Spark 中的 executorRunTime 由什么组成？答案

【问题标题】：What does executorRunTime consist of in Spark?Spark 中的 executorRunTime 由什么组成？
【发布时间】：2019-03-12 14:27:26
【问题描述】：

目前正在研究 Spark，我通过自定义 Spark 侦听器 API 收集了一些性能指标用于分析目的。我试图制作一个堆积条形图，显示执行器通过执行任务、洗牌或垃圾收集暂停的时间百分比，用于三种不同的机器学习算法。这是我发现的截图：

情节出现后立即引起我注意的是利率是错误的。可以看到，kmeans 算法的值超过 1，感知器的值小于 0.8。

这是我计算费率的方法：

execution['cpuRate'] = execution['executorCpuTime'] / execution['executorRunTime']
execution['serRate'] = execution['resultSerializationTime'] / execution['executorRunTime']
execution['gcRate'] = execution['jvmGCTime'] / execution['executorRunTime']
execution['shuffleFetchRate'] = execution['shuffleFetchWaitTime'] / execution['executorRunTime']
execution['shuffleWriteRate'] = execution['shuffleWriteTime'] / execution['executorRunTime']

execution = execution[['cpuRate', 'serRate', 'gcRate', 'shuffleFetchRate', 'shuffleWriteRate']]

execution.plot.bar(stacked=True)

我使用 Pandas 库，执行是包含平均指标的数据框。当然，我的假设是 executorRunTime 是底层其他指标的总和，但事实证明它是错误的。

这些时间的含义是什么，它们之间的关系如何？我的意思是：如果不是上面指定的所有其他指标，那么 executorRunTime 包含什么？

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas apache-spark pyspark apache-spark-mllib metrics

【解决方案1】：

根据TaskMetrics.scala：

  * Time the executor spends actually running the task (including fetching shuffle data).
  */
def executorRunTime: Long = _executorRunTime.sum

以毫秒为单位。

【讨论】：