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Überwachung von EMR Amazon-Metriken mit CloudWatch
Die Metriken werden alle fünf Minuten aktualisiert und automatisch CloudWatch für jeden EMR Amazon-Cluster gesammelt und weitergeleitet. Dieses Intervall kann nicht konfiguriert werden. Für die unter angegebenen EMR Amazon-Metriken fallen keine Gebühren an CloudWatch. Diese fünfminütigen Datenpunktmetriken werden 63 Tage lang archiviert. Danach werden die Daten verworfen.
Wie verwende ich EMR Amazon-Metriken?
Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Verwendungszwecke für von Amazon gemeldete MetrikenEMR. Es handelt sich dabei um Vorschläge für den Einstieg und nicht um eine umfassende Liste. Eine vollständige Liste der von Amazon EMR gemeldeten Kennzahlen finden Sie unterVon Amazon gemeldete Metriken EMR in CloudWatch.
| Wie gehe ich vor? | Relevante Metriken |
|---|---|
| Verfolgen des Cluster-Fortschritts | Sehen Sie sich die Metriken RunningMapTasks, RemainingMapTasks, RunningReduceTasks und RemainingReduceTasks an. |
| Erkennen von Clustern im Leerlauf | Die IsIdle-Metrik verfolgt, ob ein Cluster verfügbar ist, aber aktuell keine Aufgaben ausführt. Sie können einen Alarm einrichten, wenn sich der Cluster für einen bestimmten Zeitraum im Leerlauf befunden hat z. B. 30 Minuten. |
| Erkennen, wenn ein Knoten zu wenig Speicherplatz hat | Die MRUnhealthyNodes Metrik verfolgt, wann einem oder mehreren Kern- oder Taskknoten der lokale Festplattenspeicher ausgeht und sie in einen bestimmten UNHEALTHY YARN Status übergehen. Zum Beispiel haben Core- oder Aufgabenknoten nur noch wenig Speicherplatz zur Verfügung und sie können keine Aufgaben ausführen. |
| Erkennen, wenn ein Cluster zu wenig Speicherplatz hat | Die HDFSUtilization Metrik überwacht die kombinierte HDFS Kapazität des Clusters und kann eine Größenänderung des Clusters erfordern, um weitere Kernknoten hinzuzufügen. Beispielsweise ist die HDFS Auslastung hoch, was sich auf Jobs und den Zustand des Clusters auswirken kann. |
| Erkennt, wenn ein Cluster mit reduzierter Kapazität läuft | Die MRLostNodes-Metrik verfolgt, wann ein oder mehrere Core- oder Aufgabenknoten nicht mit dem Hauptknoten kommunizieren können. Beispielsweise ist der Core- oder Aufgabenknoten für den Hauptknoten nicht erreichbar. |
Weitere Informationen finden Sie unter Der EMR Amazon-Cluster endet mit NO_ _ LEFT und den SLAVE Kernknoten _BY_ FAILED MASTER und AWSSupport-A nalyzeEMRLogs.
CloudWatch Zugriffsmetriken für Amazon EMR
Sie können die Metriken, über die Amazon EMR berichtet, CloudWatch über die EMR Amazon-Konsole oder die CloudWatch Konsole anzeigen. Sie können Metriken auch mit dem CloudWatch CLI Befehl mon-get-stats oder dem abrufen CloudWatch GetMetricStatisticsAPI. Weitere Informationen zum Anzeigen oder Abrufen von Messwerten für Amazon EMR finden CloudWatch Sie im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.
Von Amazon gemeldete Metriken EMR in CloudWatch
In den folgenden Tabellen sind die Metriken aufgeführt, die Amazon in der Konsole EMR meldet und an CloudWatch die Amazon weiterleitet.
EMRAmazon-Metriken
Amazon EMR sendet Daten für verschiedene Metriken an CloudWatch. Alle EMR Amazon-Cluster senden automatisch Metriken in Intervallen von fünf Minuten. Die Metriken werden für zwei Wochen archiviert. Nach Ablauf dieses Zeitraums werden die Daten verworfen.
Der AWS/ElasticMapReduce-Namespace enthält die folgenden Metriken.
Anmerkung
Amazon EMR ruft Metriken aus einem Cluster ab. Wenn die Verbindung zu einem Cluster verloren geht, werden keine Metriken gemeldet, bis der Cluster wieder verfügbar ist.
Die folgenden Metriken sind für Cluster mit Hadoop 2.x -Versionen verfügbar.
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
| Cluster-Status | |
IsIdle |
Gibt an, dass ein Cluster keine Arbeiten mehr ausführt, aber unverändert aktiv ist und Kosten verursacht. Der Wert beträgt 1, wenn weder Tasks noch Aufträge ausgeführt werden, andernfalls beträgt der Wert 0. Dieser Wert wird in 5-Minuten-Intervallen geprüft. Wenn der Wert 1 beträgt, bedeutet dies, dass der Cluster zum Zeitpunkt der Prüfung ungenutzt war, aber nicht die gesamten fünf Minuten. Um Falschmeldungen zu vermeiden, sollten Sie einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert in mehreren aufeinander folgenden 5-Minuten-Prüfungen 1 beträgt. Sie können zum Beispiel einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert 30 Minuten oder länger 1 beträgt. Anwendungsfall: Cluster-Leistung überwachen Einheiten: boolescher Wert |
ContainerAllocated |
Die Anzahl der Ressourcencontainer, die von der ResourceManager zugewiesen wurden. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
ContainerReserved |
Anzahl der reservierten Container. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
ContainerPending |
Anzahl der Container in der Warteschlange, die noch nicht zugeordnet worden sind. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
ContainerPendingRatio |
Das Verhältnis von ausstehenden Containern zu zugewiesenen Containern (ContainerPendingRatio = ContainerPending / ContainerAllocated). Wenn ContainerAllocated = 0, dann ContainerPendingRatio =ContainerPending. Der Wert von ContainerPendingRatio steht für eine Zahl, nicht für einen Prozentsatz. Dieser Wert ist zum Skalieren von Cluster-Ressourcen anhand des Zuordnungsverhaltens des Containers hilfreich. Einheiten: Anzahl |
AppsCompleted |
Die Anzahl der eingereichten Anträge, YARN die abgeschlossen wurden. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
AppsFailed |
Die Anzahl der YARN eingereichten Anträge wurde nicht abgeschlossen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
AppsKilled |
Die Anzahl der YARN eingereichten Anträge wurde abgelehnt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
AppsPending |
Die Anzahl der bei YARN dieser Stelle eingereichten Anträge ist noch nicht abgeschlossen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
AppsRunning |
Die Anzahl der Bewerbungen, die bei YARN diesem Dienst eingereicht wurden, laufen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
AppsSubmitted |
Die Anzahl der Anträge, die bei eingereicht wurdenYARN. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
| Knotenstatus | |
CoreNodesRunning |
Anzahl der arbeitenden Core-Knoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
CoreNodesPending |
Anzahl der Core-Knoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Core-Knoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
LiveDataNodes |
Prozentsatz der Datenknoten, die Arbeit von Hadoop empfangen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Prozent |
MRTotalNodes |
Die Anzahl der Knoten, die derzeit für MapReduce Jobs verfügbar sind. Entspricht einer YARN Metrik Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MRActiveNodes |
Die Anzahl der Knoten, auf denen derzeit MapReduce Aufgaben oder Jobs ausgeführt werden. Entspricht einer YARN Metrik Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MRLostNodes |
Die Anzahl der Knoten MapReduce , denen zugewiesen wurde, die in einem LOST Status markiert wurden. Entspricht einer YARN Metrik Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
MRUnhealthyNodes |
Die Anzahl der Knoten, die für MapReduce Jobs verfügbar sind, die in einem UNHEALTHY Status markiert sind. Entspricht einer YARN Metrik Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MRDecommissionedNodes |
Die Anzahl der Knoten, die MapReduce Anwendungen zugewiesen sind, die als DECOMMISSIONED Status markiert wurden. Entspricht einer YARN Metrik Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
MRRebootedNodes |
Die Anzahl der verfügbaren Knoten, MapReduce die neu gestartet und als Status markiert wurden. REBOOTED Entspricht einer Metrik. YARN Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
MultiMasterInstanceGroupNodesRunning |
Die Anzahl der zurzeit ausgeführten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: Anzahl |
MultiMasterInstanceGroupNodesRunningPercentage |
Der Prozentsatz der zurzeit im Verhältnis zur angeforderten Instance-Zahl für Master-Knoten ausgeführten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: Prozent |
MultiMasterInstanceGroupNodesRequested |
Die Anzahl der angeforderten Master-Knoten. Anwendungsfall: Überwachen von Ausfall und Ersetzung eines Master-Knotens Einheiten: Anzahl |
| IO | |
S3 BytesWritten |
Anzahl der auf Amazon S3 geschriebenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
S3 BytesRead |
Anzahl der von Amazon S3 gelesenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
HDFSUtilization |
Der Prozentsatz des aktuell genutzten HDFS Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: Prozent |
HDFSBytesRead |
Die Anzahl der Byte, aus denen gelesen wurdeHDFS. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
HDFSBytesWritten |
Die Anzahl der Byte, in die geschrieben wurde. HDFS Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MissingBlocks |
Die Anzahl der Blöcke, in denen es keine HDFS Replikate gibt. Hierbei kann es sich um beschädigte Blöcke handeln. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
CorruptBlocks |
Die Anzahl der Blöcke, die als beschädigt HDFS gemeldet werden. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
TotalLoad |
Gesamtanzahl der gleichzeitigen Datenübertragungen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
MemoryTotalMB |
Gesamtgröße des Speichers im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MemoryReservedMB |
Größe des reservierten Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MemoryAvailableMB |
Verfügbarer zuzuordnender Speicher. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
YARNMemoryAvailablePercentage |
Der Prozentsatz des verbleibenden Speichers, der für verfügbar ist YARN (YARNMemoryAvailablePercentage= MemoryAvailable MB/MemoryTotalMB). Dieser Wert ist nützlich für die Skalierung von Clusterressourcen auf der Grundlage der YARN Speichernutzung. Einheiten: Prozent |
MemoryAllocatedMB |
Menge des dem Cluster zugeordneten Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
PendingDeletionBlocks |
Anzahl der zum Löschen gekennzeichneten Blöcke. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
UnderReplicatedBlocks |
Anzahl der Blöcke, die nochmals repliziert werden müssen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
DfsPendingReplicationBlocks |
Status der Blockreplikation: replizierte Blöcke, Alter der Replikationsanforderung und nicht erfolgreiche Replikationsanforderungen. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
CapacityRemainingGB |
Die Menge der verbleibenden HDFS Festplattenkapazität. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen, Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
Nachfolgend sind die Hadoop 1-Metriken aufgeführt:
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
| Cluster-Status | |
IsIdle |
Gibt an, dass ein Cluster keine Arbeiten mehr ausführt, aber unverändert aktiv ist und Kosten verursacht. Der Wert beträgt 1, wenn weder Tasks noch Aufträge ausgeführt werden, andernfalls beträgt der Wert 0. Dieser Wert wird in 5-Minuten-Intervallen geprüft. Wenn der Wert 1 beträgt, bedeutet dies, dass der Cluster zum Zeitpunkt der Prüfung ungenutzt war, aber nicht die gesamten fünf Minuten. Um Falschmeldungen zu vermeiden, sollten Sie einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert in mehreren aufeinander folgenden 5-Minuten-Prüfungen 1 beträgt. Sie können zum Beispiel einen Alarm auslösen, wenn dieser Wert 30 Minuten oder länger 1 beträgt. Anwendungsfall: Cluster-Leistung überwachen Einheiten: boolescher Wert |
JobsRunning |
Anzahl der Aufträge im Cluster, die gegenwärtig ausgeführt werden. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
JobsFailed |
Anzahl der fehlgeschlagenen Aufträge im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
| Map/Reduce | |
MapTasksRunning |
Anzahl der Map-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MapTasksRemaining |
Anzahl der verbleibenden Map-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Eine verbleibende Map-Task ist eine Task, die sich in keinem der folgenden Zustände befindet: Running, Killed oder Completed. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MapSlotsOpen |
Ungenutzte Kapazität für Map-Tasks. Dies wird als die maximale Anzahl von Map-Tasks für einen bestimmten Cluster abzüglich der Gesamtanzahl der gegenwärtig ausgeführten Map-Tasks in diesem Cluster berechnet. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: Anzahl |
RemainingMapTasksPerSlot |
Das Verhältnis der insgesamt verbleibenden Map-Tasks, bezogen auf die insgesamt verfügbaren Map-Slots im Cluster. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: Verhältnis |
ReduceTasksRunning |
Anzahl der laufenden Reduce-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
ReduceTasksRemaining |
Anzahl der verbleibenden Reduce-Tasks für jeden Auftrag. Wenn Sie einen Scheduler installiert haben und mehrere Aufträge ausführen, werden mehrere Grafiken erstellt. Anwendungsfall: Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
ReduceSlotsOpen |
Ungenutzte Kapazität für Reduce-Tasks. Dies wird als die maximale Anzahl von Reduce-Tasks für einen bestimmten Cluster abzüglich der Gesamtanzahl der gegenwärtig ausgeführten Reduce-Tasks in diesem Cluster berechnet. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: Anzahl |
| Knotenstatus | |
CoreNodesRunning |
Anzahl der arbeitenden Core-Knoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
CoreNodesPending |
Anzahl der Core-Knoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Core-Knoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
LiveDataNodes |
Prozentsatz der Datenknoten, die Arbeit von Hadoop empfangen. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Prozent |
TaskNodesRunning |
Anzahl der arbeitenden Aufgabenknoten. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
TaskNodesPending |
Anzahl der Aufgabenknoten, die auf eine Zuordnung warten. Es müssen nicht alle angeforderten Aufgabenknoten sofort verfügbar sein. Diese Metrik gibt die ausstehenden Anforderungen an. Die Datenpunkte dieser Metrik werden nur dann angegeben, wenn die zugehörige Instance-Gruppe existiert. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
LiveTaskTrackers |
Prozentsatz der funktionierenden Task-Tracker. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Prozent |
| IO | |
S3 BytesWritten |
Anzahl der auf Amazon S3 geschriebenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
S3 BytesRead |
Anzahl der von Amazon S3 gelesenen Bytes. Diese Metrik aggregiert nur MapReduce Jobs und gilt nicht für andere Workloads bei Amazon. EMR Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
HDFSUtilization |
Der Prozentsatz des aktuell genutzten HDFS Speichers. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren Einheiten: Prozent |
HDFSBytesRead |
Die Anzahl der Byte, aus denen gelesen wurdeHDFS. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
HDFSBytesWritten |
Die Anzahl der Byte, in die geschrieben wurdeHDFS. Anwendungsfall: Cluster-Leistung analysieren, Cluster-Fortschritt überwachen Einheiten: Anzahl |
MissingBlocks |
Die Anzahl der Blöcke, in denen es HDFS keine Replikate gibt. Hierbei kann es sich um beschädigte Blöcke handeln. Anwendungsfall: Cluster-Zustand überwachen Einheiten: Anzahl |
TotalLoad |
Die aktuelle Gesamtzahl der Leser und Schreiber, die von allen DataNodes in einem Cluster gemeldet wurden. Anwendungsfall: Diagnose des Grads, in dem ein hoher E/A-Wert zu einer schlechten Leistung bei der Job-Ausführung beitragen könnte. Worker-Knoten, auf denen der DataNode Daemon ausgeführt wird, müssen auch Mapping- und Reduce-Aufgaben ausführen. Dauerhaft hohe TotalLoad Werte im Laufe der Zeit können darauf hindeuten, dass ein hoher I/O-Wert möglicherweise zu einer schlechten Leistung beiträgt. Gelegentliche Spitzen in diesem Wert sind typisch und weisen in der Regel nicht auf ein Problem hin. Einheiten: Anzahl |
Cluster-Kapazitätsmetriken
Die folgenden Metriken geben die aktuelle oder Zielkapazitäten eines Clusters an. Diese Metriken sind nur verfügbar, wenn verwaltete Skalierung oder automatische Beendigung aktiviert ist.
Bei Clustern, die aus Instance-Flotten bestehen, werden die Cluster-Kapazitätsmetriken in Units gemessen. Bei Clustern, die aus Instance-Gruppen bestehen, werden die Clusterkapazitätsmetriken in Nodes oder VCPU basierend auf dem Einheitentyp gemessen, der in der Richtlinie für verwaltete Skalierung verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Using EMR -managed scaling im Amazon EMR Management Guide.
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
|
Die Zielgesamtanzahl von units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: Anzahl |
|
Die aktuelle Gesamtzahl der in einem laufenden Cluster units/nodes/vCPUs verfügbaren. Wenn eine Clustergrößenänderung angefordert wird, wird diese Metrik aktualisiert, nachdem die neuen Instances hinzugefügt oder aus dem Cluster entfernt wurden. Einheiten: Anzahl |
|
Die Zielzahl von CORE units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: Anzahl |
|
Die aktuelle Anzahl der in einem Cluster CORE units/nodes/vCPUs ausgeführten Einheiten: Anzahl |
|
Die Zielzahl von TASK units/nodes/vCPUs in einem Cluster, wie sie durch verwaltete Skalierung bestimmt wird. Einheiten: Anzahl |
|
Die aktuelle Anzahl der in einem Cluster TASK units/nodes/vCPUs ausgeführten Einheiten: Anzahl |
Amazon EMR gibt die folgenden Metriken mit einer Granularität von einer Minute aus, wenn Sie die automatische Kündigung mithilfe einer automatischen Kündigungsrichtlinie aktivieren. Einige Metriken sind nur für EMR Amazon-Versionen 6.4.0 und höher verfügbar. Weitere Informationen zur automatischen Beendigung finden Sie unter Verwenden einer automatischen Terminierungsrichtlinie für die EMR Amazon-Clusterbereinigung.
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
TotalNotebookKernels |
Die Gesamtzahl der laufenden und inaktiven Notebook-Kernel auf dem Cluster. Diese Metrik ist nur für EMR Amazon-Versionen 6.4.0 und höher verfügbar. |
AutoTerminationIsClusterIdle |
Gibt an, ob der Cluster verwendet wird. Der Wert 0 gibt an, dass der Cluster von einer der folgenden Komponenten aktiv verwendet wird:
Ein Wert von 1 gibt an, dass sich der Cluster im Leerlauf befindet. Amazon EMR prüft, ob der Cluster kontinuierlich inaktiv ist ( |
Dimensionen für EMR Amazon-Metriken
EMRAmazon-Daten können mit jeder der Dimensionen in der folgenden Tabelle gefiltert werden.
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
| JobFlowId | Entspricht der Cluster-ID, der eindeutigen Kennung eines Clusters mit dem Format j-XXXXXXXXXXXXX. Finden Sie diesen Wert, indem Sie in der EMR Amazon-Konsole auf den Cluster klicken. |
