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# Monitoraggio delle applicazioni e dei lavori EMR Serverless
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Con Amazon CloudWatch Metrics for EMR Serverless, puoi ricevere parametri di CloudWatch 1 minuto e accedere a dashboard per CloudWatch accedere alle near-real-time operazioni e alle prestazioni delle tue applicazioni EMR Serverless.

EMR Serverless invia metriche a ogni minuto. CloudWatch EMR Serverless emette queste metriche a livello di applicazione, nonché di mansione, tipo di lavoratore e livelli. capacity-allocation-type

Per iniziare, utilizza il modello di CloudWatch dashboard EMR Serverless fornito nell'archivio [EMR GitHub Serverless](https://github.com/aws-samples/emr-serverless-samples/tree/main/cloudformation/emr-serverless-cloudwatch-dashboard/) e distribuiscilo.

**Nota**  
I [carichi di lavoro interattivi EMR Serverless](interactive-workloads.md) hanno solo il monitoraggio a livello di applicazione abilitato e hanno una nuova dimensione di tipo di lavoratore,. `Spark_Kernel` [Per monitorare ed eseguire il debug dei carichi di lavoro interattivi, accedi ai log e all'interfaccia utente di Apache Spark dall'area di lavoro di EMR Studio.](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-debug.html#emr-studio-debug-serverless)

## Monitoraggio delle metriche
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**Importante**  
Stiamo ristrutturando la visualizzazione delle nostre metriche per aggiungere `ApplicationName` e `JobName` come dimensioni. Per la versione 7.10 e successive, le metriche precedenti non verranno più aggiornate. Per le versioni EMR precedenti alla 7.10, le metriche precedenti sono ancora disponibili.

**Dimensioni attuali**

La tabella seguente descrive le dimensioni EMR Serverless disponibili all'interno dello spazio dei nomi. `AWS/EMR Serverless`


**Dimensioni per le metriche EMR Serverless**  

| Dimensione | Description | 
| --- | --- | 
| ApplicationId | Filtri per tutte le metriche di un'applicazione EMR Serverless utilizzando l'ID dell'applicazione. | 
| ApplicationName | Filtri per tutte le metriche di un'applicazione EMR Serverless utilizzando il nome. **Se il nome non viene fornito o contiene caratteri non ASCII, viene pubblicato come [Non specificato].** | 
| JobId | Filtri per tutte le metriche di un server EMR senza l'ID di esecuzione del lavoro. | 
| JobName | Filtri per tutte le metriche di un job EMR Serverless eseguito utilizzando il nome. **Se il nome non viene fornito o contiene caratteri non ASCII, viene pubblicato come [Non specificato].** | 
| WorkerType | Filtri per tutte le metriche di un determinato tipo di lavoratore. Ad esempio, puoi filtrare per `SPARK_DRIVER` e `SPARK_EXECUTORS` per i job Spark. | 
| CapacityAllocationType | Filtri per tutte le metriche di un determinato tipo di allocazione della capacità. Ad esempio, puoi filtrare per la capacità preinizializzata e `PreInitCapacity` `OnDemandCapacity` per tutto il resto. | 

## Monitoraggio a livello di applicazione
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Puoi monitorare l'utilizzo della capacità a livello di applicazione EMR Serverless con i parametri di Amazon. CloudWatch Puoi anche configurare un singolo display per monitorare l'utilizzo della capacità delle applicazioni in una dashboard. CloudWatch 


**Metriche delle applicazioni EMR Serverless**  

| Metrica | Description | Unità | Dimensione | 
| --- | --- | --- | --- | 
| MaxCPUAllowed |  La CPU massima consentita per l'applicazione.  | VPCU | ApplicationId, ApplicationName | 
| MaxMemoryAllowed |  La memoria massima in GB consentita per l'applicazione.  | Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName | 
| MaxStorageAllowed |  Lo spazio di archiviazione massimo in GB consentito per l'applicazione.  | Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName | 
| CPUAllocated |  Il numero totale di v CPUs allocato.  | VPCU | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| IdleWorkerCount |  Il numero totale di lavoratori inattivi.  | Conteggio | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| MemoryAllocated |  Memoria totale in GB allocata.  | Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| PendingCreationWorkerCount |  Il numero totale di lavoratori in attesa di creazione.  | Conteggio | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| RunningWorkerCount |  Il numero totale di lavoratori utilizzati dall'applicazione.  | Conteggio | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| StorageAllocated |  Lo spazio di archiviazione totale su disco in GB allocato.  | Gigabyte (GB) | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 
| TotalWorkerCount |  Il numero totale di lavoratori disponibili.  | Conteggio | ApplicationId, ApplicationName, WorkerType, CapacityAllocationType | 

## Monitoraggio a livello di mansione
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Amazon EMR Serverless invia i seguenti parametri a livello di processo ogni minuto. Amazon CloudWatch Puoi accedere ai valori delle metriche per le esecuzioni aggregate dei processi in base allo stato di esecuzione del processo. *L'unità per ciascuna metrica è il conteggio.*


**Metriche a livello di job EMR Serverless**  

| Metrica | Description | Dimensione | 
| --- | --- | --- | 
| SubmittedJobs | Il numero di lavori in uno stato Inviato. | ApplicationId, ApplicationName | 
| PendingJobs | Il numero di lavori in uno stato In sospeso. | ApplicationId, ApplicationName | 
| ScheduledJobs | Il numero di lavori in uno stato pianificato. | ApplicationId, ApplicationName | 
| RunningJobs | Il numero di lavori in uno stato In esecuzione. | ApplicationId, ApplicationName | 
| SuccessJobs | Il numero di lavori in uno stato di successo. | ApplicationId, ApplicationName | 
| FailedJobs | Il numero di lavori in uno stato Non riuscito. | ApplicationId, ApplicationName | 
| CancellingJobs | Il numero di lavori in uno stato di annullamento. | ApplicationId, ApplicationName | 
| CancelledJobs | Il numero di lavori in uno stato annullato. | ApplicationId, ApplicationName | 

È possibile monitorare le metriche specifiche del motore per l'esecuzione e il completamento dei job EMR Serverless con un'applicazione specifica del motore. UIs Quando si accede all'interfaccia utente per un processo in esecuzione, l'interfaccia utente live dell'applicazione viene visualizzata con aggiornamenti in tempo reale. Quando si accede all'interfaccia utente per un lavoro completato, viene visualizzata l'interfaccia utente persistente dell'app.

**Esecuzione di processi**

Per eseguire lavori EMR Serverless, accedi a un'interfaccia in tempo reale che fornisce metriche specifiche del motore. Puoi utilizzare l'interfaccia utente di Apache Spark o l'interfaccia utente di Hive Tez per monitorare ed eseguire il debug dei lavori. Per accedervi UIs, usa la console EMR Studio o richiedi un endpoint URL sicuro con. AWS Command Line Interface

**Lavori completati**

Per i job EMR Serverless completati, usa lo Spark History Server o l'interfaccia utente Persistent Hive Tez per accedere ai dettagli, alle fasi, alle attività e alle metriche dei job Spark o Hive eseguiti. Per accedervi UIs, usa la console EMR Studio o richiedi un endpoint URL sicuro con. AWS Command Line Interface

## Monitoraggio a livello di Job Worker
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Amazon EMR Serverless invia ad Amazon i seguenti parametri a livello di job worker disponibili nel `AWS/EMRServerless` namespace e nel gruppo di metrici. `Job Worker Metrics` CloudWatch EMR Serverless raccoglie punti dati dai singoli lavoratori durante le esecuzioni dei lavori a livello di mansione, tipo di lavoratore e livello. capacity-allocation-type È possibile utilizzarlo `ApplicationId` come dimensione per monitorare più lavori che appartengono alla stessa applicazione.

**Nota**  
Per visualizzare la CPU e la memoria totali utilizzate da un job EMR Serverless durante la visualizzazione delle metriche nella CloudWatch console Amazon, utilizza la statistica come somma e il periodo come 1 minuto.


**Metriche EMR Serverless a livello di job worker**  

| Metrica | Description | Unità | Dimensione | 
| --- | --- | --- | --- | 
| WorkerCpuAllocated | Il numero totale di core vCPU allocati per i lavoratori durante l'esecuzione di un job. | VPCU | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerCpuUsed | Il numero totale di core vCPU utilizzati dai lavoratori in un job run. | VPCU | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerMemoryAllocated | Memoria totale in GB allocata per i lavoratori durante l'esecuzione di un processo. | Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerMemoryUsed | Memoria totale in GB utilizzata dai lavoratori durante l'esecuzione di un processo. | Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerEphemeralStorageAllocated | Il numero di byte di storage temporaneo allocato ai lavoratori durante l'esecuzione di un job. | Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerEphemeralStorageUsed | Il numero di byte di storage temporaneo utilizzati dai lavoratori durante l'esecuzione di un processo. | Gigabyte (GB) | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerStorageReadBytes | Il numero di byte letti dallo storage dai lavoratori durante l'esecuzione di un job. | Byte | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 
| WorkerStorageWriteBytes | Il numero di byte scritti nello storage dai lavoratori durante l'esecuzione di un job. | Byte | JobId, JobName, ApplicationId, ApplicationName, WorkerType e CapacityAllocationType | 

I passaggi seguenti descrivono come accedere ai vari tipi di metriche.

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#### [ Console ]

**Per accedere all'interfaccia utente dell'applicazione con la console**

1. Accedi alla tua applicazione EMR Serverless su EMR Studio con le istruzioni in [Guida introduttiva](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/getting-started.html#gs-console) dalla console. 

1. Per accedere all'applicazione UIs e ai log specifici del motore per un processo in esecuzione: 

   1. Scegli un lavoro con uno stato. `RUNNING`

   1. Seleziona il lavoro nella pagina dei **dettagli della candidatura** o vai alla pagina dei **dettagli del lavoro** relativa al tuo lavoro.

   1. Nel menu a discesa **Display UI**, scegli **Spark UI o Hive Tez UI** **per accedere all'interfaccia utente dell'**applicazione per il tuo tipo di lavoro. 

   1. **Per accedere ai log del motore Spark, vai alla scheda **Executors** nell'interfaccia utente Spark e scegli il link Logs per il driver.** Per accedere ai log del motore Hive, scegli il link Logs per il **DAG** appropriato nell'interfaccia utente di Hive Tez.

1. Per accedere all'applicazione e ai log specifici del motore per un lavoro completato: UIs 

   1. Scegli un lavoro con uno stato. `SUCCESS`

   1. Seleziona il lavoro nella pagina dei **dettagli della candidatura** o vai alla pagina dei **dettagli del lavoro**.

   1. Nel menu a discesa **Display UI**, scegli **Spark History Server** o **Persistent Hive Tez UI per accedere all'interfaccia utente** dell'applicazione per il tuo tipo di lavoro. 

   1. **Per accedere ai log del motore Spark, vai alla scheda **Executors** nell'interfaccia utente Spark e scegli il link Logs per il driver.** Per accedere ai log del motore Hive, scegli il link Logs per il **DAG** appropriato nell'interfaccia utente di Hive Tez.

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#### [ AWS CLI ]

**Per accedere all'interfaccia utente dell'applicazione con AWS CLI**
+ Per generare un URL da utilizzare per accedere all'interfaccia utente dell'applicazione per i lavori in esecuzione e completati, chiama l'`GetDashboardForJobRun`API. 

  ```
  aws emr-serverless get-dashboard-for-job-run /
  --application-id <application-id> /
  --job-run-id <job-id>
  ```

  L'URL generato è valido per un'ora.

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