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Risolvere i colli di bottiglia delle prestazioni in Azure Databricks

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Nota

Questo articolo si basa su una libreria di open source ospitata in GitHub all'indirizzo: https://github.com/mspnp/spark-monitoring.

La libreria originale supporta Azure Databricks Runtimes 10.x (Spark 3.2.x) e versioni precedenti.

Databricks ha fornito una versione aggiornata per supportare Azure Databricks Runtimes 11.0 (Spark 3.3.x) e versioni successive nel ramo all'indirizzo l4jv2 : https://github.com/mspnp/spark-monitoring/tree/l4jv2.

Si noti che la versione 11.0 non è compatibile con le versioni precedenti a causa dei diversi sistemi di registrazione usati nei runtime di Databricks. Assicurarsi di usare la compilazione corretta per il runtime di Databricks. La libreria e il repository GitHub sono in modalità di manutenzione. Non sono previsti piani per altre versioni e il supporto per i problemi sarà il massimo sforzo. Per altre domande relative alla libreria o alla roadmap per il monitoraggio e la registrazione degli ambienti Azure Databricks, contattare azure-spark-monitoring-help@databricks.com.

Questo articolo descrive come usare i dashboard di monitoraggio per trovare colli di bottiglia delle prestazioni nei processi Spark in Azure Databricks.

Azure Databricks è un servizio di analisi basato su Apache Spark che semplifica lo sviluppo e la distribuzione rapidi dell'analisi dei Big Data. Il monitoraggio e la risoluzione dei problemi delle prestazioni sono aspetti fondamentali quando si utilizzano i carichi di lavoro di Azure Databricks. Per identificare i problemi di prestazioni comuni, è utile usare le visualizzazioni di monitoraggio in base ai dati di telemetria.

Prerequisiti

Per configurare i dashboard di Grafana illustrati in questo articolo:

Il dashboard di Grafana distribuito include un set di visualizzazioni di serie temporali. Ogni grafico è un tracciato di serie temporali di metriche correlate a un processo di Apache Spark, alle fasi del processo e alle attività che costituiscono ogni fase.

Panoramica delle prestazioni di Azure Databricks

Azure Databricks è basato su Apache Spark, un sistema di calcolo distribuito per utilizzo generico. Il codice dell'applicazione, noto come processo, viene eseguito in un cluster Apache Spark, coordinato dal gestore del cluster. In generale, un processo è l'unità di calcolo di livello più elevato. Un processo rappresenta l'operazione completa eseguita dall'applicazione Spark. Un'operazione tipica include la lettura dei dati da un'origine, l'applicazione di trasformazioni dei dati e la scrittura dei risultati nell'archiviazione o in un'altra destinazione.

I processi vengono suddivisi in fasi. Il processo avanza nelle fasi in sequenza, ovvero le fasi successive devono attendere il completamento delle fasi precedenti. Le fasi contengono gruppi di attività identiche che possono essere eseguite in parallelo in più nodi del cluster Spark. Le attività sono l'unità di esecuzione più granulare che si svolge in un subset di dati.

Le sezioni successive descrivono alcune visualizzazioni del dashboard utili per la risoluzione dei problemi di prestazioni.

Latenza del processo e della fase

La latenza del processo è la durata dell'esecuzione di un processo dall'avvio fino al completamento. Viene visualizzata come percentile di un'esecuzione del processo per cluster e ID applicazione, per consentire la visualizzazione degli outlier. Il grafico seguente mostra una cronologia del processo in cui il 90° percentile ha raggiunto 50 secondi, anche se il 50° percentile è stato costantemente intorno ai 10 secondi.

Grafico che mostra la latenza del processo

Analizzare l'esecuzione del processo in base al cluster e all'applicazione, cercando picchi di latenza. Dopo aver identificato cluster e applicazioni con latenza elevata, passare a esaminare la latenza della fase.

La latenza della fase viene visualizzata anche come percentile per consentire la visualizzazione degli outlier. La latenza della fase viene suddivisa in base al cluster, all'applicazione e al nome della fase. Identificare i picchi di latenza delle attività nel grafico per determinare quali attività impediscono il completamento della fase.

Grafico che mostra la latenza della fase

Il grafico della velocità effettiva del cluster mostra il numero di processi, fasi e attività completati al minuto. In questo modo, è possibile comprendere il carico di lavoro in base al relativo numero di fasi e attività per processo. Qui è possibile vedere che il numero di processi al minuto è compreso tra 2 e 6, mentre il numero di fasi è di circa 12-24 al minuto.

Grafico che mostra la velocità effettiva del cluster

Somma della latenza di esecuzione dell'attività

Questa visualizzazione illustra la somma della latenza di esecuzione delle attività per ogni host in esecuzione in un cluster. Usare questo grafico per rilevare le attività che vengono eseguite lentamente a causa del rallentamento dell'host in un cluster o di un'errata allocazione delle attività per executor. Nel grafico seguente la maggior parte degli host ha una somma di circa 30 secondi. Tuttavia, due degli host hanno somme che si aggirano intorno ai 10 minuti. L'esecuzione degli host è lenta o il numero di attività per executor non è allocato.

Grafico che mostra la somma dell'esecuzione dell'attività per host

Il numero di attività per executor indica che a due executor viene assegnato un numero sproporzionato di attività, causando un collo di bottiglia.

Grafico che mostra le attività per ogni executor

Metriche delle attività per fase

La visualizzazione delle metriche delle attività fornisce la suddivisione dei costi per l'esecuzione di un'attività. È possibile usarla per visualizzare il tempo relativo dedicato ad attività quali la serializzazione e la deserializzazione. Questi dati possono mostrare opportunità di ottimizzazione, ad esempio usando variabili di trasmissione per evitare la spedizione dei dati. Le metriche delle attività mostrano anche le dimensioni dei dati casuali per un'attività e i tempi di lettura e scrittura casuali. Se questi valori sono elevati, significa che molti dati si stanno spostando attraverso la rete.

Un'altra metrica delle attività è il ritardo dell'utilità di pianificazione, che misura il tempo necessario per pianificare un'attività. Idealmente, questo valore deve essere basso rispetto al tempo di calcolo dell'executor, ovvero il tempo impiegato per l'esecuzione dell'attività.

Il grafico seguente mostra un tempo di ritardo dell'utilità di pianificazione (3,7 s) che supera il tempo di calcolo dell'executor (1,1 s). Ciò significa che viene impiegato più tempo in attesa della pianificazione delle attività rispetto all'esecuzione del lavoro effettivo.

Grafico che mostra le metriche delle attività per fase

In questo caso, il problema è stato causato dalla presenza di un numero eccessivo di partizioni, che ha comportato un sovraccarico elevato. La riduzione del numero di partizioni ha abbassato il ritardo dell'utilità di pianificazione. Il grafico successivo mostra che la maggior parte del tempo viene dedicato all'esecuzione dell'attività.

Grafico che mostra che la riduzione del numero di partizioni ha ridotto il tempo di ritardo dell'utilità di pianificazione.

Latenza e velocità effettiva del flusso

La velocità effettiva del flusso è direttamente correlata al flusso strutturato. Alla velocità effettiva del flusso sono associate due metriche importanti: righe di input al secondo e righe elaborate al secondo. Se le righe di input al secondo superano le righe elaborate al secondo, significa che il sistema di elaborazione del flusso è in ritardo. Inoltre, se i dati di input provengono da Hub eventi o Kafka, le righe di input al secondo devono rimanere al passo con la velocità di inserimento dei dati nel front-end.

Due processi possono avere una velocità effettiva del cluster simile, ma metriche di flusso molto diverse. Lo screenshot seguente mostra due carichi di lavoro diversi. Sono simili in termini di velocità effettiva del cluster (processi, fasi e attività al minuto). Ma la seconda esecuzione elabora 12.000 righe/sec rispetto a 4000 righe/sec.

Grafico che mostra la velocità effettiva di streaming

La velocità effettiva del flusso è spesso una metrica aziendale migliore rispetto alla velocità effettiva del cluster, perché misura il numero di record di dati elaborati.

Utilizzo delle risorse per executor

Queste metriche consentono di comprendere il lavoro eseguito da ogni executor.

Le metriche percentuali misurano il tempo impiegato da un executor per l'esecuzione di varie operazioni, espresso come rapporto tra il tempo impiegato e il tempo di calcolo complessivo dell'executor. Le metriche sono le seguenti:

  • % tempo per la serializzazione
  • % tempo per la deserializzazione
  • % tempo dell'executor della CPU
  • % tempo JVM

Queste visualizzazioni mostrano quanto ognuna di queste metriche contribuisce all'elaborazione complessiva dell'executor.

Visualizzazioni che mostrano quanto ognuna di queste metriche contribuisce all'elaborazione complessiva dell'executor.

Le metriche casuali sono metriche correlate alla riproduzione casuale dei dati tra gli executor.

  • I/O casuale
  • Memoria casuale
  • Utilizzo del file system
  • Utilizzo del disco

Colli di bottiglia delle prestazioni comuni

Due colli di bottiglia delle prestazioni comuni in Spark sono i ritardi delle attività e un numero di partizioni casuali non ottimale.

Ritardi delle attività

Le fasi di un processo vengono eseguite in sequenza, con le fasi precedenti che bloccano le fasi successive. Se un'attività esegue una partizione casuale più lentamente rispetto ad altre attività, tutte le attività nel cluster devono attendere il completamento dell'attività lenta prima che la fase possa terminare. Ciò può verificarsi per i seguenti motivi:

  1. L'esecuzione di un host o di un gruppo di host è lenta. Sintomi: latenza elevata di attività, fasi o processi e velocità effettiva del cluster ridotta. La somma delle latenze delle attività per ogni host non verrà distribuita in modo uniforme. Tuttavia, l'utilizzo delle risorse verrà distribuito in modo uniforme tra gli executor.

  2. L'esecuzione dell'aggregazione è onerosa per le attività (asimmetria dei dati). Sintomi: latenza elevata di attività, fasi e processi o velocità effettiva del cluster ridotta, ma la somma delle latenze per host viene distribuita in modo uniforme. L'utilizzo delle risorse verrà distribuito in modo uniforme tra gli executor.

  3. Se le partizioni hanno dimensioni disuguali, una partizione più grande può causare un'esecuzione di attività non bilanciata (asimmetria delle partizioni). Sintomi: l'utilizzo delle risorse dell'executor è elevato rispetto ad altri executor in esecuzione nel cluster. Tutte le attività in esecuzione nell'executor verranno eseguite lentamente e rallenteranno l'esecuzione della fase nella pipeline. Queste fasi vengono definite barriere di fase.

Numero di partizioni casuali non ottimale

Durante una query di flusso strutturato, l'assegnazione di un'attività a un executor è un'operazione a elevato utilizzo di risorse per il cluster. Se le dimensioni dei dati casuali non sono ottimali, la quantità di ritardo per un'attività inciderà negativamente sulla velocità effettiva e sulla latenza. Se è presente un numero troppo basso di partizioni, i core nel cluster saranno sottoutilizzati e ciò può causare inefficienze nell'elaborazione. Al contrario, se sono presenti troppe partizioni, si verifica un sovraccarico di gestione elevato per un numero ridotto di attività.

Usare le metriche sull'utilizzo delle risorse per risolvere i problemi di asimmetria delle partizioni e allocazione errata degli executor nel cluster. Se una partizione è asimmetrica, le risorse dell'executor saranno elevate rispetto ad altri executor in esecuzione nel cluster.

Ad esempio, il grafico seguente mostra che la memoria usata dalla riproduzione casuale nei primi due executor è 90 volte maggiore rispetto agli altri executor:

Grafico che mostra che la memoria usata dalla sequenza casuale nei primi due executor è maggiore di 90X rispetto agli altri executor.

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