Bilgisayar sistem tabloları başvuru kaynağı

Bu makalede, işlem sistemi tabloları için bir başvuru kılavuzu sağlanır. Hesabınızdaki genel amaçlı ve görev işlem etkinliği ile metriklerini izlemek için bu tabloları kullanabilirsiniz.

• clusters: Hesabınızdaki işlem yapılandırmalarını kaydeder.
• node_types: Donanım bilgileri de dahil olmak üzere şu anda kullanılabilir olan düğüm türlerinin her biri için tek bir kayıt içerir.
• node_timeline: İşleminizin kullanım ölçümlerinin dakika dakika kayıtlarını içerir.

Küme tablosu şeması

Küme tablosu, çok amaçlı işlem ve iş işlemleri için zaman içindeki işlem yapılandırmalarının tam geçmişini içeren yavaş değişen bir boyut tablosudur.

Tablo yolu: Bu sistem tablosu system.compute.clusters'de yer almaktadır.

Düğüm türleri tablo şeması

Düğüm türü tablosu, şu anda kullanılabilir olan düğüm türlerini temel donanım bilgileriyle yakalar.

Tablo yolu: Bu sistem tablosu system.compute.node_typeskonumunda bulunur.

Düğüm zaman çizelgesi tablosu şeması

Düğüm zaman çizelgesi tablosu, düğüm düzeyinde kaynak kullanım verilerini dakika ayrıntı düzeyinde yakalar. Her kayıt, örnek başına belirli bir dakika boyunca veri içerir.

Tablo yolu: Bu sistem tablosu system.compute.node_timelinekonumunda bulunur.

Bilinen sınırlamalar

• 23 Ekim 2023'e kadar silinmiş olarak işaretlenen işlem kaynakları kümeler tablosunda görünmez. Bu, system.billing.usage tablosundan birleştirmelerin kümeler tablosundaki kayıtlarla eşleşmemesiyle sonuçlanabilir. Tüm etkin işlem kaynakları yedeklendi.
• Bu tablolar yalnızca genel amaçlı ve iş hesaplama için kayıtları içerir. Sunucusuz işlem, DLT işlem veya SQL ambarları için kayıtlar içermez.
• 10 dakikadan kısa bir süre boyunca çalıştırılmayan düğümler node_timeline tablosunda görünmeyebilir.

Örnek sorgular

Sık sorulan soruları yanıtlamak için aşağıdaki örnek sorguları kullanabilirsiniz:

• Küme kayıtlarını en son faturalama kayıtlarıyla birleştirme
• En yüksek ortalama kullanım ve en yüksek kullanım ile işlem kaynaklarını belirleme

En son faturalama kayıtlarıyla küme kayıtlarını birleştirme

Bu sorgu, zaman içindeki harcamaları anlamanıza yardımcı olabilir. usage_start_time en güncel faturalama dönemine güncelleştirdiğinizde, küme verilerine katılmak için faturalama kayıtlarında yapılan en son güncelleştirmeleri alır.

Her kayıt, o belirli çalıştırma sırasında küme sahibiyle ilişkilendirilir. Bu nedenle, küme sahibi değişirse maliyetler, kümenin ne zaman kullanıldığına bağlı olarak doğru sahipe yuvarlanır.

SELECT
  u.record_id,
  c.cluster_id,
  c.owned_by,
  c.change_time,
  u.usage_start_time,
  u.usage_quantity
FROM
  system.billing.usage u
  JOIN system.compute.clusters c
  JOIN (SELECT u.record_id, c.cluster_id, max(c.change_time) change_time
    FROM system.billing.usage u
    JOIN system.compute.clusters c
    WHERE
      u.usage_metadata.cluster_id is not null
      and u.usage_start_time >= '2023-01-01'
      and u.usage_metadata.cluster_id = c.cluster_id
      and date_trunc('HOUR', c.change_time) <= date_trunc('HOUR', u.usage_start_time)
    GROUP BY all) config
WHERE
  u.usage_metadata.cluster_id is not null
  and u.usage_start_time >= '2023-01-01'
  and u.usage_metadata.cluster_id = c.cluster_id
  and u.record_id = config.record_id
  and c.cluster_id = config.cluster_id
  and c.change_time = config.change_time
ORDER BY cluster_id, usage_start_time desc;

En yüksek ortalama kullanıma ve maksimum kullanıma sahip hesaplama kaynaklarını belirleyin.

En yüksek ortalama CPU kullanımı ve en yüksek zirve CPU kullanımı olan çok amaçlı ve görev amaçlı hesaplamayı belirleyin.

SELECT
        distinct cluster_id,
driver,
avg(cpu_user_percent + cpu_system_percent) as `Avg CPU Utilization`,
max(cpu_user_percent + cpu_system_percent) as `Peak CPU Utilization`,
        avg(cpu_wait_percent) as `Avg CPU Wait`,
        max(cpu_wait_percent) as `Max CPU Wait`,
        avg(mem_used_percent) as `Avg Memory Utilization`,
        max(mem_used_percent) as `Max Memory Utilization`,
avg(network_received_bytes)/(1024^2) as `Avg Network MB Received per Minute`,
avg(network_sent_bytes)/(1024^2) as `Avg Network MB Sent per Minute`
FROM
        node_timeline
WHERE
        start_time >= date_add(now(), -1)
GROUP BY
        cluster_id,
        driver
ORDER BY
        3 desc;