除了Spark的监控功能,Spark Streaming增加了一些专有的功能。应用StreamingContext的时候,Spark web UI显示添加的Streaming
菜单,用以显示运行的receivers(receivers是否是存活状态、接收的记录数、receiver错误等)和完成的批的统计信息(批处理时间、队列等待等待)。这可以用来监控流应用程序的处理过程。
在WEB UI中的Processing Time
和Scheduling Delay
两个度量指标是非常重要的。第一个指标表示批数据处理的时间,第二个指标表示前面的批处理完毕之后,当前批在队列中的等待时间。如果批处理时间比批间隔时间持续更长或者队列等待时间持续增加,这就预示系统无法以批数据产生的速度处理这些数据,整个处理过程滞后了。在这种情况下,考虑减少批处理时间。
Spark Streaming程序的处理过程也可以通过StreamingListener接口来监控,这个接口允许你获得receiver状态和处理时间。注意,这个接口是开发者API,它有可能在未来提供更多的信息。
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