【Spark ML系列】Spark Instrumentation OptionalInstrumentation 功能用法示例源码

【Spark ML系列】Spark Instrumentation OptionalInstrumentation 功能用法示例源码详解点击这里看全文

文章目录

• 原理
• 功能和使用
• • 功能
  • 如何使用
• 方法
• • Instrumentation 类的方法：
  • OptionalInstrumentation 类的方法：
  • Instrumentation 伴生对象的方法：
  • OptionalInstrumentation 伴生对象的方法：
• 示例
• • 1. 导入必要的依赖：
  • 2. 创建一个 Instrumentation 对象并使用其方法记录信息。
  • 3. 使用 instrumented 方法对代码块进行仪表化，自动记录成功或失败的日志。
  • 4. 使用 OptionalInstrumentation 对象记录日志，可以选择将日志记录到指定的 Instrumentation 对象，或者使用通用日志记录器。
• 中文源码

原理

Spark Instrumentation 的原理是通过在关键代码路径中插入记录和度量的逻辑来实现。它使用了 Spark 内置的监控指标和事件机制，以及自定义的 Instrumentation 类和相关工具。

具体来说，Spark Instrumentation 的原理包括以下几个关键步骤：

1. Spark 内置监控指标：Spark 提供了一组内置的监控指标，用于度量应用程序的性能。这些指标包括任务执行时间、内存使用情况、数据读写速度等。Instrumentation 利用这些指标来收集有关应用程序运行时性能的信息。

2. Instrumentation 类：Instrumentation 是一个自定义的类，用于封装记录和度量逻辑。它提供了一系列方法，如记录流水线阶段、数据集信息、参数值、特定值等。Instrumentation 类还可以记录不同级别的日志，并使用唯一标识训练会话的前缀。

3. 记录关键代码路径：在关键代码路径中，例如训练会话的开始、结束以及重要操作的执行过程中，插入对 Instrumentation 方法的调用。这样就能够捕获和记录与性能相关的信息，如流水线阶段、数据集、参数值等。

4. 事件机制：Spark 提供了事件机制，允许应用程序在关键事件发生时触发自定义逻辑。Instrumentation 可以利用这个事件机制，在关键事件发生时发送自定义的 MLEvent。通过自定义的 MLEvent，可以记录特定值、状态转换等与性能相关的信息。

通过结合 Spark 内置的监控指标、自定义的 Instrumentation 类和事件机制，Spark Instrumentation 实现了对应用程序性能的监控和度量。开发人员可以通过仪表化代码路径和发送自定义事件，收集有关应用程序运行时性能的信息，并进行优化和调整。这样可以帮助开发人员更好地理解应用程序的行为、识别潜在的性能问题，并采取相应的措施来提高应用程序的性能和可伸缩性。

功能和使用

功能

Spark 中用于仪表化的 Instrumentation 类和 OptionalInstrumentation 类的实现。

• Instrumentation 类是一个小的包装器，用于定义训练会话、记录有用信息并发送 MLEvents。它提供了一系列方法来记录流水线阶段、数据集、参数值等相关信息，并具有记录不同级别日志的能力。
• OptionalInstrumentation 类是 Instrumentation 的可选包装器，它包含一个可选的 Instrumentation 对象。它提供了一系列方法来记录日志，并根据 Instrumentation 对象的定义情况，选择将日志记录到指定的对象或使用通用日志记录器。

如何使用

这些类可以通过以下方式使用：

1. 创建 Instrumentation 对象，使用其提供的方法记录训练会话中的信息，如流水线阶段、数据集、参数值等。
2. 使用 Instrumentation.instrumented 方法对代码块进行仪表化，在其中记录训练会话的信息。该方法会自动记录成功或失败的日志。
3. 使用 OptionalInstrumentation 对象记录日志，可以选择将日志记录到指定的 Instrumentation 对象，或者使用通用日志记录器。

通过使用这些类，可以方便地在 Spark 应用程序中仪表化和记录有关训练会话的信息，以便分析和优化应用程序的性能。

方法

Instrumentation 类的方法：

• logPipelineStage(stage: PipelineStage)：记录流水线阶段的信息。
• logDataset(dataset: Dataset[_]) 和 logDataset(dataset: RDD[_])：记录数据集的信息。
• logDebug(msg: => String)、logWarning(msg: => String)、logError(msg: => String) 和 logInfo(msg: => String)：记录不同级别的日志，并使用唯一标识训练会话的前缀。
• logParams(hasParams: Params, params: Param[_]*)：记录估算器的参数值。
• logNumFeatures(num: Long)、logNumClasses(num: Long)、logNumExamples(num: Long) 和 logSumOfWeights(num: Double)：记录特定值，并使用自定义名称字段。
• logNamedValue(name: String, value: String)、logNamedValue(name: String, value: Long)、logNamedValue(name: String, value: Double)、logNamedValue(name: String, value: Array[String])、logNamedValue(name: String, value: Array[Long]) 和 logNamedValue(name: String, value: Array[Double])：记录具有自定义名称字段的值。
• logSuccess() 和 logFailure(e: Throwable)：记录成功或失败的训练会话。

OptionalInstrumentation 类的方法：

• logInfo(msg: => String)、logWarning(msg: => String) 和 logError(msg: => String)：记录日志，根据是否存在 Instrumentation 对象来选择记录方式。

Instrumentation 伴生对象的方法：

• instrumented[T](body: (Instrumentation => T)): T：对代码块进行仪表化，自动记录成功或失败的日志。

OptionalInstrumentation 伴生对象的方法：

• create(instr: Instrumentation): OptionalInstrumentation 和 create(clazz: Class[_]): OptionalInstrumentation：创建 OptionalInstrumentation 对象，用于根据是否存在 Instrumentation 对象选择记录日志的方式。

这些方法提供了方便的接口来记录有关训练会话的信息，包括流水线阶段、数据集、参数值等。

同时，它们还具备了自动记录成功或失败的日志功能，使得应用程序的仪表化和日志记录更加简单和高效。

示例

可以按照以下步骤使用这些类：

1. 导入必要的依赖：

import org.apache.spark.ml.param.Param
import org.apache.spark.ml.util.{
   MLEvents, Params}
import org.apache.spark.ml.PipelineStage
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{
   Dataset, SparkSession}
import org.json4s.JsonAST.{
   JValue, compact, parse, render}
import org.json4s.JsonDSL._
import org.json4s.jackson.JsonMethods.{
   map2jvalue, pretty, render}

import scala.util.{
   Failure, Success, Try}
import scala.util.control.NonFatal
import java.io.{
   PrintWriter, StringWriter}
import java.util.UUID

2. 创建一个 Instrumentation 对象并使用其方法记录信息。

val instrumentation = new Instrumentation(