Azure Databricks监控扩展: spark-monitoring 实践指南

Azure Databricks监控扩展: spark-monitoring 实践指南

spark-monitoring Monitoring Azure Databricks jobs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-monitoring

项目介绍

spark-monitoring 是一个专门用于增强Azure Databricks工作负载监控能力的开源项目。本项目通过将Databricks作业中的流查询事件信息集成到Azure Monitor中，实现了对Databricks运行状况的深入监视。支持多种Databricks Runtime版本，并且目前处于维护模式，适用于那些使用Azure作为其大数据处理基础设施的团队。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保你有以下工具和资源：

• Git: 用来克隆项目。
• Azure Databricks Workspace: 活动的工作环境。
• Azure CLI 和 Databricks CLI: 完成自动化部署和配置。
• Java开发环境: 包括 JDK 1.8, Scala SDK 2.12, Maven 3.6.3 或更高。
• Azure Log Analytics Workspace: 用于收集和分析监控数据。

克隆项目

从GitHub上克隆此项目至本地:

git clone https://github.com/mspnp/spark-monitoring.git

构建监控库

使用Maven或Docker构建项目。以下是使用Maven构建的例子，假设你已经设置了正确的Maven配置（包括Scala/Spark对应的Maven Profile）：

在项目根目录执行：

mvn clean package

这将会生成两个关键的JAR文件，用于监听和发送日志到Log Analytics。

部署与配置

1. 将构建好的JAR文件和初始化脚本上传至Databricks文件系统（DBFS）的一个指定目录。
2. 更新/src/spark-listeners/scripts/spark-monitoring.sh中的Log Analytics Workspace ID和Key。
3. 在Databricks集群的初始化脚本设置中，添加指向上述脚本的路径，以便在节点启动时自动配置监听器。

应用案例和最佳实践

案例一: 实时性能监控

• 在Spark作业中集成spark-monitoring，实时捕获作业状态变化、任务延迟等关键指标，将其同步到Azure Monitor。
• 利用Azure Monitor的仪表板功能，创建定制视图，集中展示Databricks作业的关键性能指标(KPIs)，便于即时响应性能瓶颈。

最佳实践:

• 对于大规模或关键业务作业，定期检查并优化日志大小以避免超过Log Analytics的单次API调用限制（当前为30MB）。
• 使用Azure Key Vault来安全存储敏感的监控凭据，提高安全性。
• 结合Azure Monitor Alert，自动化监控报警机制，及时发现并处理潜在问题。

典型生态项目结合

• IntelliJ IDEA的大数据工具插件：集成此监控解决方案，开发者可以在IDE内直接查看Spark作业的监控情况，增强开发调试体验。
• Azure Monitor与Grafana集成：借助Grafana的数据可视化能力，展示由spark-monitoring收集的数据，实现高度可自定义的监控面板。

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通过以上步骤，你可以有效地监控你的Azure Databricks作业，利用Azure Monitor的强大能力进行数据分析和报警，保障你的大数据管道健壮可靠。记住，对于更高级的应用场景和特定需求，细致阅读项目的官方文档和指南是必不可少的。

spark-monitoring Monitoring Azure Databricks jobs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-monitoring