MaxCompute:Lihat informasi pekerjaan dengan LogView

Bagian ini menjelaskan komponen-komponen antarmuka web LogView.

Halaman utama LogView terbagi menjadi dua bagian:

• Informasi instans

• Informasi Tugas

Bagian atas halaman LogView menampilkan informasi mengenai instans MaxCompute untuk task SQL yang dikirim, mencakup URL, Project, InstanceID, Owner, StartTime, EndTime, dan Status.

• Pada bagian informasi instans, klik status untuk melihat detail antrian saat ini. Status dapat berupa salah satu berikut:

  • Waiting: Pekerjaan sedang diproses oleh MaxCompute tetapi belum dikirim ke penjadwal job Fuxi.

  • Waiting List: n: Pekerjaan berada dalam antrian penjadwal job Fuxi. 'n' menunjukkan posisinya dalam antrian.

  • Running: Pekerjaan sedang berjalan di penjadwal job Fuxi.

  Catatan

  Untuk instans yang telah dihentikan, informasi antrian tidak tersedia karena pekerjaan telah selesai.

• Klik status untuk melihat informasi detail antrian berikut:

  • Sub Status: Sub-status saat ini.

  • WaitPos: Posisi dalam antrian. Nilai 0 menunjukkan bahwa task sedang berjalan, dan nilai - menunjukkan bahwa task belum dikirim ke Fuxi.

  • QueueLength: Panjang total antrian di Fuxi.

  • Total Priority: Prioritas waktu proses yang diberikan kepada pekerjaan.

  • SubStatus History: Klik untuk melihat riwayat detail status eksekusi pekerjaan, termasuk kode status, deskripsi, waktu mulai, dan durasi. Informasi ini mungkin tidak tersedia di semua versi.

Setelah pekerjaan selesai, Anda dapat melihat hasil eksekusinya. Misalnya, gambar berikut menunjukkan hasil dari pernyataan SQL SELECT.

Klik Detail untuk melihat detail operasional suatu task, baik selama maupun setelah eksekusi. Di kotak dialog detail Task MaxCompute, Anda dapat menemukan informasi berikut:

• Satu task MaxCompute dapat terdiri dari satu atau beberapa job Fuxi. Sebagai contoh, jika Anda mengirim task SQL yang kompleks, MaxCompute secara otomatis mengirimkan beberapa job Fuxi ke penjadwal job Fuxi.

• Setiap job Fuxi dapat terdiri dari satu atau beberapa task Fuxi. Misalnya, job MapReduce sederhana biasanya menghasilkan dua task Fuxi, seperti Map Task (M1) dan Reduce Task (R2), sedangkan task SQL yang lebih kompleks dapat menghasilkan beberapa task.

• Nama task Fuxi umumnya terdiri dari huruf dan angka. Huruf menunjukkan jenis task (misalnya, M untuk Map Task), sedangkan angka menunjukkan ID task dan dependensinya. Contohnya, R5_4 menunjukkan bahwa Reduce Task ini baru dimulai setelah task J4 selesai. J4_1_2_3 menunjukkan bahwa Join Task ini baru dimulai setelah task M1, M2, dan M3 semuanya selesai.

  Catatan

  I/O Records menunjukkan jumlah record input dan output untuk task Fuxi tersebut.

Untuk melihat informasi instans suatu task Fuxi, klik tombol di kolom view atau klik ganda task tersebut.

Di bagian informasi instans Fuxi di bagian bawah halaman, LogView mengelompokkan instans berdasarkan stage-nya. Misalnya, Anda dapat memilih kelompok Failed untuk melihat node yang mengalami error. Anda juga dapat mengklik tombol StdOut dan StdErr untuk melihat output standar dan error standar yang sesuai.

• Tugas dengan Kesalahan

  Ketika suatu task gagal, pesan error muncul di bagian Result. Atau, buka halaman Detail dan periksa StdErr dari instans Fuxi tertentu untuk menemukan informasi error yang lebih detail.

• Data skew

  Eksekusi yang lambat kadang disebabkan oleh "long tail", yaitu kondisi di mana beberapa instans Fuxi dalam suatu task Fuxi membutuhkan waktu jauh lebih lama untuk selesai dibandingkan yang lain. Fenomena long-tail ini disebabkan oleh distribusi workload yang tidak merata di antara instans dalam task yang sama. Setelah task selesai, Anda dapat memeriksa hasil eksekusi di tab Summary. Untuk setiap task, Anda akan melihat output seperti berikut:

  output records:
  R2_1_Stg1: 199998999  (min: 22552459, max: 177446540, avg: 99999499)

  Selisih besar antara nilai min dan max, terutama jika mencapai orde besaran yang berbeda, menunjukkan adanya data skew pada stage tersebut. Sebagai contoh, saat melakukan operasi Join pada suatu field, jika satu nilai muncul dengan frekuensi jauh lebih tinggi daripada nilai lainnya, maka operasi Join pada field tersebut akan menghasilkan data skew.