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Best practice per l'osservabilità dell'EMR - Amazon EMR
Strumento di ottimizzazione delle prestazioni per le applicazioni Apache Spark

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Best practice per l'osservabilità dell'EMR

L'osservabilità EMR comprende un approccio completo di monitoraggio e gestione per i cluster EMR. AWS La base si basa su Amazon CloudWatch come servizio di monitoraggio principale, integrato da EMR Studio e da strumenti di terze parti come Prometheus e Grafana per una maggiore visibilità. In questo documento, esploriamo aspetti specifici dell'osservabilità dei cluster:

  1. Osservabilità di Spark (GitHub): per quanto riguarda l'interfaccia utente di Spark, sono disponibili tre opzioni in Amazon EMR.

  2. Risoluzione dei problemi di Spark () GitHub - Risoluzioni degli errori.

  3. Monitoraggio del cluster EMR (GitHub) — Monitoraggio delle prestazioni del cluster.

  4. Risoluzione dei problemi EMR (GitHub): identifica, diagnostica e risolve i problemi più comuni dei cluster EMR.

  5. Ottimizzazione dei costi (GitHub): questa sezione delinea le migliori pratiche per l'esecuzione di carichi di lavoro convenienti.

Strumento di ottimizzazione delle prestazioni per le applicazioni Apache Spark

  1. AWSLo strumento EMR Advisor analizza i registri degli eventi di Spark per fornire consigli personalizzati per ottimizzare le configurazioni dei cluster EMR, migliorare le prestazioni e ridurre i costi. Sfruttando i dati storici, suggerisce le dimensioni e le impostazioni dell'infrastruttura ideali per gli esecutori, consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse e migliorando le prestazioni complessive del cluster.

  2. https://github.com/amzn/amazon-codeguru-profiler-for-sparkLo strumento Amazon CodeGuru Profiler aiuta gli sviluppatori a identificare i colli di bottiglia e le inefficienze delle prestazioni nelle loro applicazioni Spark raccogliendo e analizzando i dati di runtime. Lo strumento si integra perfettamente con le applicazioni Spark esistenti, richiedendo una configurazione minima, e fornisce informazioni dettagliate tramite la AWS Console sull'utilizzo della CPU, sui modelli di memoria e sugli hotspot prestazionali.