如何通过SparkUI 查看SparkSql作业

一、spark ui 中的入口

左上角的 2.4.0 表当前执行任务的spark版本为 spark 2.4.0

序号

入口页

包含

1

Jobs

Jobs详情页

2

Stages

Stage详情页

3

Storege

Cache缓存详情页

4

Environment

配置项、环境变量详情（如设置的参数）

5

Executors

每个excutors执行情况、计算详情

6

SQL

任务的执行计划详情

二、各入口详情

2.1 Jobs

In Apache Spark execution terminology, operations that physically move data in order to produce some result are called “jobs”.

spark任务中，每遇到一个action算子会提交一个job。job之间一般是有依赖的，为串行执行的，从job0开始执行，执行完1个job才会执行下一个job。如图

• Total Uptime：总的运行时间，从master开始运行到结束的整体时间。
• Scheduling Mode：application中task任务的调度策略，由参数spark.scheduler.mode来设置，可选的参数有FAIR和FIFO，默认是FIFO。
• Completed Jobs：已完成的Job。
• Active Jobs：正在运行的Job。
• Event Timeline：在application应用运行期间，Job和Exector的增加和删除事件进行图形化的展现。这个就是用来表示调度job何时启动何时结束，以及Excutor何时加入何时移除。

图中，每个job Description中的蓝色链接，点击后都可进入Job的详细信息页面

2.2 Stages

Jobs are decomposed into “stages” by separating where a shuffle is required.

job中stage的划分就是根据shuffle依赖进行的。shuffle依赖是两个stage的分界点。

Stages中的一些关键词：

broadcast exchange：表示这个stage是广播阶段

CompactFilesCommitProtocol：表示合并小文件

图中，点击每个stage Description中的蓝色链接后都可进入stage的详细信息页面

• Total time across all tasks：当前stage中所有task花费的时间和。
• Locality Level Summary：不同本地化级别下的任务数。
• Input Size/Records：输入的数据字节数大小/记录条数。
• Shuffle Write：为下一个依赖的stage提供输入数据，shuffle过程中通过网络传输的数据字节数/记录条数。应该尽量减少shuffle的数据量及其操作次数，这是spark任务优化的一条基本原则。
• DAG Visualization：当前stage的操作流程图。但这个部分不会显示读的哪张表，关联字段是什么，我们可以通过完整的sql执行计划图查看详细信息。（详见2.6.2）
• Show Additional Metrics：当前stage中所有task的一些指标（每一指标项鼠标移动上去后会有对应解释信息）统计信息。
• Event Timeline：清楚地展示在每个Executor上各个task的各个阶段的时间统计信息，可以清楚地看到task任务时间是否有明显倾斜，以及倾斜的时间主要是属于哪个阶段，从而有针对性的进行优化。
• Aggregated Metrics by Executor：将task运行的指标信息按excutor做聚合后的统计信息，并可查看某个Excutor上任务运行的日志信息。
• Tasks：当前stage中所有任务运行的明细信息，是与Event Timeline中的信息对应的文字展示（可以点击某个task的stderr/stdout查看具体的任务executor日志）。

2.3 Storage

Storage页面能看出application当前使用的缓存情况，可以看到有哪些RDD被缓存了，以及占用的内存资源。如果job在执行时持久化（persist）/缓存（cache）了一个RDD，那么RDD的信息可以在这个选项卡中查看。

注：一般任务中有缓存，且是还在执行的过程中，这个页面才有对应的信息，任务执行时缓存结束了，这个页面的信息就会释放，就看不到什么内容了。

• Cached Partitions：已缓存的分区数
• Fraction Cached：缓存进度
• Size in Memory：缓存在内存中的大小
• Size on Disk：缓存在磁盘中的大小

2.4 Enviroment

该页面记录了环境变量与配置项信息，如我们经常给任务添加的参数是否生效，以及任务的参数设置可以在该页面查看，包括java版本，scala版本信息，引用的jar包等等

2.5 Executor

Executors Tab 的主要内容如下，主要包含“Summary”和“Executors”两部分。这两部分所记录的度量指标是一致的，其中“Executors”以更细的粒度记录着每一个 Executor 的详情，而第一部分“Summary”是下面所有 Executors 度量指标的简单加和。

Summary：是所有Executors度量指标的累加。

Executors：每一个Executor的详情。其中第一行为driver，对应的logs为driver日志；Execuotor ID对应每个stage中的executor id(如图2.5.2)

（图2.5.1）

（图2.5.2）

executor日志无法查看的情况：复制这个executor的host，在driver stderr日志中，查看前1M的日志，搜索这个host，就能找到对应的container_id， 随便打开一个可以打开的executor日志，替换网址中的executor host和container_id，有多个container_id的则需要一个一个实验

executor日志怎么看？

以上截图例子中这个stage生成了9个task，则task（TID）的索引是从0开始计数的，即task是0-8，共9个task

每个task（TID）中下会打印读了哪些RDD，每个RDD后面会有这个rdd的，如range: 268435456-298702760（从range可判断文件是否分片）

关键字：FileScanRDD

2.6 SQL

2.6.1 SQL页面介绍

当我们的应用包含 DataFrame、Dataset 或是 SQL 的时候，Spark UI 的 SQL 页面，就会展示相应的内容，如下图所示。

Job IDs 中的数字表示哪些job串行完成了这段sql，点击那行的Description中的蓝色超链接可进入二级页面查看这一段sql的完整执行计划。

有些appid中可能执行几段sql，如上图，执行了两段SQL，故在SQL页面Job IDs中会有两段完整的job id记录。选择我们要查看的那段sql的链接。以下为点击超链接后的页面。

在这个页面最后还有 Details，展开Details 可以看到这段SQL的执行计划

注意：像创建函数，建表、删表是没有完整计划可以看的

2.6.2 执行计划-DAG Visualization

spark中对SQL的解析，是将SQL字符串切分成一个一个的Token，再根据一定语义规则解析成一颗语法树。如下图：

那么在执行计划中我们可以看到：

执行计划中的每个蓝色方块都有非常多的信息可以查看，如肉眼直接可以看到的Scan orc table_name ，number of output rows: 说明扫描了哪个表，这个表有多少行，我们把鼠标放在对应的信息上也会显示详细的信息，扫描的表的hdfs路径，分区，表存在的字段，等等，如下图

从上面的几个图片示例中，我们大概了解了一个sql的执行计划是怎么样的，我们能获取到什么信息，下面列举一些关键词：

• Scan ：扫描表，并显示表名
• Filter：过滤条件，一般是扫描这张表那部分的where条件
• Project：为select的字段
• Sort：排序
• shuffle hash join、broadcast hash join、sort merge join：join的常见算法
• Window：一般是存在窗口函数
• Exchange：Exchange一般为group by ，join on 或者partition 的操作，这个过程会有shuffle。spark2.4.0中这里的id(coordinator id: xxxxxxxxxx)和stage中的dag计划图中的exchange阶段的id对应，spark3.1.2中是WholeStageCodegen(id)。举例：这个sql，stage23为shuffle阶段，dag图中没有的exchangeid=38650596，则在sql中，完整的执行计划中能搜索到对应的exchangeid=38650596的部分，就可以找到是什么表之间关联，关联字段是哪个。如下图

spark3.1.2的stage中则是根据WholeStageCodegen(id)这个信息去找

2.6.3 执行计划-Details

2.7 Streaming（待完善）

streaming页面中的参数

Porcessing Time：用来统计每个batch内处理数据所消费的时间

Scheduling Delay：用来统计在等待被处理所消费的时间

三、Executors中的Thread dump

正在运行的任务，想看任务现在在做什么，可以通过查看executor中的Thread dump；如果是任务卡在某一个stage，需要先在stage中找到这个stage目前运行的Executor ID，再在Executors页面中找到对应的executor 的Thread dump，这样就能去查看这个executor目前在做什么。（这个部分是需要查看executor的堆栈，根据栈信息（也可能需要查看源码）去做分析）