通过WebUI查看Structured Streaming作业统计信息

简介: 前言 从EMR-3.18.1版本开始,EMR将提供Spark Streaming SQL预览版功能。本次作为新特性的一部分,EMR将扩展现有Spark WebUI,支持Structured Streaming Query的统计信息查看。

前言

从EMR-3.18.1版本开始,EMR将提供Spark Streaming SQL预览版功能。本次作为新特性的一部分,EMR将扩展现有Spark WebUI,支持Structured Streaming Query的统计信息查看。

功能介绍

Query列表

我们在现有Spark WebUI上新增了streamingsql Tab,用于展示当前作业中进行中以及完成的Streaming Query。

URL地址:http://${baseUrl}/streamingsql

image

Active Streaming Queries:当前正在运行的query
Completed Streaming Queries:已完成的query,包括结束的和失败的query

列名 说明
Query Name 查询Name,通过“SET streaming.query.name=${QUERY_NAME}”指定。
Status 当前运行状态,包括RUNNING,FAILED和FINISHED。
Id Query ID,保存到checkpoint中,多次运行同一个query, id保持不变。
Run ID Query Run ID,每次重新运行query,都会重新生成一个Run ID。
Submit Time 当前Query提交执行的时间。
Duration 当前Query运行时间。
Avg Input PerSec 最近"spark.sql.streaming.numRecentProgressUpdates"个批次的平均数据输入速率。默认最近100个批次统计信息。
Avg Process PerSec 最近"spark.sql.streaming.numRecentProgressUpdates"个批次的平均数据处理速率。默认最近100个批次统计信息。
Total Input Rows 最近"spark.sql.streaming.numRecentProgressUpdates"个批次的数据条数总和,注意不是Query运行期间的数据条数总和。默认最近100个批次统计信息。
Last Batch ID 最近一次完成的Batch ID。
Last Progress 最近一次批次的执行信息。
ERROR 如果Query失败,展示摘要错误信息。


支持在界面上kill某个query。​
image

kill之后状态变为“FINISHED”:
image

Query统计详情

通过点击Query的RunID,可以查看当前Query的运行统计信息,包括:Input Rate,Process Rate,Input Rows的时序变化,以及每个批次的Duration堆栈图,包括WalCommit,QueryPlanning,GetOffset,GetBatch以及AddBatch。

URL地址:http://${baseUrl}/streamingsql/statistics?id=9d7e9076-f96a-4d19-9f82-460b5af57daa

image

image

我们可以查看任意时间的Batch的各个执行阶段的时间消耗。

image

同样的,这里将只会展示“spark.sql.streaming.numRecentProgressUpdates”个Batch的统计信息。如果需要查看更长周期内的统计信息,可以设置“spark.sql.streaming.numRecentProgressUpdates”为更大值。需要注意的是,这会带来一定的内存开销。

小结

以上简单演示了Structured Streaming Query的管理和统计信息查看功能。当前Spark Streaming SQL处于预览阶段,我们将在UI上集成更多有用的信息,方便大家查看和监控作业的运行状态。

本文转载自:https://yq.aliyun.com/articles/691416

相关实践学习
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析,介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
Nacos 流计算
flink动态更新作业
flink动态更新作业
|
7月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
195 Spark Streaming整合Kafka完成网站点击流实时统计
195 Spark Streaming整合Kafka完成网站点击流实时统计
45 0
|
8月前
|
分布式计算 资源调度 监控
没有监控的流处理作业与茫茫大海中的裸泳无异 - 附 flink 与 spark 作业监控脚本实现
没有监控的流处理作业与茫茫大海中的裸泳无异 - 附 flink 与 spark 作业监控脚本实现
|
24天前
|
SQL 数据库 流计算
实时计算 Flink版操作报错之采集fink指标写入 InfluxDB 时遇到报错,如何处理
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
23天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用合集之如何在open算子中有办法获取到jobmanager的ip
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
1月前
|
存储 监控 调度
【Flink】怎么提交的实时任务,有多少Job Manager?
【4月更文挑战第18天】【Flink】怎么提交的实时任务,有多少Job Manager?
|
1月前
|
流计算
Flink在open算子中有办法获取到jobmanager的ip吗?
Flink在open算子中有办法获取到jobmanager的ip吗?
34 0
|
8月前
|
资源调度 分布式计算 调度
Fink--3、Flink运行时架构(并行度、算子链、任务槽、作业提交流程)
Fink--3、Flink运行时架构(并行度、算子链、任务槽、作业提交流程)