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Usar el explorador de trabajos y la vista de trabajo para Azure Data Lake Analytics

Importante

Azure Data Lake Analytics retiró el 29 de febrero de 2024. Más información sobre este anuncio.

Para el análisis de datos, su organización puede usar Azure Synapse Analytics o Microsoft Fabric.

El servicio Azure Data Lake Analytics archiva los trabajos enviados en un almacén de consultas. En este artículo aprenderá a utilizar el explorador de trabajos y la vista de trabajo de Azure Data Lake Tools para Visual Studio para encontrar la información histórica del trabajo.

De forma predeterminada, el servicio Data Lake Analytics archiva los trabajos durante 30 días. El período de expiración se puede configurar desde Azure Portal configurando la directiva de caducidad personalizada. No podrá acceder a la información del trabajo después de la expiración.

Prerrequisitos

Vea Data Lake Tools for Visual Studio prerequisites (Requisitos previos de Data Lake Tools para Visual Studio).

Abra el explorador de trabajos

Acceda al explorador de trabajos a través de Explorador de servidores>Azure>Data Lake Analytics>Trabajos en Visual Studio. Con el Explorador de trabajos puede acceder al almacén de consultas de una cuenta de Data Lake Analytics. El Explorador de trabajos muestra el Almacén de consultas a la izquierda, que muestra información básica sobre los trabajos y a la derecha la Vista de trabajos que muestra información detallada de los trabajos.

Vista de trabajo

La vista de trabajo muestra la información detallada de un trabajo. Para abrir un trabajo, puede hacer doble clic en un trabajo en el explorador de trabajos o abrirlo en el menú Data Lake haciendo clic en la vista de trabajo. Debe ver un cuadro de diálogo que se rellena con la dirección URL del trabajo.

Explorador de trabajos de Data Lake Tools para Visual Studio

La vista de trabajo contiene:

  • Resumen del trabajo

    Actualice la vista de trabajo para ver la información más reciente sobre la ejecución de trabajos.

    • Estado del trabajo (gráfico):

      En Estado del trabajo se describen las fases del trabajo:

      Captura de pantalla que muestra las fases de trabajo Azure Data Lake Analytics.

      • Preparando: carga del script en la nube, compilación y optimización del script mediante el servicio de compilación.

      • En cola: los trabajos se ponen en cola cuando esperan suficientes recursos o los trabajos superan el número máximo de trabajos simultáneos por limitación de cuenta. La configuración de prioridad determina la secuencia de trabajos en cola: cuanto menor sea el número, mayor será la prioridad.

      • En ejecución: el trabajo se ejecuta realmente en la cuenta de Data Lake Analytics.

      • Finalizando: el trabajo se está completando (por ejemplo, finalizando el archivo).

        Se pueden producir errores en todas las fases del trabajo. Por ejemplo, errores de compilación en la fase de preparación, errores de tiempo de espera en la fase de puesta en cola y errores de ejecución en la fase de ejecución, etc.

    • Información básica

      La información básica del trabajo se muestra en la parte inferior del panel de resumen del trabajo.

      Captura de pantalla que muestra el resumen del trabajo con descripciones en los cuadros de texto.

      • Resultado del trabajo: correcto o con error. El trabajo puede producir un error en cada fase.
      • Duración total: tiempo de reloj (duración) entre la hora de envío y la hora de finalización.
      • Tiempo de proceso total: suma del tiempo de ejecución de cada vértice, puede considerarse como el tiempo en que el trabajo se ejecuta en un solo vértice. Consulte Total de vértices para obtener más información sobre vértices.
      • Hora de envío/inicio/finalización: hora en que el servicio Data Lake Analytics recibe el envío del trabajo/empieza a ejecutar el trabajo/finaliza el trabajo correctamente o no.
      • Compilación/En cola/En ejecución: tiempo de reloj empleado durante la fase de puesta en cola, de preparación y de ejecución.
      • Cuenta: cuenta de Data Lake Analytics utilizada para ejecutar el trabajo.
      • Autor: usuario que envió el trabajo, puede ser una cuenta del sistema o la cuenta de una persona real.
      • Prioridad: prioridad del trabajo. Cuanto menor sea el número, mayor será la prioridad. Solo afecta a la secuencia de los trabajos en la cola. Establecer una prioridad más alta no adelanta los trabajos en ejecución.
      • Paralelismo: número máximo solicitado de unidades de Azure Data Lake Analytics (ADLAU) simultáneas, también conocidas como vértices. Actualmente, un vértice es igual a una máquina virtual con dos núcleos virtuales y ram de seis GB, aunque esto podría actualizarse en futuras actualizaciones Data Lake Analytics.
      • Bytes restantes: bytes que deben procesarse hasta que se complete el trabajo.
      • Bytes leídos/escritos: bytes que se han leído/escrito desde que se inició la ejecución del trabajo.
      • Vértices totales: el trabajo se divide en muchos elementos de trabajo, cada elemento de trabajo se denomina un vértice. Este valor describe de cuántos elementos de trabajo está formado el trabajo. Un vértice puede considerarse como una unidad de proceso básico, también conocida como unidad de Azure Data Lake Analytics (ADLAU), y los vértices se pueden ejecutar en paralelismo.
      • Completado/En ejecución/Con error: número de vértices completados, en ejecución o con errores. Los vértices pueden no ejecutarse debido a errores del sistema y de código de usuario, pero el sistema intenta automáticamente ejecutar los vértices con errores varias veces. Si el vértice sigue dando errores después de intentar ejecutarlo varias veces, se producirá un error en todo el trabajo.
  • Gráfico del trabajo

    Un script U-SQL representa la lógica de transformación de datos de entrada en datos de salida. El script se compila y optimiza para un plan de ejecución física en la fase de preparación. El objeto del gráfico del trabajo es mostrar el plan de ejecución física. En el siguiente diagrama se ilustra este proceso:

    Estado de las fases del trabajo de Azure Data Lake Analytics

    Un trabajo se divide en muchos elementos de trabajo. Cada elemento de trabajo se denomina vértice. Los vértices se agrupan como supervértice (también conocido como fase) y se visualizan como grafo del trabajo. Los paneles de fase verdes del gráfico del trabajo muestran las fases.

    Cada vértice de una fase realiza el mismo tipo de trabajo con diferentes partes de los mismos datos. Por ejemplo, si tiene un archivo con datos de un solo TB y hay cientos de vértices que leen, cada uno de ellos lee un fragmento. Esos vértices se agrupan en la misma fase y realizan el mismo trabajo en diferentes partes del mismo archivo de entrada.

    • Información de fase

      En una fase determinada, se muestran algunos números en el panel.

      Fase del gráfico del trabajo de Azure Data Lake Analytics

      • SV1 Extract (Extracción SV1): nombre de una fase, denominada mediante un número y el método de operación.

      • 84 vertices (84 vértices): recuento total de vértices en esta fase. La ilustración indica cuántas partes de trabajo se dividen en esta fase.

      • 12.90 s/vertex (12,90 s/vértice): tiempo promedio de ejecución de los vértices de esta fase. La cifra se calcula mediante SUM (tiempo de ejecución de cada vértice)/(recuento total de vértices). Lo que significa que si se pudiera asignar que todos los vértices se ejecuten en paralelismo, la fase entera se completaría en 12,90 segundos. También significa que si todo el trabajo de esta fase se realiza en serie, el coste sería n.º de vértices*tiempo medio.

      • 850,895 rows written (850 895 filas escritas): número total de filas escritas en esta fase.

      • R (lectura) y W (escritura): cantidad de datos leídos/escritos en esta fase, en bytes.

      • Colores: colores que se usan en la fase para indicar distintos estados de vértice.

        • El color verde indica que el vértice se ha ejecutado correctamente.
        • El color naranja indica que el vértice se ha intentado ejecutar de nuevo. El reintento de ejecución del vértice produjo errores pero el sistema vuelve a intentarlo y lo consigue, y la fase general se completa correctamente. Si se reintenta ejecutar el vértice pero sigue dando errores, el color cambia a rojo y se producirá un error en todo el trabajo.
        • El color rojo indica errores, lo que significa que el sistema intentó ejecutar varias veces un vértice determinado, pero no lo consiguió. Este escenario provoca un error todo el trabajo.
        • El color azul indica que un vértice determinado está en ejecución.
        • El color blanco indica que el vértice está en espera. El vértice podría estar esperando que se programe una vez que un ADLAU esté disponible o que esté esperando la entrada, ya que es posible que sus datos de entrada no estén listos.

        Puede encontrar más detalles de la fase si mueve el cursor del mouse sobre un estado:

        Detalles de la fase del gráfico del trabajo de Azure Data Lake Analytics

    • Vértices: describe los detalles de los vértices; por ejemplo, cuántos vértices hay en total, cuántos vértices se completaron, si tienen errores o siguen en ejecución, en espera, etc.

    • Datos leídos en un pod o entre pods: los archivos y datos se almacenan en varios pods en un sistema de archivos distribuido. Este valor describe la cantidad de datos leídos en un mismo pod o entre pods.

    • Tiempo de proceso total: suma del tiempo de ejecución de cada vértice de la fase, puede considerarse como el tiempo que se tardaría si todo el trabajo de la fase se ejecutase en un solo vértice.

    • Datos y filas escritos/leídos: indica cuantos datos o filas se han leído/escrito o hay que leer.

    • Errores de lectura de vértice: describe cuántos vértices produjeron errores al leer datos.

    • Descartes duplicados de vértices: si un vértice se ejecuta demasiado lento, el sistema podría programar varios vértices para ejecutar la misma parte de trabajo. Los vértices redundantes se descartarán una vez que uno de los vértices se complete correctamente. Vertex duplicate discards: (Descartes de duplicados de vértice) registra el número de vértices que se descartan como duplicados en la fase.

    • Revocaciones de vértice: el vértice se ejecutó correctamente, pero por algún motivo se vuelven a ejecutar después. Por ejemplo, si un vértice de canal de bajada pierde datos de entrada intermedios, le pedirá al vértice de canal de subida que vuelva a ejecutarse.

    • Ejecuciones programadas del vértice: tiempo total que se han programado los vértices.

    • Lectura de datos mín./media/máx. de vértice: cantidad mínima, media y máxima de datos leídos en cada vértice.

    • Duración: tiempo de reloj que tarda una fase; debe cargar el perfil para ver este valor.

    • Reproducción del trabajo

      Data Lake Analytics ejecuta trabajos y archiva los vértices que ejecutan información de los trabajos, como cuando se inician los vértices, se detiene, se produce un error y cómo se reintentan, etc. Toda la información se registra automáticamente en el almacén de consultas y se almacena en su perfil de trabajo. Puede descargar el perfil del trabajo a través de "Perfil de carga" en la vista de trabajo y ver la reproducción del trabajo después de descargar el perfil del trabajo.

      Reproducción de trabajo es una visualización perfecta de lo que sucedió en el clúster. Permite ver el progreso de la ejecución del trabajo y detectar visualmente los cuellos de botella y las anomalías de rendimiento en muy poco tiempo (normalmente, menos de 30 segundos).

    • Presentación del mapa térmico del trabajo

      Mapa térmico del trabajo se puede seleccionar a través de la lista desplegable Mostrar del gráfico del trabajo.

      Presentación del mapa de montón de Azure Data Lake Analytics

      Muestra el mapa térmico de E/S, tiempo y rendimiento de un trabajo, mediante el que puede encontrar donde pasa el trabajo la mayor parte del tiempo o si se trata de un trabajo con límite de E/S, etc.

      Ejemplo del mapa de montón de Azure Data Lake Analytics

      • Progreso: progreso de la ejecución del trabajo, consulte la Información de fase.
      • Datos leídos/escritos: mapa térmico del total de datos leídos o escritos en cada fase.
      • Tiempo de proceso: el mapa térmico de SUM (cada tiempo de ejecución de vértices), puede considerarlo como cuánto tiempo tardaría si todo el trabajo en la fase se ejecuta con un solo vértice.
      • Tiempo de ejecución promedio por nodo: mapa térmico de SUM (tiempo de ejecución de cada vértice)/(número de vértices). Lo que significa que si se pudiera asignar que todos los vértices se ejecuten en paralelismo, la fase entera se hará en este período de tiempo.
      • Rendimiento de entrada/salida: mapa térmico de rendimiento de entrada y salida de cada fase, mediante el que puede confirmar si se trata de un trabajo con límite de E/S.
  • Operaciones de metadatos

    Puede realizar algunas operaciones de metadatos en el script U-SQL, como crear una base de datos, eliminar una tabla, etc. Estas operaciones se muestran en la operación de metadatos después de la compilación. Aquí puede encontrar aserciones, crear entidades, quitar entidades.

    Operaciones de metadatos de vista de trabajo de Azure Data Lake Analytics

  • Historial de los estados

    El historial de los estados también se visualiza en el resumen del trabajo, pero aquí se ofrecen más detalles. Puede encontrar la información detallada, como, por ejemplo, cuándo el trabajo está preparado, en cola, iniciado, en ejecución o finalizado. También puede consultar cuántas veces se ha compilado el trabajo (línea CcsAttempts: 1), cuando se envía realmente el trabajo al clúster (línea con el texto Detail: Dispatching job to cluster [Detalles: Enviando trabajo al clúster]), etc.

    Historial de los estados de vista de trabajo de Azure Data Lake Analytics

  • Diagnóstico

    La herramienta diagnostica automáticamente la ejecución del trabajo. Recibirá alertas cuando haya algunos errores o problemas de rendimiento en los trabajos. Tenga en cuenta que debe descargar el perfil para obtener toda la información aquí.

    Diagnóstico de vista de trabajo de Azure Data Lake Analytics

    • Advertencias: aquí aparece una alerta con una advertencia del compilador. Puede seleccionar el vínculo "x issue(s)" para tener más detalles una vez que aparezca la alerta.
    • El vértice se ejecuta demasiado tiempo: si algún vértice se queda sin tiempo (por ejemplo, 5 horas), los problemas se encontrarán aquí.
    • Uso de recursos: si ha asignado más paralelismo del necesario o insuficiente, aquí se encontrarán problemas. También puede seleccionar Uso de recursos para ver más detalles y realizar escenarios hipotéticos para encontrar una mejor asignación de recursos (para obtener más detalles, consulte esta guía).
    • Comprobación de memoria: si algún vértice utiliza más de 5 GB de memoria, aquí se encontrarán problemas. La ejecución del trabajo podría eliminarse por el sistema si usa más memoria que la limitación del sistema.

Detalles del trabajo

Muestra la información detallada del trabajo, que incluye el script, los recursos y la vista de ejecución de vértices.

Detalles del trabajo de Azure Data Lake Analytics

  • Script

    El script U-SQL del trabajo se almacena en el almacén de consultas. Puede ver el script U-SQL original y volver a enviarlo si es necesario.

  • Recursos

    Aquí puede encontrar los resultados de compilación del trabajo almacenados en el almacén de consultas. Por ejemplo, puede encontrar "algebra.xml", que se utiliza para mostrar el gráfico del trabajo, los ensamblados que se han registrado, etc.

  • Vista de ejecución de vértices

    Muestra detalles de la ejecución de vértices. El perfil del trabajo archiva cada registro de ejecución de vértice, como el total de los datos leídos o escritos, el tiempo de ejecución, el estado, etc. Mediante esta vista, puede obtener más detalles sobre cómo se ejecutó un trabajo. Para más información, vea Use the Vertex Execution View in Data Lake Tools for Visual Studio (Usar la vista de ejecución de vértices de Data Lake Tools para Visual Studio).

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