没有在spark的 webUI上找到 Metrics

如果你在 Spark Web UI 上没有找到 Metrics，可能是因为 Spark 配置中没有启用它们。你可以在启动 Spark 应用程序时使用以下命令行选项启用它们：

--conf spark.metrics.conf=/path/to/metrics.properties

其中 `/path/to/metrics.properties` 是包含指标配置的属性文件的路径。此文件应该指定 Spark 要收集哪些指标以及如何将它们发布到外部系统。

如果你已经启用了 Metrics，但仍然无法在 Spark Web UI 上找到它们，请确保你已经导航到正确的页面。在 Spark Web UI 的左侧导航栏中，你应该看到一个名为“监控”的选项。点击它，然后选择“指标”子选项卡。在这个页面上，你应该看到 Spark 收集的所有指标。如果你仍然无法找到它们，请检查 Spark 日志以获取错误消息并进行排除。

相关问题

spark的metrics

Spark的metrics是指在Spark中用于监控和度量系统性能的指标。它是基于Coda Hale Metrics Library的可配置Metrics系统。通过配置文件，我们可以对Spark的Metrics系统进行配置，并将Metrics的信息报告到不同的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。\[1\]

在Spark的安装包中的conf路径下，有一个metrics.properties文件，Spark在启动时会自动加载该文件。我们可以在该文件中进行Metrics的配置。如果该文件不存在，可以将metrics.properties.template重命名为metrics.properties即可。\[2\]

在Spark源码中，我们经常会看到类似longMetric("numOutputRows")的信息。这些指标的定义通常是在Driver端，而实际的+1或-1操作是在executor进行的。这些指标是通过Spark内部的机制进行传递的，具体的传递方式可以通过分析源码来了解。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Spark Metrics配置详解](https://blog.csdn.net/wuzhongdehua1/article/details/50868574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SPARK中metrics是怎么传递的](https://blog.csdn.net/monkeyboy_tech/article/details/128294869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

spark pool metrics

Spark Pool是Azure Synapse Analytics中的一种资源类型，用于执行Apache Spark作业。有几个与Spark Pool相关的指标可以帮助你监视和管理资源使用情况。以下是一些常见的Spark Pool指标：

1. Spark Pool CPU 使用率：这个指标显示了Spark Pool中CPU资源的使用情况。可以根据这个指标来判断是否需要调整资源分配。

2. Spark Pool 内存使用率：这个指标显示了Spark Pool中内存资源的使用情况。如果内存使用率过高，可能会导致作业运行缓慢或失败。

3. Spark Pool 作业数：这个指标显示了Spark Pool中正在运行的作业数量。可以用来了解当前负载情况。

4. Spark Pool 作业运行时间：这个指标显示了作业的运行时间。可以用来评估作业的性能和效率。

5. Spark Pool 数据读取量和写入量：这些指标显示了Spark Pool中数据的读取和写入量。可以用来了解数据访问模式和数据流量。

这些指标可以通过Azure Synapse Analytics工作区的监视功能进行查看和分析。你可以使用Azure监视器、Azure日志分析等工具来获取并可视化这些指标，以便更好地了解和管理Spark Pool的性能和资源使用情况。