EMR Observability 最佳实践 - Amazon EMR
适用于 Apache Spark 应用程序的性能优化工具
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EMR Observability 最佳实践

EMR Observability 包括对 Amazon EMR 集群的全面监控和管理方法。它以 Amazon CloudWatch 作为主要监控服务，并辅以 EMR Studio 和 Prometheus、Grafana 等第三方工具以增强可见性。本文将探讨集群可观测性的具体方面：

  1. Spark 可观测性 (GitHub) – 关于 Spark 用户界面，Amazon EMR 中有三个选项。

  2. Spark 故障排除 (GitHub) – 错误的解决方法。

  3. EMR 集群监控 (GitHub) – 监控集群性能。

  4. EMR 故障排除 (GitHub) – 识别、诊断和解决常见的 EMR 集群问题。

  5. 成本优化 (GitHub) – 本节概述了运行具有成本效益的工作负载的最佳实践。

适用于 Apache Spark 应用程序的性能优化工具

  1. Amazon EMR Advisor 工具分析 Spark 事件日志，针对优化 EMR 集群配置、提高性能和降低成本提供量身定制的建议。通过利用历史数据，它建议了理想的执行程序大小和基础设施设置，从而提高资源利用率并提高整体集群性能。

  2. Amazon CodeGuru Profiler 工具通过收集和分析运行时数据，帮助开发人员识别 Spark 应用程序的性能瓶颈和效率低下问题。该工具可与现有 Spark 应用程序无缝集成，只需最少设置，并通过 Amazon 控制台提供有关 CPU 使用情况、内存模式和性能热点的详细见解。