධන ප්රශස්තකරණය: කාර්ය සාධන අධීක්ෂණය ඔබේ Spark පොකුර ප්රශස්ත කිරීමට ද ඔබට අවස්ථාව ලබා දෙයි. පවතින සම්පත් භාවිතය ප්රශස්ත කිරීම සඳහා මතකයේ ප්රමාණය සහ සමාන්තරකරණය වැනි සැකසුම් ගැලපීම මෙයට ඇතුළත් වේ. මීට අමතරව, ඔබට ඔබේ Spark යෙදුම්වල ක්රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා නිසි දත්ත කොටස් කිරීම හෝ හැඹිලි භාවිතා කිරීම වැනි තාක්ෂණික ක්රම භාවිතා කළ හැක. අඛණ්ඩ කාර්ය සාධන අධීක්ෂණය ඔබට මෙම ප්රශස්තකරණයන්හි බලපෑම තක්සේරු කිරීමට සහ අවශ්ය පරිදි ගැලපීම් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
සාරාංශයක් ලෙස, කාර්යක්ෂම ක්රියාකාරිත්වය සහතික කිරීම සඳහා ඔබේ Apache Spark පොකුරේ කාර්ය සාධනය නිතිපතා අධීක්ෂණය කිරීම අත්යවශ්ය වේ. ප්රමිතික සහ අනතුරු ඇඟවීම් වින්යාස කිරීමෙන්, ලඝු-සටහන් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් සහ ගැටළු හඳුනා ගැනීමෙන් සහ කාර්ය සාධනය ප්රශස්ත කිරීමෙන්, ඔබට ඔබේ පොකුර ඉහළම තත්ත්වයේ තබා ගැනීමට සහ ඔබේ Spark යෙදුම්වල අගය උපරිම කිරීමට හැකිය. ශක්තිමත් අධීක්ෂණ උපාය මාර්ගයක් විය හැකි ගැටළු සමඟ කටයුතු කිරීමට සහ ඔබේ Spark පොකුරේ ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහතික කිරීමට සුදානම් වීම ගැන සැලකිලිමත් වීම ද ඇතුළත් බව අමතක නොකරන්න.
5. දෝෂ සහ පොකුරු අසාර්ථක වීම් සඳහා නිරීක්ෂණය කිරීම
පොකුරේ දෝෂ සහ අසාර්ථකත්වය නිරීක්ෂණය කිරීම
Apache Spark පොකුරක දෝෂ සහ අසාර්ථක වීම් නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ හඳුනා ගැනීමට භාවිතා කළ හැකි මෙවලම් සහ ශිල්පීය ක්රම කිහිපයක් තිබේ. පළමුව, ලොග් වීමට සහ දෝෂ පණිවිඩ සහ පද්ධති සිදුවීම් ගබඩා කිරීමට Apache Log4j වැනි නිසි ලොග් කිරීමේ පද්ධතියක් භාවිතා කිරීම අත්යවශ්ය වේ. මෙය අපට තත්ය කාලීනව දෝෂ හඳුනා ගැනීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි, දෝශ නිරාකරණය කිරීම සහ කාර්ය සාධනය ප්රශස්ත කිරීම පහසු කරයි.
සිදුවීම් සටහන් කිරීමට අමතරව, Apache Zeppelin හෝ ‘Grafana වැනි අධීක්ෂණ සහ දෘශ්යකරණ මෙවලම් භාවිතා කිරීම ද වැදගත් වේ, තථ්ය කාලය තුළ පොකුරේ තත්ත්වය පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් ලබා ගැනීමට මෙම මෙවලම් අපට සම්පත් භාවිතය නිරීක්ෂණය කිරීමට ඉඩ සලසයි. CPU සහ මතකය වැනි, මෙන්ම පොකුරේ කිසියම් විෂමතාවයක් හෝ සංතෘප්තියක් හඳුනා ගැනීම. දෝෂ හෝ බරපතල අසාර්ථක වීම් සිදු වූ විට දැනුම්දීම් ලබා ගැනීමට ඇඟවීම් වින්යාස කිරීමට ද හැකිය.
Apache Spark පොකුරේ දෝෂ සහ අසාර්ථක වීම් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා තවත් ප්රයෝජනවත් තාක්ෂණයක් නම්, ගොඩනඟන ලද දෝෂ ඉවසීමේ සහ ප්රතිසාධන යාන්ත්රණ භාවිතා කිරීමයි. වේදිකාවේ. Spark මඟින් අතරමැදි දත්ත තැටියේ ගබඩා කිරීම සහ අසාර්ථක වූ කාර්යයන් ස්වයංක්රීයව නැවත ක්රියාත්මක කිරීමේ හැකියාව වැනි යාන්ත්රණ සපයයි. මෙම යාන්ත්රණයන් අසාර්ථක වූ විට පවා දත්ත සැකසීම අඛණ්ඩව සිදුවන බව සහතික කරයි, එමඟින් පොකුරු කාර්ය සාධනය සහ ලබා ගැනීමේ හැකියාව මත දෝෂ වල බලපෑම අවම කරයි. මෙම යාන්ත්රණවල නිසි වින්යාසය සහ ගැලපීම සමඟ, අපට පොකුර ශක්තිමත් සහ විශ්වාසදායක බව සහතික කළ හැකිය.
6. Spark task monitoring and scheduling
Apache Spark පොකුරක ප්රශස්ත කාර්ය සාධනය සහ කාර්යක්ෂමතාව සහතික කිරීම සඳහා Spark කාර්යයන් අධීක්ෂණය කිරීම සහ කාලසටහන්ගත කිරීම අත්යවශ්ය වේ. පොකුරේ විභවය උපරිම කිරීම සහ විභව ගැටළු වළක්වා ගැනීම සඳහා, කාර්යයේ තත්ත්වය සමීපව නිරීක්ෂණය කිරීම සහ ස්පාර්ක් මෙහෙයුම් නිසි ලෙස උපලේඛනගත කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
කාර්යයන් නිරීක්ෂණය කිරීම:
Spark හි කාර්යයන් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා වඩාත් ප්රයෝජනවත් මෙවලමක් වන්නේ Spark Web UI. මෙම අතුරුමුහුණත මඟින් ඔබට තත්ය කාලීනව කාර්යයන් වල තත්ත්වය මෙන්ම සම්පත් භාවිතය සහ සමස්ත වැඩ ප්රගතිය බැලීමට ඉඩ සලසයි. අතිරේකව, එය කාර්ය ක්රියාත්මක කිරීමේ කාලය, මතක භාවිතය සහ දෝෂ ලොග වැනි කාර්ය සාධන ප්රමිතික පිළිබඳ වටිනා තොරතුරු සපයයි. බාධක හඳුනා ගැනීමට සහ පොකුරු වින්යාසය ප්රශස්ත කිරීමට මෙම ප්රමිතික අධීක්ෂණය කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.
Spark වැඩසටහන්කරණය:
යන සංකල්පය මත Spark programming පදනම් වේ පරිවර්තනයන් y කොටස්. පරිවර්තන යනු පෙරහන්, සිතියම්ගත කිරීම්, හෝ එකතු කිරීම් වැනි දත්තවලට නිශ්චිත තර්කයක් යොදන මෙහෙයුම් වේ. අනෙක් අතට, ක්රියා යනු අගයක් ලබා දෙන හෝ ප්රතිඵල ගබඩා පද්ධතියකට සුරකින මෙහෙයුම් වේ. Spark ක්රමලේඛනය කිරීමේදී, එක් එක් මෙහෙයුමේ කාර්යභාරය සහ එහි කාර්ය සාධනය සහ පරිමාණය කෙරෙහි එහි බලපෑම සලකා බැලීම වැදගත් වේ.ඊට අමතරව, කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා දත්ත කොටස් කිරීම සහ මතකයේ රැඳී සිටීම වැනි ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කිරීම යෝග්ය වේ.
අමතර මෙවලම්:
Spark Web UI වලට අමතරව, Spark අධීක්ෂණය සහ වැඩසටහන්කරණය සඳහා වෙනත් ප්රයෝජනවත් මෙවලම් තිබේ. Spark Monitoring CPU භාවිතය සහ සේවක තත්ත්වය වැනි අධීක්ෂණය සඳහා අමතර ප්රමිතික සපයන a පුස්තකාලයකි.’ වැනි තෙවන පාර්ශවීය මෙවලම් භාවිතා කිරීමට ද හැකිය Prometheus සහ ග්රැෆනා, අභිරුචි උපකරණ පුවරු සෑදීමට සහ Spark metrics වඩාත් කාර්යක්ෂමව බැලීමට. මෙම මෙවලම් පොකුරට ගැඹුරු දෘශ්යතාව සපයන අතර පද්ධතියේ ක්රියාකාරීත්වයට බලපෑම් කිරීමට පෙර විය හැකි ගැටළු හඳුනා ගැනීම පහසු කරයි. කෙටියෙන් කිවහොත්, Apache Spark පොකුරක හැකියාවන්ගෙන් උපරිම ප්රයෝජන ගැනීම සහ එහි ප්රශස්ත ක්රියාකාරිත්වය සහතික කිරීම සඳහා නිසි අධීක්ෂණය සහ කාර්යක්ෂම උපලේඛනගත කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.නිවැරදි මෙවලම් සහ ශිල්පීය ක්රම සමඟින්, බාධක හඳුනා ගැනීමට, මෙහෙයුම් ප්රශස්ත කිරීමට සහ ඒවාට බලපාන පෙර ගැටළු විසඳීමට හැකිය. කාර්යයේ ගුණාත්මකභාවය.
7. Spark Cluster monitoring ප්රශස්තකරණය
Spark Cluster Monitoring ප්රශස්ත කිරීම
Apache Spark පොකුරක් නිසි ලෙස නිරීක්ෂණය කිරීම ප්රශස්ත කාර්ය සාධනයක් පවත්වා ගැනීමට සහ පවතින සම්පත් උපරිම කිරීමට ඉතා වැදගත් වේ. පොකුරු ප්රමාණය සහ යෙදුම් සංකීර්ණත්වය වැඩි වන විට, අධීක්ෂණය නිවැරදිව වින්යාස කර ඇති බව සහතික කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. මෙම කොටසේදී, අපි ස්පාර්ක් පොකුරක් අධීක්ෂණය ප්රශස්ත කිරීම සඳහා සමහර උපාය මාර්ග සහ ශිල්පීය ක්රම දෙස බලමු.
1. ප්රමිතික සහ ඇඟවීම් වින්යාසය
ස්පාර්ක් පොකුරු අධීක්ෂණය ප්රශස්ත කිරීමට අප කළ යුතු පළමු දෙය නම් අදාළ ප්රමිතික සහ ඇඟවීම් වින්යාස කිරීමයි. මෙය අපට තථ්ය කාලය තුළ පොකුරු කාර්ය සාධනය නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ තීරණාත්මක සීමාවන් කරා ළඟා වූ විට දැනුම්දීම් ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. CPU භාවිතය, භාවිතා කරන මතකය, ජාල හුවමාරු අනුපාතය සහ තැටි භාවිතය අප විසින් සලකා බැලිය යුතු ප්රධාන මිතික කිහිපයක්. මෙම ප්රමිතික සඳහා ඇඟවීම් සැකසීමෙන්, අපට ප්රායෝගිකව ගැටළු හඳුනා ගැනීමට සහ විසඳීමට හැකි වනු ඇත, එමඟින් විභව කාර්ය සාධන ගැටළු මඟහරවා ගත හැකිය.
2. නිරීක්ෂණ මෙවලම් භාවිතය
ස්පාර්ක් පොකුරු අධීක්ෂණය ප්රශස්ත කිරීමට අපට උපකාර කළ හැකි විවිධ නිරීක්ෂණ මෙවලම් තිබේ. මෙම මෙවලම්වලට තනි නෝඩ් ක්රියාකාරිත්වය, සම්පත් භාවිතය, සහ පද්ධති ප්රමිතික පිළිබඳ සවිස්තර තොරතුරු සැපයිය හැකිය. ග්රැෆනා, ප්රොමිතියස් සහ ගැන්ග්ලියා වැනි වඩාත් ජනප්රිය මෙවලම් කිහිපයක්. මෙම මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන්, අපට අධීක්ෂණ දත්ත වඩාත් කාර්යක්ෂමව දෘශ්යමාන කර විශ්ලේෂණය කළ හැකිය, අපගේ පොකුරේ වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා බාධක සහ ක්ෂේත්ර ඉක්මනින් හඳුනා ගත හැකිය.
3. කාර්යයන් සහ රැකියා නිරීක්ෂණය කිරීම
පද්ධති සහ සම්පත් අධීක්ෂණයට අමතරව, Spark පොකුරේ ක්රියාත්මක වන කාර්යයන් සහ රැකියා පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක ලුහුබැඳීම වැදගත් වේ. කාර්යය ක්රියාත්මක කිරීමේදී ඇති විය හැකි බාධක හෝ අකාර්යක්ෂමතා හඳුනා ගැනීමට මෙය අපට ඉඩ සලසයි. මතක තබා ගත යුතු සමහර වැදගත් ප්රමිතිකවලට කාර්යය ක්රියාත්මක කිරීමේ කාලය, සම්පූර්ණ කළ කාර්යයන් ගණන සහ අසාර්ථක වූ කාර්යයන් ගණන ඇතුළත් වේ. මෙම දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, අපගේ රැකියා තවදුරටත් ප්රශස්ත කිරීමට සහ පොකුරේ සමස්ත කාර්ය සාධනය වැඩිදියුණු කිරීමට අපට හැකි වනු ඇත.
සාරාංශයක් ලෙස, Spark cluster monitoring ප්රශස්ත කිරීම ප්රශස්ත ක්රියාකාරිත්වය සහතික කිරීම සහ පවතින සම්පත් උපරිම කිරීම සඳහා ප්රධාන වේ, ඵලදායි අධීක්ෂණ මෙවලම් භාවිතා කරන්න, සහ සවිස්තරාත්මක කාර්යයන් සහ රැකියා අපට ක්රියාත්මක කළ හැකි ප්රධාන උපාය මාර්ග වේ. අපගේ අධීක්ෂණය වැඩිදියුණු කිරීමෙන්, Apache Spark හි අපගේ යෙදුම්වල සාර්ථකත්වය සහතික කරමින්, කාර්ය සාධන ගැටළු කල්තියා හඳුනා ගැනීමට සහ විසඳීමට අපට හැකි වනු ඇත.
මම සෙබස්තියන් විදාල්, තාක්ෂණය සහ DIY ගැන දැඩි උනන්දුවක් දක්වන පරිගණක ඉංජිනේරුවෙක්. තවද, මම එහි නිර්මාතෘ වෙමි tecnobits.com, මම තාක්ෂණය වඩාත් ප්රවේශ විය හැකි සහ සැමට තේරුම් ගත හැකි කිරීමට නිබන්ධන බෙදාහදා ගනී.