当Spark程序在运行时,会提供一个Web页面查看Application运行状态信息。是否开启UI界面由参数spark.ui.enabled(默认为true)
来确定。下面列出Spark UI一些相关配置参数,默认值,以及其作用。
参数 | 默认值 | 作用描述 |
---|---|---|
spark.ui.enabled | true | 是否开启UI界面 |
spark.ui.port | 4040(顺序探查空闲端口) | UI界面的访问端口号 |
spark.ui.retainedJobs | 1000 | UI界面显示的Job个数 |
spark.ui.retailedStages | 1000 | UI界面上显示的Stage个数 |
spark.ui.timeline.tasks.maximum | 1000 | Stage页面显示的Tasks个数 |
spark.ui.killEnabled | true | 是否运行页面上kill任务 |
spark.ui.threadDumpsEnabled | true | Executors页面是否可以展示线程运行状况 |
本文接下来分成两个部分,第一部分基于Spark-1.6.0的源码,结合第二部分的图片内容来描述UI界面在Spark中的实现方式。第二部分以实例展示Spark UI界面显示的内容。
一、Spark UI界面实现方式
1、UI组件结构
这部分先讲UI界面的实现方式,UI界面的实例在本文最后一部分。如果对这部分中的某些概念不清楚,那么最好先把第二部分了解一下。
从下面UI界面的实例可以看出,不同的内容以Tab的形式展现在界面上,对应每一个Tab在下方显示具体内容。基本上Spark UI界面也是按这个层次关系实现的。
以SparkUI类为容器,各个Tab,如JobsTab, StagesTab, ExecutorsTab等镶嵌在SparkUI上,对应各个Tab,有页面内容实现类JobPage, StagePage, ExecutorsPage等页面。这些类的继承和包含关系如下图所示:
2、初始化过程
从上面可以看出,SparkUI类型的对象是UI界面的根对象,它是在SparkContext类中构造出来的。
- private var _ui: Option[SparkUI] = None //定义
- _ui = //SparkUI对象的生成
- if (conf.getBoolean("spark.ui.enabled", true)) {
- Some(SparkUI.createLiveUI(this, _conf, listenerBus, _jobProgressListener,
- _env.securityManager, appName, startTime = startTime))
- } else {
- // For tests, do not enable the UI
- None
- }
- _ui.foreach(_.bind()) //启动jetty。bind方法继承自WebUI,该类负责和真实的Jetty Server API打交道
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上面这段代码中可以看到SparkUI对象的生成过程,结合上面的类结构图,可以看到bind方法继承自WebUI类,进入WebUI类中,
- protected val handlers = ArrayBuffer[ServletContextHandler]() // 这个对象在下面bind方法中会使用到。
- protected val pageToHandlers = new HashMap[WebUIPage, ArrayBuffer[ServletContextHandler]] // 将page绑定到handlers上
- /** 将Http Server绑定到这个Web页面 */
- def bind() {
- assert(!serverInfo.isDefined, "Attempted to bind %s more than once!".format(className))
- try {
- serverInfo = Some(startJettyServer("0.0.0.0", port, handlers, conf, name))
- logInfo("Started %s at http://%s:%d".format(className, publicHostName, boundPort))
- } catch {
- case e: Exception =>
- logError("Failed to bind %s".format(className), e)
- System.exit(1)
- }
- }
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上面代码中handlers对象维持了WebUIPage和Jetty之间的关系,org.eclipse.jetty.servlet.ServletContextHandler
是标准jetty容器的handler。而对象pageToHandlers
维持了WebUIPage到ServletContextHandler的对应关系。
各Tab页以及该页内容的实现,基本上大同小异。接下来以AllJobsPage页面为例仔细梳理页面展示的过程。
3、SparkUI中Tab的绑定
从上面的类结构图中看到WebUIPage提供了两个重要的方法,render和renderJson用于相应页面请求,在WebUIPage的实现类中,具体实现了这两个方法。
在SparkContext中构造出SparkUI的实例后,会执行SparkUI#initialize方法进行初始化。如下面代码中,调用SparkUI从WebUI继承的attacheTab方法,将各Tab页面绑定到UI上。
- def initialize() {
- attachTab(new JobsTab(this))
- attachTab(stagesTab)
- attachTab(new StorageTab(this))
- attachTab(new EnvironmentTab(this))
- attachTab(new ExecutorsTab(this))
- attachHandler(createStaticHandler(SparkUI.STATIC_RESOURCE_DIR, "/static"))
- attachHandler(createRedirectHandler("/", "/jobs/", basePath = basePath))
- attachHandler(ApiRootResource.getServletHandler(this))
- // This should be POST only, but, the YARN AM proxy won't proxy POSTs
- attachHandler(createRedirectHandler(
- "/stages/stage/kill", "/stages/", stagesTab.handleKillRequest,
- httpMethods = Set("GET", "POST")))
- }
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4、页面内容绑定到Tab
在上一节中,JobsTab标签绑定到SparkUI上之后,在JobsTab上绑定了AllJobsPage和JobPage类。AllJobsPage页面即访问SparkUI页面时列举出所有Job的那个页面,JobPage页面则是点击单个Job时跳转的页面。通过调用JobsTab从WebUITab继承的attachPage方法与JobsTab进行绑定。
- private[ui] class JobsTab(parent: SparkUI) extends SparkUITab(parent, "jobs") {
- val sc = parent.sc
- val killEnabled = parent.killEnabled
- val jobProgresslistener = parent.jobProgressListener
- val executorListener = parent.executorsListener
- val operationGraphListener = parent.operationGraphListener
-
- def isFairScheduler: Boolean =
- jobProgresslistener.schedulingMode.exists(_ == SchedulingMode.FAIR)
-
- attachPage(new AllJobsPage(this))
- attachPage(new JobPage(this))
- }
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5、页面内容的展示
知道了AllJobsPage页面如何绑定到SparkUI界面后,接下来分析这个页面的内容是如何显示的。进入AllJobsPage类,主要观察render方法。在页面展示上Spark直接利用了Scala对html/xml的语法支持,将页面的Html代码嵌入Scala程序中。具体的页面生成过程可以查看下面源码中的注释。这里可以结合第二部分的实例进行查看。
- def render(request: HttpServletRequest): Seq[Node] = {
- val listener = parent.jobProgresslistener //获取jobProgresslistener对象,页面展示的数据都是从这里读取
- listener.synchronized {
- val startTime = listener.startTime // 获取application的开始时间,默认值为-1L
- val endTime = listener.endTime // 获取application的结束时间,默认值为-1L
- val activeJobs = listener.activeJobs.values.toSeq // 获取当前application中处于active状态的job
- val completedJobs = listener.completedJobs.reverse.toSeq // 获取当前application中完成状态的job
- val failedJobs = listener.failedJobs.reverse.toSeq // 获取当前application中失败状态的job
-
- val activeJobsTable =
- jobsTable(activeJobs.sortBy(_.submissionTime.getOrElse(-1L)).reverse)
- val completedJobsTable =
- jobsTable(completedJobs.sortBy(_.completionTime.getOrElse(-1L)).reverse)
- val failedJobsTable =
- jobsTable(failedJobs.sortBy(_.completionTime.getOrElse(-1L)).reverse)
-
- val shouldShowActiveJobs = activeJobs.nonEmpty
- val shouldShowCompletedJobs = completedJobs.nonEmpty
- val shouldShowFailedJobs = failedJobs.nonEmpty
-
- val completedJobNumStr = if (completedJobs.size == listener.numCompletedJobs) {
- s"${completedJobs.size}"
- } else {
- s"${listener.numCompletedJobs}, only showing ${completedJobs.size}"
- }
-
- val summary: NodeSeq =
- <div>
- <ul class="unstyled">
- <li>
- <strong>Total Uptime:</strong> // 显示当前Spark应用运行时间
- {// 如果还没有结束,就用系统当前时间减开始时间。如果已经结束,就用结束时间减开始时间
- if (endTime < 0 && parent.sc.isDefined) {
- UIUtils.formatDuration(System.currentTimeMillis() - startTime)
- } else if (endTime > 0) {
- UIUtils.formatDuration(endTime - startTime)
- }
- }
- </li>
- <li>
- <strong>Scheduling Mode: </strong> // 显示调度模式,FIFO或FAIR
- {listener.schedulingMode.map(_.toString).getOrElse("Unknown")}
- </li>
- {
- if (shouldShowActiveJobs) { // 如果有active状态的job,则显示Active Jobs有多少个
- <li>
- <a href="#active"><strong>Active Jobs:</strong></a>
- {activeJobs.size}
- </li>
- }
- }
- {
- if (shouldShowCompletedJobs) { // 如果有完成状态的job,则显示Completed Jobs的个数
- <li id="completed-summary">
- <a href="#completed"><strong>Completed Jobs:</strong></a>
- {completedJobNumStr}
- </li>
- }
- }
- {
- if (shouldShowFailedJobs) { // 如果有失败状态的job,则显示Failed Jobs的个数
- <li>
- <a href="#failed"><strong>Failed Jobs:</strong></a>
- {listener.numFailedJobs}
- </li>
- }
- }
- </ul>
- </div>
-
- var content = summary // 将上面的html代码写入content变量,在最后统一显示content中的内容
- val executorListener = parent.executorListener // 这里获取EventTimeline中的信息
- content ++= makeTimeline(activeJobs ++ completedJobs ++ failedJobs,
- executorListener.executorIdToData, startTime)
- // 然后根据当前application中是否存在active, failed, completed状态的job,将这些信息显示在页面上。
- if (shouldShowActiveJobs) {
- content ++= <h4 id="active">Active Jobs ({activeJobs.size})</h4> ++
- activeJobsTable // 生成active状态job的展示表格,具体形式可参看第二部分。按提交时间倒序排列
- }
- if (shouldShowCompletedJobs) {
- content ++= <h4 id="completed">Completed Jobs ({completedJobNumStr})</h4> ++
- completedJobsTable
- }
- if (shouldShowFailedJobs) {
- content ++= <h4 id ="failed">Failed Jobs ({failedJobs.size})</h4> ++
- failedJobsTable
- }
-
- val helpText = """A job is triggered by an action, like count() or saveAsTextFile().""" +
- " Click on a job to see information about the stages of tasks inside it."
-
- UIUtils.headerSparkPage("Spark Jobs", content, parent, helpText = Some(helpText)) // 最后将content中的所有内容全部展示在页面上
- }
- }
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接下来以activeJobsTable代码为例分析Jobs信息展示表格的生成。这里主要的方法是makeRow,接收的是上面代码中的activeJobs, completedJobs, failedJobs。这三个对象都是包含在JobProgressListener对象中的,在JobProgressListener中的定义如下:
- // 这三个对象用于存储数据的主要是JobUIData类型,
- val activeJobs = new HashMap[JobId, JobUIData]
- val completedJobs = ListBuffer[JobUIData]()
- val failedJobs = ListBuffer[JobUIData]()
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将上面三个对象传入到下面这段代码中,继续执行。
- private def jobsTable(jobs: Seq[JobUIData]): Seq[Node] = {
- val someJobHasJobGroup = jobs.exists(_.jobGroup.isDefined)
-
- val columns: Seq[Node] = { // 显示的信息包括,Job Id(Job Group)以及Job描述,Job提交时间,Job运行时间,总的Stage/Task数,成功的Stage/Task数,以及一个进度条
- <th>{if (someJobHasJobGroup) "Job Id (Job Group)" else "Job Id"}</th>
- <th>Description</th>
- <th>Submitted</th>
- <th>Duration</th>
- <th class="sorttable_nosort">Stages: Succeeded/Total</th>
- <th class="sorttable_nosort">Tasks (for all stages): Succeeded/Total</th>
- }
-
- def makeRow(job: JobUIData): Seq[Node] = {
- val (lastStageName, lastStageDescription) = getLastStageNameAndDescription(job)
- val duration: Option[Long] = {
- job.submissionTime.map { start => // Job运行时长为系统时间,或者结束时间减去开始时间
- val end = job.completionTime.getOrElse(System.currentTimeMillis())
- end - start
- }
- }
- val formattedDuration = duration.map(d => // 格式化任务运行时间,显示为a h:b m:c s格式UIUtils.formatDuration(d)).getOrElse("Unknown")
- val formattedSubmissionTime = // 获取Job提交时间job.submissionTime.map(UIUtils.formatDate).getOrElse("Unknown")
- val jobDescription = UIUtils.makeDescription(lastStageDescription, parent.basePath) // 获取任务描述
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- val detailUrl = // 点击单个Job下面链接跳转到JobPage页面,传入参数为jobId
- "%s/jobs/job?id=%s".format(UIUtils.prependBaseUri(parent.basePath), job.jobId)
- <tr id={"job-" + job.jobId}>
- <td sorttable_customkey={job.jobId.toString}>
- {job.jobId} {job.jobGroup.map(id => s"($id)").getOrElse("")}
- </td>
- <td>
- {jobDescription}
- <a href={detailUrl} class="name-link">{lastStageName}</a>
- </td>
- <td sorttable_customkey={job.submissionTime.getOrElse(-1).toString}>
- {formattedSubmissionTime}
- </td>
- <td sorttable_customkey={duration.getOrElse(-1).toString}>{formattedDuration}</td>
- <td class="stage-progress-cell">
- {job.completedStageIndices.size}/{job.stageIds.size - job.numSkippedStages}
- {if (job.numFailedStages > 0) s"(${job.numFailedStages} failed)"}
- {if (job.numSkippedStages > 0) s"(${job.numSkippedStages} skipped)"}
- </td>
- <td class="progress-cell"> // 进度条
- {UIUtils.makeProgressBar(started = job.numActiveTasks, completed = job.numCompletedTasks,
- failed = job.numFailedTasks, skipped = job.numSkippedTasks,
- total = job.numTasks - job.numSkippedTasks)}
- </td>
- </tr>
- }
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- <table class="table table-bordered table-striped table-condensed sortable">
- <thead>{columns}</thead> // 显示列名
- <tbody>
- {jobs.map(makeRow)} // 调用上面的row生成方法,具体显示Job信息
- </tbody>
- </table>
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从上面这些代码中可以看到,Job页面显示的所有数据,都是从JobProgressListener对象中获得的。SparkUI可以理解成一个JobProgressListener对象的消费者,页面上显示的内容都是JobProgressListener内在的展现。
在接下来一篇文章 Spark-1.6.0之Application运行信息记录器JobProgressListener中会分析运行状态数据是如何写入JobProgressListener中的。
二、Spark UI界面实例
默认情况下,当一个Spark Application运行起来后,可以通过访问hostname:4040端口来访问UI界面。hostname是提交任务的Spark客户端ip地址,端口号由参数spark.ui.port(默认值4040,如果被占用则顺序往后探查)
来确定。由于启动一个Application就会生成一个对应的UI界面,所以如果启动时默认的4040端口号被占用,则尝试4041端口,如果还是被占用则尝试4042,一直找到一个可用端口号为止。
下面启动一个Spark ThriftServer服务,并用beeline命令连接该服务,提交sql语句运行。则ThriftServer对应一个Application,每个sql语句对应一个Job,按照Job的逻辑划分Stage和Task。
1、Jobs页面
连接上该端口后,显示的就是上面的页面,也是Job的主页面。这里会显示所有Active,Completed, Cancled以及Failed状态的Job。默认情况下总共显示1000条Job信息,这个数值由参数spark.ui.retainedJobs(默认值1000)
来确定。
从上面还看到,除了Jobs选项卡之外,还可显示Stages, Storage, Enviroment, Executors, SQL以及JDBC/ODBC Server选项卡。分别如下图所示。
2、Stages页面
3、Storage页面
4、Enviroment页面
5、Executors页面
6、单个Job包含的Stages页面
7、Task页面