如何在 Databricks 上的同一个 cluster/SparkContext 上监视不同的 Spark 作业？

Question

我想有一个监控和警报系统（使用诸如 Datadog 之类的工具），它可以从我在 Databricks 中的 Spark 应用程序中获取指标和日志。事实是，为了不必每天启动运行并杀死数百甚至数千个作业集群，最好将现有集群重新用于类似的数据提取作业。

为了从 Datadog 中的 Databricks 和 Spark 获取指标，我尝试了以下方法：

更改每个笔记本中的 SparkSession.builder.appName：不起作用，因为在集群启动后无法更改它。默认情况下，它将始终为“Databricks Shell”
设置集群范围的标签并在作业结束后取消设置 -> 当并发发生时，可能会导致标签之间不匹配。另外，我没有找到在此处“附加”标签的明确方法。
以某种方式从 Datadog 获取 Databricks 的 Job/Run ID：我不知道如何执行此操作。

在我看来这是可行的，因为同一个 SparkSession 上的每个 spark 作业都具有我的 Databricks 的 Job/Run id 的名称。我只需要了解如何在 Datadog 上识别它。

想法？为了实现这一目标，我可能会错过任何愚蠢的事情吗？

Answer 1

我不确定我是否完全理解您的用例。但是您可以使用简单的 python 代码根据其余 api.

获取作业 ID

from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
import base64
import requests
import json

databricks_instance ="<databricks-instances>"

url_list = f"{databricks_instance}/api/2.0/jobs/runs/get?run_id=39347"

headers = {
  'Authorization': 'Bearer <databricks-access-token>',
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("GET", url_list, headers=headers).json()
print(response)
print(response['job_id'])
print(response['start_time'])
print(response['end_time'])

Answer 2

这里有几点：

当您将现有集群用于运行个作业时，您会产生更高的成本 - 自动化集群的成本为 15 cents/DBU，而交互式集群的成本为 56 cents/DBU
当您运行使用不同的库等工作时，您可能会以库冲突等结束。
您不能更改现有集群上的标签
并发作业可能会影响彼此的性能

所以我真的会推荐使用单独的自动化集群。如果你想重用节点，并且有更短的启动时间，你可以使用实例池。

如果您想监控资源使用情况等。我建议查看项目 Overwatch，它能够从不同来源收集数据，例如集群日志、API 等，然后建立关于性能、成本等的统一视图。它的优点之一是您可以将成本、资源负载等归因于 users/notebooks/individual 个 Spark 作业。它不是“经典”的实时监控工具，但已经被许多客户使用。

如何在 Databricks 上的同一个 cluster/SparkContext 上监视不同的 Spark 作业？

How to monitor different Spark jobs on the same cluster/SparkContext on Databricks?

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