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Microsoft AzureDatabricksでの構造化ストリーミングクエリーの監視
Databricks には、 [ストリーミング] タブの Spark UI を使用して、構造化ストリーミング アプリケーション用の組み込みの監視が用意されています。
構造化ストリーミング クエリを Spark UIで区別する
writeStream コードに .queryName(<query-name>) を追加してストリームに一意のクエリー名を付け、Spark UI でどのメトリクスがどのストリームに属しているかを簡単に区別できるようにします。
構造化ストリーミングメトリクスを外部サービスにプッシュする
ストリーミング メトリックはApache Sparkのストリーミング Query Listener インターフェイスを使用して、アラートやダッシュボードのユースケースのために外部サービスにプッシュできます。 Databricks Runtime 11.3 LTS 以降では、ストリーミング クエリ リスナーは Python と Scala で利用できます。
注
リスナーでの処理レイテンシーは、クエリの処理速度に大きく影響する可能性があります。 効率性を高めるために、これらのリスナーでの処理ロジックを制限し、Kafka などの高速応答システムへの書き込みを選択することをお勧めします。
次のコードは、リスナーを実装するための構文の基本的な例を示しています。
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryListener
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryListener._
val myListener = new StreamingQueryListener {
/**
* Called when a query is started.
* @note This is called synchronously with
* [[org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriter `DataStreamWriter.start()`]].
* `onQueryStart` calls on all listeners before
* `DataStreamWriter.start()` returns the corresponding [[StreamingQuery]].
* Do not block this method, as it blocks your query.
*/
def onQueryStarted(event: QueryStartedEvent): Unit = {}
/**
* Called when there is some status update (ingestion rate updated, etc.)
*
* @note This method is asynchronous. The status in [[StreamingQuery]] returns the
* latest status, regardless of when this method is called. The status of [[StreamingQuery]]
* may change before or when you process the event. For example, you may find [[StreamingQuery]]
* terminates when processing `QueryProgressEvent`.
*/
def onQueryProgress(event: QueryProgressEvent): Unit = {}
/**
* Called when the query is idle and waiting for new data to process.
*/
def onQueryIdle(event: QueryProgressEvent): Unit = {}
/**
* Called when a query is stopped, with or without error.
*/
def onQueryTerminated(event: QueryTerminatedEvent): Unit = {}
}
class MyListener(StreamingQueryListener):
def onQueryStarted(self, event):
"""
Called when a query is started.
Parameters
----------
event: :class:`pyspark.sql.streaming.listener.QueryStartedEvent`
The properties are available as the same as Scala API.
Notes
-----
This is called synchronously with
meth:`pyspark.sql.streaming.DataStreamWriter.start`,
that is, ``onQueryStart`` will be called on all listeners before
``DataStreamWriter.start()`` returns the corresponding
:class:`pyspark.sql.streaming.StreamingQuery`.
Do not block in this method as it will block your query.
"""
pass
def onQueryProgress(self, event):
"""
Called when there is some status update (ingestion rate updated, etc.)
Parameters
----------
event: :class:`pyspark.sql.streaming.listener.QueryProgressEvent`
The properties are available as the same as Scala API.
Notes
-----
This method is asynchronous. The status in
:class:`pyspark.sql.streaming.StreamingQuery` returns the
most recent status, regardless of when this method is called. The status
of :class:`pyspark.sql.streaming.StreamingQuery`.
may change before or when you process the event.
For example, you may find :class:`StreamingQuery`
terminates when processing `QueryProgressEvent`.
"""
pass
def onQueryIdle(self, event):
"""
Called when the query is idle and waiting for new data to process.
"""
pass
def onQueryTerminated(self, event):
"""
Called when a query is stopped, with or without error.
Parameters
----------
event: :class:`pyspark.sql.streaming.listener.QueryTerminatedEvent`
The properties are available as the same as Scala API.
"""
pass
my_listener = MyListener()
構造化ストリーミングでの監視可能なメトリクスの定義
Observable メトリクスは、クエリー (DataFrame) で定義できる任意の集計関数という名前です。 DataFrame の実行が完了ポイントに達すると (つまり、バッチ クエリーが終了するか、ストリーミング エポックに達すると)、最後の完了ポイント以降に処理されたデータのメトリクスを含む名前付きイベントが生成されます。
これらのメトリクスは、リスナーを Spark セッションにアタッチすることで確認できます。 リスナーは実行モードによって異なります。
バッチ モード:
QueryExecutionListenerを使用します。QueryExecutionListenerは、クエリーの完了時に呼び出されます。QueryExecution.observedMetricsマップを使用してメトリクスにアクセスします。ストリーミング、またはマイクロバッチ:
StreamingQueryListenerを使用します。StreamingQueryListenerは、ストリーミング クエリがエポックを完了したときに呼び出されます。StreamingQueryProgress.observedMetricsマップを使用してメトリクスにアクセスします。Databricks は、連続実行ストリーミングをサポートしていません。
例：
// Observe row count (rc) and error row count (erc) in the streaming Dataset
val observed_ds = ds.observe("my_event", count(lit(1)).as("rc"), count($"error").as("erc"))
observed_ds.writeStream.format("...").start()
// Monitor the metrics using a listener
spark.streams.addListener(new StreamingQueryListener() {
override def onQueryProgress(event: QueryProgressEvent): Unit = {
event.progress.observedMetrics.get("my_event").foreach { row =>
// Trigger if the number of errors exceeds 5 percent
val num_rows = row.getAs[Long]("rc")
val num_error_rows = row.getAs[Long]("erc")
val ratio = num_error_rows.toDouble / num_rows
if (ratio > 0.05) {
// Trigger alert
}
}
}
})
# Observe metric
observed_df = df.observe("metric", count(lit(1)).as("cnt"), count(col("error")).as("malformed"))
observed_df.writeStream.format("...").start()
# Define my listener.
class MyListener(StreamingQueryListener):
def onQueryStarted(self, event):
print(f"'{event.name}' [{event.id}] got started!")
def onQueryProgress(self, event):
row = event.progress.observedMetrics.get("metric")
if row is not None:
if row.malformed / row.cnt > 0.5:
print("ALERT! Ouch! there are too many malformed "
f"records {row.malformed} out of {row.cnt}!")
else:
print(f"{row.cnt} rows processed!")
def onQueryTerminated(self, event):
print(f"{event.id} got terminated!")
# Add my listener.
spark.streams.addListener(MyListener())
StreamingQueryListener object メトリクス
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
再起動後も保持される一意のクエリ ID。 |
|
起動/再起動ごとに一意のクエリ ID。 StreamingQuery.runId()を参照してください。 |
|
クエリのユーザー指定の名前。 名前が指定されていない場合、名前は null です。 |
|
マイクロバッチの実行のタイムスタンプ。 |
|
現在処理中のデータ バッチの一意の ID。 失敗後の再試行の場合、指定されたバッチ ID が複数回実行されることがあります。 同様に、処理するデータがない場合、バッチ ID は増加しません。 |
|
トリガーで処理されたレコードの合計数（すべてのソースにわたって）。 |
|
到着データの集計（すべてのソースにわたる）レート。 |
|
Spark がデータを処理している合計 (すべてのソースにわたる) 速度。 |
期間Ms オブジェクト
マイクロバッチ実行プロセスのさまざまな段階を完了するのにかかる時間に関する情報。
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
マイクロバッチの実行にかかった時間。 これには、Spark がマイクロバッチを計画するのにかかる時間は含まれません。 |
|
ソースからオフセットに関するメタデータを取得するのにかかる時間。 |
|
マイクロバッチで消費された最新のオフセット。 この進行状況オブジェクトは、ソースから最新のオフセットを取得するのにかかる時間を示します。 |
|
実行プランの生成にかかった時間。 |
|
マイクロバッチの計画と実行にかかる時間。 |
|
新しく利用可能なオフセットをコミットするのにかかる時間。 |
イベント時間オブジェクト
マイクロバッチで処理されているデータ内に表示されるイベント時間値に関する情報。 このデータは、構造化ストリーミング ジョブで定義されたステートフル集計を処理するために状態をトリミングする方法を判断するためにウォーターマークによって使用されます。
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
そのトリガーで確認された平均イベント時間。 |
|
そのトリガーで確認された最大イベント時間。 |
|
そのトリガーで確認された最小イベント時間。 |
|
そのトリガーで使用されるウォーターマークの値。 |
状態演算子オブジェクト
構造化ストリーミング ジョブで定義されているステートフル操作と、それらから生成される集計に関する情報。
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
メトリックが関連するステートフル オペレーターの名前 ( |
|
ステートフルな演算子または集計の結果としての状態にある行の合計数。 |
|
ステートフルな演算子または集計の結果として state で更新された行の合計数。 |
|
このメトリックは現在Sparkでは測定できず、将来のアップデートで削除される予定です。 |
|
ステートフルな演算子または集計の結果として状態から削除された行の合計数。 |
|
このメトリックは現在Sparkでは測定できず、将来のアップデートで削除される予定です。 |
|
すべての更新 (追加と削除) をコミットして新しいバージョンを返すのにかかる時間。 |
|
状態ストアによって使用されるメモリ。 |
|
ステートフル集計に含めるには遅すぎると見なされる行の数。 ストリーミング集計のみ: 集計後に削除された行数 (生の入力行ではありません)。 この数値は正確ではありませんが、遅延データがドロップされていることを示します。 |
|
このステートフル演算子のシャッフル パーティションの数。 |
|
オペレーターが初期化して維持している実際の状態ストア インスタンス。 多くのステートフル演算子では、これはパーティションの数と同じです。 ただし、ストリーム ストリーム結合では、パーティションごとに 4 つの状態ストア インスタンスが初期化されます。 |
stateOperators.customMetrics オブジェクト
構造化ストリーミング ジョブ用に維持されているステートフル値に関するパフォーマンスと操作に関するメトリックをキャプチャするRocksDBから収集された情報。 詳細については、 「 RocksDBでの ステートの構成」をDatabricks 参照してください。
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
RocksDB ファイル マネージャーによって追跡されたコピーされたバイト数。 |
|
ネイティブ RocksDB のスナップショットを取得してローカル ディレクトリに書き込むのにかかる時間 (ミリ秒)。 |
|
チェックポイントコミット中の圧縮時間（ミリ秒単位）（オプション）。 |
|
ネイティブ RocksDB スナップショットを外部ストレージ (チェックポイントの場所) に同期するのにかかる時間 (ミリ秒)。 |
|
RocksDB のメモリ内の変更をローカル ディスクにフラッシュするのにかかる時間 (ミリ秒)。 |
|
圧縮などのチェックポイントコミットの一部としてバックグラウンドワーカースレッドを停止する時間（ミリ秒）。 |
|
メモリ内構造 ( |
|
RocksDB ファイル マネージャーによって追跡されたコピーされたファイルの数。 |
|
RocksDB ファイル マネージャーによって追跡された再利用されたファイルの数。 |
|
DB への |
|
基になるネイティブ |
|
ローカル ディスクの読み取りを回避するのに役立つ、RocksDB のブロック キャッシュからのキャッシュ ヒットの数。 |
|
RocksDB のブロック キャッシュの数は、ローカル ディスクの読み取りを回避するのに役立ちません。 |
|
すべての Static Sorted Table (SST) ファイルのサイズ。これは、RocksDB がデータを保存するために使用する表形式の構造です。 |
|
|
|
コンパクション・プロセスがディスクから読み取るバイト数。 |
|
イテレータを使用して読み取られた非圧縮データの合計バイト数。 一部のステートフルな操作 ( |
|
|
|
コンパクション・プロセスがディスクに書き込む合計バイト数。 |
|
バックグラウンド圧縮とコミット中に開始されるオプションの圧縮を含む、RocksDB 圧縮にかかる時間 (ミリ秒)。 |
|
バックグラウンド フラッシュを含む合計フラッシュ時間。 フラッシュ操作は、 |
|
ファイルマネージャによって報告された非圧縮zipファイルのサイズ(バイト単位)。 ファイル・マネージャーは、物理 SST ファイルのディスク・スペースの使用率と削除を管理します。 |
ソースオブジェクト (Kafka)
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
読み取られる正確な Kafka トピックを指定する、Kafka ソースの詳細な説明。 たとえば、 |
|
ストリーミング ジョブが開始された Kafka トピック内の開始オフセット番号。 |
|
マイクロバッチによって処理された最後のオフセット。 これは、進行中のマイクロバッチ実行の |
|
マイクロバッチによって計算された最新のオフセット。 マイクロバッチ処理プロセスでは、調整がある場合にすべてのオフセットが処理されない可能性があり、その結果、 |
|
このソースから処理された入力行の数。 |
|
このソースから処理のためにデータが到着する速度。 |
|
Spark がこのソースからのデータを処理する速度。 |
ソース.メトリクス object (Kafka)
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
ストリーミング クエリが、サブスクライブされているすべてのトピックの中で最新の利用可能なオフセットより遅れているオフセットの平均数。 |
|
クエリプロセスがサブスクライブされたトピックから消費しなかった推定バイト数。 |
|
ストリーミング クエリが、サブスクライブされているすべてのトピックの中で最新の利用可能なオフセットより遅れているオフセットの最大数。 |
|
ストリーミング クエリが、サブスクライブされているすべてのトピックの中で最新の利用可能なオフセットより遅れているオフセットの最小数。 |
シンクオブジェクト (Kafka)
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
ストリーミング クエリが書き込む Kafka シンクの説明。使用されている特定の Kafka シンク実装の詳細を示します。 たとえば、 |
|
マイクロバッチの一部として出力テーブルまたはシンクに書き込まれた行の数。 状況によっては、この値は "-1" になり、通常は "不明" と解釈されます。 |
ソースオブジェクト (Delta Lake)
メトリクス |
説明 |
|---|---|
|
ストリーミング クエリの読み取り元となるソースの説明。 たとえば、 |
|
このオフセットがエンコードされるシリアル化のバージョン。 |
|
読み取られるテーブルの ID。 これは、クエリの再起動時に設定ミスを検出するために使用されます。 |
|
現在処理中のテーブルのバージョン。 |
|
このバージョンでの |
|
現在のオフセットが、初期データの処理後に発生した変更の処理ではなく、新しいストリーミング クエリの開始をマークするかどうかを識別します。 新しいクエリを開始すると、開始時にテーブルに存在するすべてのデータが最初に処理され、次に到着する新しいデータが処理されます。 |
|
マイクロバッチクエリによって処理された最新のオフセット。 |
|
このソースから処理された入力行の数。 |
|
このソースから処理のためにデータが到着する速度。 |
|
Spark がこのソースからのデータを処理する速度。 |
|
未処理ファイル (RocksDB によって追跡されるファイル) の合計サイズ。 これは、ストリーミング ソースとしてのDeltaおよびAuto Loaderのバックログ メトリックです。 |
|
処理する未処理のファイルの数。 これは、ストリーミング ソースとしてのDeltaおよびAuto Loaderのバックログ メトリックです。 |
例：
Kafka 間ストリーミングクエリリスナーイベントの例
{
"id" : "3574feba-646d-4735-83c4-66f657e52517",
"runId" : "38a78903-9e55-4440-ad81-50b591e4746c",
"name" : "STREAMING_QUERY_NAME_UNIQUE",
"timestamp" : "2022-10-31T20:09:30.455Z",
"batchId" : 1377,
"numInputRows" : 687,
"inputRowsPerSecond" : 32.13433743393049,
"processedRowsPerSecond" : 34.067241892293964,
"durationMs" : {
"addBatch" : 18352,
"getBatch" : 0,
"latestOffset" : 31,
"queryPlanning" : 977,
"triggerExecution" : 20165,
"walCommit" : 342
},
"eventTime" : {
"avg" : "2022-10-31T20:09:18.070Z",
"max" : "2022-10-31T20:09:30.125Z",
"min" : "2022-10-31T20:09:09.793Z",
"watermark" : "2022-10-31T20:08:46.355Z"
},
"stateOperators" : [ {
"operatorName" : "stateStoreSave",
"numRowsTotal" : 208,
"numRowsUpdated" : 73,
"allUpdatesTimeMs" : 434,
"numRowsRemoved" : 76,
"allRemovalsTimeMs" : 515,
"commitTimeMs" : 0,
"memoryUsedBytes" : 167069743,
"numRowsDroppedByWatermark" : 0,
"numShufflePartitions" : 20,
"numStateStoreInstances" : 20,
"customMetrics" : {
"rocksdbBytesCopied" : 0,
"rocksdbCommitCheckpointLatency" : 0,
"rocksdbCommitCompactLatency" : 0,
"rocksdbCommitFileSyncLatencyMs" : 0,
"rocksdbCommitFlushLatency" : 0,
"rocksdbCommitPauseLatency" : 0,
"rocksdbCommitWriteBatchLatency" : 0,
"rocksdbFilesCopied" : 0,
"rocksdbFilesReused" : 0,
"rocksdbGetCount" : 222,
"rocksdbGetLatency" : 0,
"rocksdbPutCount" : 0,
"rocksdbPutLatency" : 0,
"rocksdbReadBlockCacheHitCount" : 165,
"rocksdbReadBlockCacheMissCount" : 41,
"rocksdbSstFileSize" : 232729,
"rocksdbTotalBytesRead" : 12844,
"rocksdbTotalBytesReadByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalBytesReadThroughIterator" : 161238,
"rocksdbTotalBytesWritten" : 0,
"rocksdbTotalBytesWrittenByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalCompactionLatencyMs" : 0,
"rocksdbTotalFlushLatencyMs" : 0,
"rocksdbWriterStallLatencyMs" : 0,
"rocksdbZipFileBytesUncompressed" : 0
}
}, {
"operatorName" : "dedupe",
"numRowsTotal" : 2454744,
"numRowsUpdated" : 73,
"allUpdatesTimeMs" : 4155,
"numRowsRemoved" : 0,
"allRemovalsTimeMs" : 0,
"commitTimeMs" : 0,
"memoryUsedBytes" : 137765341,
"numRowsDroppedByWatermark" : 34,
"numShufflePartitions" : 20,
"numStateStoreInstances" : 20,
"customMetrics" : {
"numDroppedDuplicateRows" : 193,
"rocksdbBytesCopied" : 0,
"rocksdbCommitCheckpointLatency" : 0,
"rocksdbCommitCompactLatency" : 0,
"rocksdbCommitFileSyncLatencyMs" : 0,
"rocksdbCommitFlushLatency" : 0,
"rocksdbCommitPauseLatency" : 0,
"rocksdbCommitWriteBatchLatency" : 0,
"rocksdbFilesCopied" : 0,
"rocksdbFilesReused" : 0,
"rocksdbGetCount" : 146,
"rocksdbGetLatency" : 0,
"rocksdbPutCount" : 0,
"rocksdbPutLatency" : 0,
"rocksdbReadBlockCacheHitCount" : 3,
"rocksdbReadBlockCacheMissCount" : 3,
"rocksdbSstFileSize" : 78959140,
"rocksdbTotalBytesRead" : 0,
"rocksdbTotalBytesReadByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalBytesReadThroughIterator" : 0,
"rocksdbTotalBytesWritten" : 0,
"rocksdbTotalBytesWrittenByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalCompactionLatencyMs" : 0,
"rocksdbTotalFlushLatencyMs" : 0,
"rocksdbWriterStallLatencyMs" : 0,
"rocksdbZipFileBytesUncompressed" : 0
}
}, {
"operatorName" : "symmetricHashJoin",
"numRowsTotal" : 2583,
"numRowsUpdated" : 682,
"allUpdatesTimeMs" : 9645,
"numRowsRemoved" : 508,
"allRemovalsTimeMs" : 46,
"commitTimeMs" : 21,
"memoryUsedBytes" : 668544484,
"numRowsDroppedByWatermark" : 0,
"numShufflePartitions" : 20,
"numStateStoreInstances" : 80,
"customMetrics" : {
"rocksdbBytesCopied" : 0,
"rocksdbCommitCheckpointLatency" : 0,
"rocksdbCommitCompactLatency" : 0,
"rocksdbCommitFileSyncLatencyMs" : 0,
"rocksdbCommitFlushLatency" : 0,
"rocksdbCommitPauseLatency" : 0,
"rocksdbCommitWriteBatchLatency" : 0,
"rocksdbFilesCopied" : 0,
"rocksdbFilesReused" : 0,
"rocksdbGetCount" : 4218,
"rocksdbGetLatency" : 3,
"rocksdbPutCount" : 0,
"rocksdbPutLatency" : 0,
"rocksdbReadBlockCacheHitCount" : 3425,
"rocksdbReadBlockCacheMissCount" : 149,
"rocksdbSstFileSize" : 742827,
"rocksdbTotalBytesRead" : 866864,
"rocksdbTotalBytesReadByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalBytesReadThroughIterator" : 0,
"rocksdbTotalBytesWritten" : 0,
"rocksdbTotalBytesWrittenByCompaction" : 0,
"rocksdbTotalCompactionLatencyMs" : 0,
"rocksdbTotalFlushLatencyMs" : 0,
"rocksdbWriterStallLatencyMs" : 0,
"rocksdbZipFileBytesUncompressed" : 0
}
} ],
"sources" : [ {
"description" : "KafkaV2[Subscribe[KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_A]]",
"startOffset" : {
"KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_A" : {
"0" : 349706380
}
},
"endOffset" : {
"KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_A" : {
"0" : 349706672
}
},
"latestOffset" : {
"KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_A" : {
"0" : 349706672
}
},
"numInputRows" : 292,
"inputRowsPerSecond" : 13.65826278123392,
"processedRowsPerSecond" : 14.479817514628582,
"metrics" : {
"avgOffsetsBehindLatest" : "0.0",
"estimatedTotalBytesBehindLatest" : "0.0",
"maxOffsetsBehindLatest" : "0",
"minOffsetsBehindLatest" : "0"
}
}, {
"description" : "KafkaV2[Subscribe[KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_B]]",
"startOffset" : {
KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_B" : {
"2" : 143147812,
"1" : 129288266,
"0" : 138102966
}
},
"endOffset" : {
"KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_B" : {
"2" : 143147812,
"1" : 129288266,
"0" : 138102966
}
},
"latestOffset" : {
"KAFKA_TOPIC_NAME_INPUT_B" : {
"2" : 143147812,
"1" : 129288266,
"0" : 138102966
}
},
"numInputRows" : 0,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 0.0,
"metrics" : {
"avgOffsetsBehindLatest" : "0.0",
"maxOffsetsBehindLatest" : "0",
"minOffsetsBehindLatest" : "0"
}
} ],
"sink" : {
"description" : "org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$KafkaTable@e04b100",
"numOutputRows" : 76
}
}
例 Delta レイクからDelta レイクへのストリーミングクエリリスナーイベント
{
"id" : "aeb6bc0f-3f7d-4928-a078-ba2b304e2eaf",
"runId" : "35d751d9-2d7c-4338-b3de-6c6ae9ebcfc2",
"name" : "silverTransformFromBronze",
"timestamp" : "2022-11-01T18:21:29.500Z",
"batchId" : 4,
"numInputRows" : 0,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 0.0,
"durationMs" : {
"latestOffset" : 62,
"triggerExecution" : 62
},
"stateOperators" : [ ],
"sources" : [ {
"description" : "DeltaSource[dbfs:/FileStore/max.fisher@databricks.com/ctc/stateful-trade-analysis-demo/table]",
"startOffset" : {
"sourceVersion" : 1,
"reservoirId" : "84590dac-da51-4e0f-8eda-6620198651a9",
"reservoirVersion" : 3216,
"index" : 3214,
"isStartingVersion" : true
},
"endOffset" : {
"sourceVersion" : 1,
"reservoirId" : "84590dac-da51-4e0f-8eda-6620198651a9",
"reservoirVersion" : 3216,
"index" : 3214,
"isStartingVersion" : true
},
"latestOffset" : null,
"numInputRows" : 0,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 0.0,
"metrics" : {
"numBytesOutstanding" : "0",
"numFilesOutstanding" : "0"
}
} ],
"sink" : {
"description" : "DeltaSink[dbfs:/user/hive/warehouse/maxfisher.db/trade_history_silver_delta_demo2]",
"numOutputRows" : -1
}
}
Kinesis から Delta Lake への StreamingQueryListener イベントの例
{
"id" : "3ce9bd93-da16-4cb3-a3b6-e97a592783b5",
"runId" : "fe4a6bda-dda2-4067-805d-51260d93260b",
"name" : null,
"timestamp" : "2024-05-14T02:09:20.846Z",
"batchId" : 0,
"batchDuration" : 59322,
"numInputRows" : 20,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 0.33714304979602844,
"durationMs" : {
"addBatch" : 5397,
"commitBatch" : 4429,
"commitOffsets" : 211,
"getBatch" : 5,
"latestOffset" : 21998,
"queryPlanning" : 12128,
"triggerExecution" : 59313,
"walCommit" : 220
},
"stateOperators" : [ ],
"sources" : [ {
"description" : "KinesisV2[KinesisTestUtils-7199466178786508570-at-1715652545256]",
"startOffset" : null,
"endOffset" : [ {
"shard" : {
"stream" : "KinesisTestUtils-7199466178786508570-at-1715652545256",
"shardId" : "shardId-000000000000"
},
"firstSeqNum" : "49652022592149344892294981243280420130985816456924495874",
"lastSeqNum" : "49652022592149344892294981243290091537542733559041622018",
"closed" : false,
"msBehindLatest" : "0",
"lastRecordSeqNum" : "49652022592149344892294981243290091537542733559041622018"
}, {
"shard" : {
"stream" : "KinesisTestUtils-7199466178786508570-at-1715652545256",
"shardId" : "shardId-000000000001"
},
"firstSeqNum" : "49652022592171645637493511866421955849258464818430476306",
"lastSeqNum" : "49652022592171645637493511866434045107454611178897014802",
"closed" : false,
"msBehindLatest" : "0",
"lastRecordSeqNum" : "49652022592171645637493511866434045107454611178897014802"
} ],
"latestOffset" : null,
"numInputRows" : 20,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 0.33714304979602844,
"metrics" : {
"avgMsBehindLatest" : "0.0",
"maxMsBehindLatest" : "0",
"minMsBehindLatest" : "0",
"mode" : "efo",
"numClosedShards" : "0",
"numProcessedBytes" : "30",
"numProcessedRecords" : "18",
"numRegisteredConsumers" : "1",
"numStreams" : "1",
"numTotalShards" : "2",
"totalPrefetchedBytes" : "0"
}
} ],
"sink" : {
"description" : "DeltaSink[dbfs:/streaming/test/KinesisToDeltaServerlessLiteSuite/2024-05-14-01-58-14-76eb7e51/56b9426c-3492-4ac5-8fe8-3d00efe20be5/deltaTable]",
"numOutputRows" : -1
}
}
Kafka+Delta Lake から Delta Lake への StreamingQueryListener イベントの例
{
"id" : "210f4746-7caa-4a51-bd08-87cabb45bdbe",
"runId" : "42a2f990-c463-4a9c-9aae-95d6990e63f4",
"name" : null,
"timestamp" : "2024-05-15T21:57:50.782Z",
"batchId" : 0,
"batchDuration" : 3601,
"numInputRows" : 20,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 5.55401277422938,
"durationMs" : {
"addBatch" : 1544,
"commitBatch" : 686,
"commitOffsets" : 27,
"getBatch" : 12,
"latestOffset" : 577,
"queryPlanning" : 105,
"triggerExecution" : 3600,
"walCommit" : 34
},
"stateOperators" : [ {
"operatorName" : "symmetricHashJoin",
"numRowsTotal" : 20,
"numRowsUpdated" : 20,
"allUpdatesTimeMs" : 473,
"numRowsRemoved" : 0,
"allRemovalsTimeMs" : 0,
"commitTimeMs" : 277,
"memoryUsedBytes" : 13120,
"numRowsDroppedByWatermark" : 0,
"numShufflePartitions" : 5,
"numStateStoreInstances" : 20,
"customMetrics" : {
"loadedMapCacheHitCount" : 0,
"loadedMapCacheMissCount" : 0,
"stateOnCurrentVersionSizeBytes" : 5280
}
} ],
"sources" : [ {
"description" : "KafkaV2[Subscribe[topic-1]]",
"startOffset" : null,
"endOffset" : {
"topic-1" : {
"1" : 5,
"0" : 5
}
},
"latestOffset" : {
"topic-1" : {
"1" : 5,
"0" : 5
}
},
"numInputRows" : 10,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 2.77700638711469,
"metrics" : {
"avgOffsetsBehindLatest" : "0.0",
"estimatedTotalBytesBehindLatest" : "0.0",
"maxOffsetsBehindLatest" : "0",
"minOffsetsBehindLatest" : "0"
}
}, {
"description" : "DeltaSource[file:/tmp/spark-1b7cb042-bab8-4469-bb2f-733c15141081]",
"startOffset" : null,
"endOffset" : {
"sourceVersion" : 1,
"reservoirId" : "b207a1cd-0fbe-4652-9c8f-e5cc467ae84f",
"reservoirVersion" : 1,
"index" : -1,
"isStartingVersion" : false
},
"latestOffset" : null,
"numInputRows" : 10,
"inputRowsPerSecond" : 0.0,
"processedRowsPerSecond" : 2.77700638711469,
"metrics" : {
"numBytesOutstanding" : "0",
"numFilesOutstanding" : "0"
}
} ],
"sink" : {
"description" : "DeltaSink[/tmp/spark-d445c92a-4640-4827-a9bd-47246a30bb04]",
"numOutputRows" : -1
}
}
Delta Lakeストリーミングクエリリスナーイベント レートソースの例
{
"id" : "912ebdc1-edf2-48ec-b9fb-1a9b67dd2d9e",
"runId" : "85de73a5-92cc-4b7f-9350-f8635b0cf66e",
"name" : "dataGen",
"timestamp" : "2022-11-01T18:28:20.332Z",
"batchId" : 279,
"numInputRows" : 300,
"inputRowsPerSecond" : 114.15525114155251,
"processedRowsPerSecond" : 158.9825119236884,
"durationMs" : {
"addBatch" : 1771,
"commitOffsets" : 54,
"getBatch" : 0,
"latestOffset" : 0,
"queryPlanning" : 4,
"triggerExecution" : 1887,
"walCommit" : 58
},
"stateOperators" : [ ],
"sources" : [ {
"description" : "RateStreamV2[rowsPerSecond=100, rampUpTimeSeconds=0, numPartitions=default",
"startOffset" : 560,
"endOffset" : 563,
"latestOffset" : 563,
"numInputRows" : 300,
"inputRowsPerSecond" : 114.15525114155251,
"processedRowsPerSecond" : 158.9825119236884
} ],
"sink" : {
"description" : "DeltaSink[dbfs:/user/hive/warehouse/maxfisher.db/trade_history_bronze_delta_demo]",
"numOutputRows" : -1
}
}