Sehen Sie sich einen Anwendungsverlauf auf hoher Ebene in Amazon EMR an - Amazon EMR

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Sehen Sie sich einen Anwendungsverlauf auf hoher Ebene in Amazon EMR an

Anmerkung

Wir empfehlen Ihnen, die persistente Anwendungsoberfläche zu verwenden, um eine bessere Benutzererfahrung zu erzielen. Dabei wird der Anwendungsverlauf bis zu 30 Tage lang gespeichert. Der auf dieser Seite beschriebene allgemeine Anwendungsverlauf ist in der neuen Amazon EMR-Konsole (https://console.aws.amazon.com/emr) nicht verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Persistente Anwendungsbenutzeroberflächen in Amazon EMR anzeigen.

Mit den Amazon-EMR-Versionen 5.8.0 bis 5.36.0 und 6.x-Versionen bis 6.8.0 können Sie auf der Registerkarte Anwendungsbenutzeroberflächen in der alten Amazon-EMR-Konsole einen allgemeinen Anwendungsverlauf anzeigen. Eine Amazon-EMR-Anwendungsbenutzeroberfläche speichert die Zusammenfassung des Anwendungsverlaufs für 7 Tage nach Abschluss eines Antrags.

Überlegungen und Einschränkungen

Berücksichtigen Sie die folgenden Einschränkungen, wenn Sie die Registerkarte Benutzeroberflächen von Anwendungen in der alten Amazon-EMR-Konsole verwenden.

  • Sie können nur auf das allgemeine Anwendungsverlaufsfeature zugreifen, wenn Sie die Amazon-EMR-Versionen 5.8.0 bis 5.36.0 und 6.x-Versionen bis 6.8.0 verwenden. Mit Wirkung zum 23. Januar 2023 wird Amazon EMR den Anwendungsverlauf auf hoher Ebene für alle Versionen einstellen. Wenn Sie Amazon-EMR-Version 5.25.0 oder höher verwenden, empfehlen wir, stattdessen die persistente Anwendungsbenutzeroberfläche zu verwenden.

  • Das Feature zum Anwendungsverlauf auf hoher Ebene unterstützt keine Spark-Streaming-Anwendungen.

  • Der Ein-Klick-Zugriff auf persistente Anwendungsbenutzeroberflächen ist derzeit nicht für Amazon-EMR-Cluster mit mehreren Hauptknoten oder für AWS Lake Formation integrierte Amazon-EMR-Cluster verfügbar.

Beispiel: Einen übergeordneten Anwendungsverlauf anzeigen

In der folgenden Abfolge wird ein Drilldown durch eine Spark- oder YARN-Anwendung in die Aufgabendetails unter Verwendung von Anwendungsbenutzeroberflächen auf einer Clusterdetailseite in der alten Konsole veranschaulicht.

Sie können in der Liste Cluster die Option Name für einen Cluster auswählen, um Details zu diesem anzuzeigen. Um Informationen zu YARN-Container-Protokollen anzeigen zu können, müssen Sie die Protokollierung für Ihren Cluster aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der Cluster-Protokollierung und des Debuggings. Für den Spark-Anwendungsverlauf sind die in der Zusammenfassungstabelle bereitgestellten Informationen nur eine Teilmenge der Informationen, die über die Benutzeroberfläche des Spark-History-Servers verfügbar sind.

Auf der Registerkarte Anwendungsbenutzeroberflächen unter Anwendungsverlauf auf hoher Ebene können Sie eine Zeile erweitern, um die Diagnoseübersicht für eine Spark-Anwendung anzuzeigen, oder einen Anwendungs-ID-Link auswählen, um Details zu einer anderen Anwendung anzuzeigen.

Application user interfaces tab showing persistent and on-Cluster UIs, with YARN application history.

Wenn Sie einen Anwendungs-ID-Link auswählen, ändert sich die Benutzeroberfläche und zeigt die YARN-Anwendungsdetails für diese Anwendung an. Auf der Registerkarte Aufträge der YARN-Anwendungsdetails können Sie den Link Beschreibung für einen Auftrag auswählen, um Details für diesen Auftrag anzuzeigen.

YARN application details showing job history with completed Spark tasks and their statuses.

Auf der Seite der Auftragsdetails können Sie Informationen zu einzelnen Auftragsphasen erweitern und dann auf den Link Beschreibung klicken, um die Phasendetails anzuzeigen.

EMR Cluster interface showing persistent and on-Cluster application UIs, with job details and stages.

Auf der Seite mit den Phasendetails können Sie die wichtigsten Kennzahlen für die Aufgaben und Ausführenden der Phase einsehen. Sie können Aufgaben- und Ausführungsprotokolle auch über die Links Protokolle anzeigen ansehen.

Application history page showing task metrics, executor details, and log access links for a Spark job.