Az Azure Databricks monitorozása
Azure Databricks egy gyors, hatékony Apache Spark-alapú elemzési szolgáltatás, amely megkönnyíti a big data elemzési és mesterségesintelligencia-megoldások gyors fejlesztését és üzembe helyezését. Sok felhasználó kihasználja a jegyzetfüzetek egyszerűségét az Azure Databricks-megoldásaiban. A robusztusabb számítási lehetőségeket igénylő felhasználók számára az Azure Databricks támogatja az egyéni alkalmazáskódok elosztott végrehajtását.
A monitorozás minden éles szintű megoldás kritikus része, és az Azure Databricks robusztus funkciókat kínál az egyéni alkalmazásmetrikák, a streamelési lekérdezési események és az alkalmazásnapló-üzenetek monitorozásához. Az Azure Databricks ezeket a figyelési adatokat különböző naplózási szolgáltatásoknak küldheti el.
Az alábbi cikkek bemutatják, hogyan küldhet monitorozási adatokat az Azure Databricksből Azure Monitor, az Azure monitorozási adatplatformjának.
- Azure Databricks-alkalmazásnaplók küldése az Azure Monitor
- Irányítópultok használata az Azure Databricks-metrikák vizualizációjára
- Teljesítmény szűk keresztmetszeteinek elhárítása
A cikkeket kísérő kódtár kibővíti az Azure Databricks alapvető monitorozási funkcióját, hogy Spark-metrikákat, eseményeket és naplózási információkat küldjön az Azure Monitornak.
A cikkek és a kapcsolódó kódtár célközönsége az Apache Spark és az Azure Databricks megoldásfejlesztői. A kódot a Java Archive (JAR) fájljaiba kell építeni, majd üzembe kell helyezni egy Azure Databricks-fürtben. A kód Scala és Java kombinációjából áll, a kimeneti JAR-fájlok létrehozásához megfelelő Maven- projektobjektum-modell (POM) fájlokkal. Előfeltételeként a Java, a Scala és a Maven ismerete ajánlott.
Következő lépések
Kezdje a kódtár létrehozásával és az Azure Databricks-fürtben való üzembe helyezésével.