Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Praktik Terbaik Observabilitas EMR
Observabilitas EMR mencakup pendekatan pemantauan dan manajemen yang komprehensif untuk kluster EMR. AWS Yayasan ini bertumpu pada Amazon CloudWatch sebagai layanan pemantauan utama, dilengkapi dengan EMR Studio, dan alat pihak ketiga seperti Prometheus dan Grafana untuk meningkatkan visibilitas. Dalam dokumen ini, kami mengeksplorasi aspek-aspek spesifik dari observabilitas cluster:
-
Spark observability
(GitHub) - Sehubungan dengan antarmuka pengguna Spark, Anda memiliki tiga opsi di Amazon EMR. -
Pemecahan masalah Spark
(GitHub) — Resolusi untuk kesalahan. -
EMR Cluster monitoring
(GitHub) — Memantau kinerja cluster. -
Memecahkan masalah EMR
(GitHub) - Mengidentifikasi, mendiagnosis, dan menyelesaikan masalah klaster EMR yang umum. -
Optimalisasi biaya
(GitHub) - Bagian ini menguraikan praktik terbaik untuk menjalankan beban kerja yang hemat biaya.
Alat Optimasi Kinerja untuk Aplikasi Apache Spark
-
AWS Alat EMR Advisor
menganalisis log peristiwa Spark untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan untuk mengoptimalkan konfigurasi cluster EMR, meningkatkan kinerja, dan mengurangi biaya. Dengan memanfaatkan data historis, ini menyarankan ukuran pelaksana dan pengaturan infrastruktur yang ideal, memungkinkan pemanfaatan sumber daya yang lebih efisien dan peningkatan kinerja cluster secara keseluruhan. -
Alat Amazon CodeGuru Profiler
membantu pengembang mengidentifikasi kemacetan kinerja dan inefisiensi dalam aplikasi Spark mereka dengan mengumpulkan dan menganalisis data runtime. Alat ini terintegrasi secara mulus dengan aplikasi Spark yang ada, membutuhkan pengaturan minimal, dan memberikan wawasan terperinci melalui AWS Konsol tentang penggunaan CPU, pola memori, dan hotspot kinerja.
