使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spark 应用

背景

每个开发者都想了解自己任务运行时的状态，便于调优及排错，Spark 提供的 webui 已经提供了很多信息，用户可以从上面了解到任务的 shuffle，任务运行等信息，但是运行时 Executor JVM 的状态对用户来说是个黑盒，在应用内存不足报错时，初级用户可能不了解程序究竟是 Driver 还是 Executor 内存不足，从而也无法正确的去调整参数。

Spark 的度量系统提供了相关数据，我们需要做的只是将其采集并展示。

实现

技术方案

后端存储使用 Prometheus，类似的时序数据库还有 influxDB/opentsdb 等。
前端展示使用的 Grafana，也可以使用 Graphite 或者自己绘图 。

这套方案最大的好处就是所有的组件都是开箱即用。

在集群规模较大的情况下，建议可以先将指标采集到 kafka，然后再消费写入数据库。这样做对采集和数据库进行了解耦，还能在一定程度上能提高吞吐量，并且只需要实现一个 Kafka Sink，不需要对每个数据库进行适配。建议使用现成轮子：jvm-profiler

版本信息：
grafana-5.2.4
graphite_exporter-0.3.0
prometheus-2.3.2

采集数据写入数据库

spark 默认没有 Prometheus Sink ，这时候一般需要去自己实现一个，例如 spark-metrics。

其实 prometheus 还提供了一个插件（graphite_exporter），可以将 Graphite metrics 进行转化并写入 Prometheus （本文的方式），spark 是自带 Graphite Sink 的，这下省事了，只需要配置一把就可以生效了。

/path/to/spark/conf/metrics.properties

*.sink.graphite.class=org.apache.spark.metrics.sink.GraphiteSink
*.sink.graphite.host=<metrics_hostname>
*.sink.graphite.port=<metrics_port>
*.sink.graphite.period=5*.sink.graphite.unit=seconds

driver.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource
executor.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource

提交时记得使用 --files /path/to/spark/conf/metrics.properties 参数将配置文件分发到所有的 Executor，否则将采集不到相应的数据。

启动应用后，如果采集成功，将在 http://<metrics_hostname>:<metrics_port>/metrics 页面中看到相应的信息。

例如：

# HELP application_1533838659288_1030_driver_CodeGenerator_compilationTime_count Graphite metric application_1533838659288_1030.driver.CodeGenerator.compilationTime.count# TYPE application_1533838659288_1030_driver_CodeGenerator_compilationTime_count gaugeapplication_1533838659288_1030_driver_CodeGenerator_compilationTime_count 2

原生的 Graphite 数据可以通过映射文件转化为有 label 维度的  Prometheus 数据。
例如：

mappings:
- match: '*.*.jvm.*.*'
  name: jvm_memory_usage
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    mem_type: $3
    qty: $4

上述文件会将数据转化成 metric name 为 jvm_memory_usage，label 为 application，executor_id，mem_type，qty 的格式。

application_1533838659288_1030_1_jvm_heap_usage -> jvm_memory_usage{application="application_1533838659288_1030",executor_id="driver",mem_type="heap",qty="usage"}

启动 graphite_exporter 时加载配置文件
./graphite_exporter --graphite.mapping-config=graphite_exporter_mapping

配置 Prometheus 从 graphite_exporter 获取数据
/path/to/prometheus/prometheus.yml

scrape_configs:
  - job_name: 'spark'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9108']

展示

增加 Prometheus 数据源

将 application label 加入 Variables 用于筛选不同的应用

配置相应的图表

效果

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相关文件

graphite_exporter_mapping

mappings:
- match: '*.*.executor.filesystem.*.*'
  name: filesystem_usage
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    fs_type: $3
    qty: $4- match: '*.*.jvm.*.*'
  name: jvm_memory_usage
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    mem_type: $3
    qty: $4- match: '*.*.executor.jvmGCTime.count'
  name: jvm_gcTime_count
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2- match: '*.*.jvm.pools.*.*'
  name: jvm_memory_pools
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    mem_type: $3
    qty: $4- match: '*.*.executor.threadpool.*'
  name: executor_tasks
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    qty: $3- match: '*.*.BlockManager.*.*'
  name: block_manager
  labels:
    application: $1
    executor_id: $2
    type: $3
    qty: $4- match: DAGScheduler.*.*
  name: DAG_scheduler
  labels:    type: $1
    qty: $2

作者：breeze_lsw
链接：https://www.jianshu.com/p/274380bb0974