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  • Spark History Server

    PySparkベースのアクション(PySparkの読み込み、PySparkの集計、カスタムPySpark)およびそれらを実行するワークフローに適用されます

    目的

    Spark History Serverを使用すると、Data Processing Engineから直接、Sparkジョブの実行履歴を確認できます。外部ツールを設定する必要はありません。

    これは、PySparkベースのアクション(PySparkの読み込み、PySparkの集計、カスタムPySparkおよびそれらを実行するワークフローに適用されます。ノートブックは対象外です。

    有効にすると、各PySparkジョブはイベントログを記録します。必要に応じてサーバーを起動し、最近の実行を閲覧し、各実行のSpark UI(ライブまたは完了)を開き、DataFlintで分析し、保持ルールを適用してストレージを制御します。

    Spark history server overview
    Info

    サーバーは、実行時間に応じてDPU単位で課金されます。サーバーは必要に応じてのみ実行され、不活性期間後に自動的にシャットダウンされるため、アイドル時間は課金されません。

    サーバーの起動と停止

    History Serverは必要なときのみ実行されます。Startボタンを使用してページの右上にサーバーを起動します。その状態(Stopped / Running)、アップタイム、および自動停止までの時間は、ボタンの横に表示されます。

    サーバーは、Preferencesで設定された不活性期間後に自動的に停止するため、必要以上に起動したままになることはありません。また、いつでも手動で停止できます。

    概要

    Overviewタブでは、環境の概要を確認し、最近のSpark実行を一覧表示できます。

    統計

    Statisticsパネルでは、環境のスナップショットを確認できます。

    • Applications: アプリケーションの総数と現在進行中のアプリケーションの数。
    • Storage: 保存されたイベントログの総サイズとクリーンアップ待ちの量。
    • Activity: 最後の実行時間と平均Spark実行時間。

    最近のアプリケーション

    最近のアプリケーションテーブルでは、アクションまたはワークフローの名前、ジョブ番号、SparkアプリID、状態、実行終了時間、Spark実行時間、およびサイズを確認できます。

    各行からは、1クリックでアクセスできます。

    • Spark UI: ステージ、タスク、実行詳細を探索するための標準Sparkインターフェース。
    • DataFlint: オープンソースのDataFlintプロジェクトによって提供されるパフォーマンスの洞察と最適化のヒントを備えた強化された分析ビュー。

    Spark UIを開くと、実行の完全な標準Sparkインターフェースが表示され、ジョブ、ステージ、タスクを探索できます。

    Recent applications — Spark history server spark ui

    DataFlintは、同じ実行に対してパフォーマンスの洞察と最適化のヒントを重ねて表示します。

    Recent applications — Spark history server dataflint
    Info

    Jobsページから特定の実行にアクセスすることもできます。Spark History Serverで開くには、Sparkジョブ(PySparkアクションまたはワークフロー)を選択します。

    実行中のジョブを追跡

    実行中のジョブはテーブルの上部に表示され、ライブとしてマークされます。ジョブのインターフェースが準備できるとすぐに、実行が終了するのを待たずにライブSpark UIとDataFlintビューを開くことができます。

    Info

    ライブインターフェースは、Live Spark UIがPreferencesで有効になっている場合にのみ、実行中のジョブで利用可能です。

    Preferences

    Preferencesタブでは、キャプチャされる内容、サーバーのサイズ、停止時刻、およびログの保持期間を制御できます。

    Preferences — Spark history server preferences

    イベントログ

    デフォルトで有効です。Spark History Serverで分析するために、各PySparkジョブの詳細な活動を記録します。DataFlintによって提供されるパフォーマンスの洞察と最適化のヒントも含まれます。

    無効にすると、次のジョブの分析は利用できません。既存の実行の履歴は保持されます。

    Info

    イベントログは、プロジェクトのDPE S31バケットに保存されます。以下のRetentionルールで、そのストレージの使用量を制御できます。

    ライブSpark UI

    デフォルトで無効です。PySparkジョブのライブSpark UIを公開し、イベントログを待たずに実行を監視できます。この設定は、次の実行に適用されます。

    サーバーリソースと自動停止

    • サーバーリソース: サーバーに割り当てられるコンピューティングパワーは、1から4 DPUです。変更は、サーバーの次回起動時に適用されます。
    • 自動停止: 選択した不活性期間後にサーバーを自動的に停止します。オプション: Never、After 2 hours、またはAfter 8 hours。デフォルトは24 hoursです。

    保持

    イベントログは毎日自動的にクリーンアップされます。アプリケーションは、以下の有効な制限のいずれかを超えると削除されます。最も最近のアプリケーションは常に保持されます。0(またはUnlimited)に設定して無効にできます。Clean up nowを使用して、クリーンアップをすぐに実行できます。

    • 保持(日数): アプリケーションを保持する期間。オプション: 7(デフォルト)、30、90、365、またはUnlimited。
    • 最大保持アプリケーション数: オプション100(デフォルト)、10、50、100、500、またはUnlimited。
    • 最大合計サイズ: オプション1、5、10、または50 GB、またはUnlimited。

    さらに詳しく

    トレーニングや技術的なサポートが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください、またはProfessional Servicesページをご覧ください。見積もりをリクエストし、専門家がプロジェクトを分析してください。

    質問をする、フィードバックを送信し、Data Platformを構築するチームと直接交流するには、専用のDiscord channelをご利用ください。

    OVHcloudサービスについてサポートが必要な場合は、Help Centreでリクエストを作成してください。

    コミュニティのユーザーに参加してください。

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