Шаблоны метрики: Готовый фон для метрики — 29 фото

Нет комментариев

Шаблоны метрики: Готовый фон для метрики — 29 фото

Бесплатные PSD макеты | PSDmockup.ru

Сортировка:

Новый
Популярные
А-Я

№ 2517

Кнопка с тенью в формате PSD

Автор Eradzh Shams
14 сентября 2022, 09:05

1.01 Mb

№ 2455

Шаблон кредитной карты (PSD) скачать

Автор Eradzh Shams
25 марта 2022, 06:10

6.66 Mb

№ 2188

PSD макет мальчиковой метрики

Автор Tatiana Teplukhina
11 января 2021, 10:00

955Cкачиваний

28.07 Mb

№ 2187

Макет метрики малышу

Автор Tatiana Teplukhina
10 января 2021, 10:00

793Cкачиваний

14.6 Mb

№ 2186

PSD шаблон метрика

Автор Tatiana Teplukhina
09 января 2021, 10:30

4947Cкачиваний

13.72 Mb

№ 2172

Шаблон метрики

Автор Tatiana Teplukhina
03 января 2021, 10:00

1030Cкачиваний

12. 35 Mb

№ 2171

PSD макет метрики

Автор Tatiana Teplukhina
02 января 2021, 10:00

766Cкачиваний

16.45 Mb

№ 2170

Макет метрики

Автор Tatiana Teplukhina
01 января 2021, 10:45

460Cкачиваний

13.71 Mb

№ 2143

PSD макет зеленого логотипа

Автор Irina Limonova
21 октября 2020, 10:00

356Cкачиваний

5.59 Mb

№ 2142

PSD макет логотипа

Автор Irina Limonova
20 октября 2020, 15:30

400Cкачиваний

2.24 Mb

№ 2140

PSD макет логотипа кондитерской

Автор Irina Limonova
20 октября 2020, 09:00

436Cкачиваний

2.77 Mb

№ 2141

PSD макет лого с рыбой

Автор Irina Limonova
19 октября 2020, 15:15

438Cкачиваний

1.51 Mb

№ 2139

PSD макет лого. Идея!

Автор Irina Limonova
19 октября 2020, 09:15

351Cкачиваний

2. 43 Mb

№ 2138

PSD лого с панкейком

Автор Irina Limonova
18 октября 2020, 14:45

339Cкачиваний

5.58 Mb

№ 2137

PSD макет абстрактного лого

Автор Irina Limonova
17 октября 2020, 23:45

374Cкачиваний

2 Mb

№ 2135

PSD макет логотипа с креветкой

Автор Irina Limonova
17 октября 2020, 09:15

413Cкачиваний

1.23 Mb

№ 2136

PSD макет логотипа для кондитерской

Автор Irina Limonova
17 октября 2020, 03:30

404Cкачиваний

30.79 Mb

№ 2133

PSD макет лого

Автор Irina Limonova
16 октября 2020, 13:15

383Cкачиваний

3.39 Mb

№ 2134

PSD макет на день Святого Валентина

Автор Irina Limonova
16 октября 2020, 09:00

346Cкачиваний

3.6 Mb

№ 2132

PSD макет лого для кондитерской

Автор Irina Limonova
15 октября 2020, 15:00

515Cкачиваний

4. 72 Mb

№ 2131

PSD макет лого ресторана

Автор Irina Limonova
15 октября 2020, 11:45

324Cкачиваний

1.52 Mb

№ 2130

PSD макет свадебного логотипа

Автор Irina Limonova
14 октября 2020, 13:30

323Cкачиваний

4.54 Mb

№ 2129

PSD макет лого магазина морепродуктов

Автор Irina Limonova
14 октября 2020, 09:00

425Cкачиваний

1.46 Mb

№ 2128

PSD макет лого для пекарни

Автор Irina Limonova
13 октября 2020, 14:45

413Cкачиваний

2.63 Mb

№ 2127

PSD макет логотипа кемпинга

Автор Irina Limonova
13 октября 2020, 09:00

368Cкачиваний

3.45 Mb

№ 2126

PSD макет лого с крабом

Автор Irina Limonova
12 октября 2020, 13:45

390Cкачиваний

1.45 Mb

№ 2125

PSD макет лого пекарни

Автор Irina Limonova
12 октября 2020, 10:30

345Cкачиваний

5. 82 Mb

№ 2124

PSD шаблон лого с апельсином

Автор Irina Limonova
11 октября 2020, 14:45

469Cкачиваний

827.29 Kb

№ 2123

PSD макет лого для салона

Автор Irina Limonova
11 октября 2020, 10:30

401Cкачиваний

764.18 Kb

№ 2122

FREE макет ретро-логотип

Автор Irina Limonova
10 октября 2020, 15:00

385Cкачиваний

1.44 Mb

№ 2121

Большой сет PSD макетов логотипов

Автор Irina Limonova
10 октября 2020, 10:00

488Cкачиваний

34.64 Mb

№ 2120

FREE PSD макет логотипов

Автор Irina Limonova
09 октября 2020, 14:30

416Cкачиваний

7.6 Mb

№ 2119

Сет PSD макетов логотипов

Автор Irina Limonova
09 октября 2020, 09:30

341Cкачиваний

2.37 Mb

№ 2094

PSD макет детской метрики

Автор Irina Limonova
17 сентября 2020, 09:00

533Cкачиваний

7. 28 Mb

№ 2093

PSD макет метрики

Автор Irina Limonova
16 сентября 2020, 13:00

910Cкачиваний

10.22 Mb

№ 2070

PSD макет жареного цыпленка

Автор Tatiana Teplukhina

11 сентября 2020, 23:00

432Cкачиваний

287.3 Mb

№ 2006

PSD-макет главной

Автор Irina Limonova
16 августа 2020, 15:45

441Cкачиваний

5.33 Mb

№ 2005

FREE PSD-макет сайта

Автор Irina Limonova
16 августа 2020, 13:30

437Cкачиваний

172.95 Kb

№ 2004

PSD макет интернет-магазина

Автор Irina Limonova
16 августа 2020, 11:15

445Cкачиваний

1.12 Mb

№ 2003

PSD макет промо страницы

Автор Irina Limonova
16 августа 2020, 09:00

402Cкачиваний

1.49 Mb

№ 2002

PSD макет туристического сайта

Автор Irina Limonova
15 августа 2020, 15:45

381Cкачиваний

16. 67 Mb

№ 2001

Серо-синий PSD макет сайта

Автор Irina Limonova
15 августа 2020, 13:30

424Cкачиваний

209.77 Kb

№ 2000

PSD макет от National Geographic

Автор Irina Limonova

15 августа 2020, 11:15

470Cкачиваний

18.58 Mb

№ 1999

PSD макет National Geographic

Автор Irina Limonova
15 августа 2020, 09:00

399Cкачиваний

21.56 Mb

№ 1968

PSD макет хостинга

Автор Irina Limonova
14 августа 2020, 15:45

364Cкачиваний

8.42 Mb

№ 1967

PSD макет спа салона

Автор Irina Limonova
14 августа 2020, 12:30

387Cкачиваний

11.48 Mb

№ 1965

PSD макет с описанием блюда

Автор Irina Limonova
14 августа 2020, 09:00

438Cкачиваний

8.72 Mb

№ 1964

PSD макет главной страницы

Автор Irina Limonova
13 августа 2020, 15:45

315Cкачиваний

33. 29 Mb

№ 1963

PSD-макет формы заказа

Автор Irina Limonova
13 августа 2020, 13:30

316Cкачиваний

5.06 Mb

№ 1962

PSD макет спортивного сайта

Автор Irina Limonova

13 августа 2020, 11:15

341Cкачиваний

3.37 Mb

№ 1961

PSD-макет Eurobet

Автор Irina Limonova
13 августа 2020, 09:00

352Cкачиваний

12.6 Mb

№ 1953

Набор PSD макетов UI-элементов

Автор Irina Limonova
12 августа 2020, 15:45

27Cкачиваний

2.8 Mb

№ 1952

Анимированные PSD макет для instagram

Автор Irina Limonova
12 августа 2020, 13:30

485Cкачиваний

77.1 Mb

№ 1951

Анимированный PSD макет для инстаграм

Автор Irina Limonova
12 августа 2020, 09:15

447Cкачиваний

71.33 Mb

№ 1950

PSD макет поста с анимацией

Автор Irina Limonova
12 августа 2020, 09:00

465Cкачиваний

64. 27 Mb

№ 1949

PSD МАКЕТ сториз в instagram

Автор Irina Limonova
11 августа 2020, 15:45

426Cкачиваний

56.78 Mb

№ 1948

FREE PSD макет stories

Автор Irina Limonova
11 августа 2020, 13:30

377Cкачиваний

90.38 Mb

№ 1947

FREE PSD Макет поста instagram

Автор Irina Limonova
11 августа 2020, 11:15

377Cкачиваний

62.28 Mb

№ 1946

FREE макет для сториз инстаграм

Автор Irina Limonova
11 августа 2020, 09:00

386Cкачиваний

70.12 Mb

№ 1945

Макет stories для instagram

Автор Irina Limonova
10 августа 2020, 15:45

332Cкачиваний

61.91 Mb

Шаблоны и метрики отслеживаемости — Azure Example Scenarios

Примечание

В этой статье используется библиотека открытый код, размещенная на сайте GitHub по адресу https://github.com/mspnp/spark-monitoring. Библиотека поддерживает Azure Databricks 10.x (Spark 3.2.x) и более ранних версий. Azure Databricks 11.0 включает критические изменения в системах ведения журнала, с которыми интегрируется библиотека мониторинга Spark . Работа, необходимая для обновления библиотеки мониторинга Spark для поддержки Azure Databricks 11.0 (Spark 3.3.0) и более поздней версии, в настоящее время не планируется.

Это решение демонстрирует шаблоны и метрики наблюдаемости для повышения производительности обработки системы больших данных, которая использует Azure Databricks.

Архитектура

Рабочий процесс

Решение включает следующие шаги:

Сервер отправляет большой файл GZIP, сгруппированный по клиентам, в папку Source в Azure Data Lake Storage (ADLS).
Затем ADLS отправляет успешно распакованный файл клиента в Сетку событий Azure, которая преобразует данные файла клиента в несколько сообщений.
Сетка событий Azure отправляет сообщения в службу Хранилища очередей Azure, которая сохраняет их в очереди.
Хранилище очередей Azure отправляет очередь на платформу аналитики данных Azure Databricks для обработки.
Azure Databricks распаковывает и обрабатывает данные очереди в обработанном файле, который отправляется обратно в ADLS:
1. Если обработанный файл является допустимым, он помещается в папку Landing.
2. В противном случае файл помещается в дерево папок Bad. Сначала файл помещается во вложенную папку Retry, и ADLS пытается повторить обработку файла клиента (шаг 2). Если в ходе двух повторных попыток Azure Databricks по-прежнему возвращает обработанные файлы, которые не являются допустимыми, обработанный файл помещается в вложенную папку Failure.
Когда платформа Azure Databricks распаковывает и обрабатывает данные на предыдущем шаге, она также отправляет журналы и метрики приложений в Azure Monitor для хранения.
Рабочая область Azure Log Analytics применяет запросы Kusto к журналам и метрикам приложений из Azure Monitor для устранения неполадок и подробной диагностики.

Компоненты

Azure Data Lake Storage — это набор выделенных возможностей для аналитики больших данных.
Сетка событий Azure позволяет разработчикам легко создавать приложения с архитектурой на основе событий.
Служба Хранилище очередей Azure предназначена для хранения большого количества произвольных сообщений. Она позволяет получить доступ к сообщениям из любой точки мира с помощью вызовов с проверкой подлинности по протоколу HTTP или HTTPS. Вы можете использовать очереди для создания списка невыполненной работы с целью последующей асинхронной обработки.
Azure Databricks — это платформа аналитики данных, оптимизированная для облачных служб Azure. Одна из двух сред, которые предлагает Azure Databricks для разработки приложений, интенсивно использующих данные, — это Рабочая область Azure Databricks, унифицированная платформа аналитики на основе Apache Spark для обработки данных в большом масштабе.

Azure Monitor собирает и анализирует данные телеметрии приложений, такие как метрики производительности и журналы действий.
Azure Log Analytics — это средство, используемое для изменения и запуска запросов к журналам, связанных с обработкой данных.

Сведения о сценарии

Ваша команда разработчиков может использовать шаблоны и метрики отслеживаемости для поиска узких мест и повышения производительности системы больших данных. Вашей команде необходимо выполнить нагрузочное тестирование большого потока метрик в крупномасштабном приложении.

В этом сценарии приводятся рекомендации по настройке производительности. Так как в этом сценарии неэффективно вести журналы для каждого клиента с точки зрения производительности, в нем используется платформа Azure Databricks, которая обеспечивает надежный мониторинг следующих элементов:

Пользовательские метрики приложений
События запросов потоковой передачи
Сообщения журнала приложений

Данные мониторинга Azure Databricks можно отправлять в различные службы ведения журналов, например, в Azure Log Analytics.

В этом сценарии описывается прием большого набора данных, сгруппированных по клиентам и сохраненных в архиве GZIP. Подробные журналы Azure Databricks недоступны за пределами пользовательского интерфейса Apache Spark™ в режиме реального времени, поэтому вашей команде потребуется найти способ сохранения всех данных для каждого клиента и их последующего тестирования и сравнения. Для сценария с большим объемом данных важно найти оптимальное сочетание пула исполнителей и размера виртуальных машин (VM) для максимально быстрой обработки данных. Для этого бизнес-сценария приложение в целом полагается на требования к скорости приема и обработки запросов, поэтому пропускная способность системы не будет неожиданно снижаться с увеличением объема обрабатываемых данных. Сценарий должен гарантировать соответствие системы соглашениям об уровне обслуживания (SLA), установленным для ваших клиентов.

Потенциальные варианты использования

Ниже перечислены сценарии, которые могут использовать преимущества этого решения:

Наблюдение за работоспособностью системы.
Поддержание производительности.
Мониторинг повседневного использования системы.
Выявление тенденций, которые могут привести к проблемам, если не будут устранены.

Развертывание этого сценария

Примечание

Описанные здесь действия по развертыванию относятся только к Azure Databricks, Azure Monitor и Azure Log Analytics. Развертывание других компонентов не рассматривается в этой статье.

Чтобы получить все журналы и сведения о процессе, настройте Azure Log Analytics и библиотеку мониторинга Azure Databricks. Библиотека мониторинга осуществляет потоковую передачу событий уровня Apache Spark и метрик Spark Structured Streaming из ваших заданий в Azure Monitor. Для использования этих событий и метрик никаких изменений в код приложения вносить не потребуется.

Ниже приведены действия по настройке производительности для системы обработки больших данных:

На портале Azure создайте рабочую область Azure Databricks. Скопируйте и сохраните идентификатор подписки Azure (GUID), имя группы ресурсов, имя рабочей области Databricks и URL-адрес портала рабочей области для последующего использования.
В веб-браузере перейдите по URL-адресу рабочей области Databricks и создайте личный маркер доступа. Скопируйте и сохраните строку маркера (которая начинается с dapi и содержит 32-разрядное шестнадцатеричное значение) для последующего использования.
Клонируйте репозиторий GitHub mspnp/spark-monitoring на локальный компьютер. Этот репозиторий содержит исходный код для следующих компонентов:
- Шаблон Azure Resource Manager (ARM) для создания рабочей области Azure Log Analytics, который также устанавливает предварительно созданные запросы для сбора метрик Spark.
- Библиотеки мониторинга Azure Databricks
- Пример приложения для отправки метрик и журналов приложений из Azure Databricks в Azure Monitor.
С помощью команды Azure CLI для развертывания шаблона ARM создайте рабочую область Azure Log Analytics с предварительно созданными запросами метрик Spark. В выходных данных команды скопируйте и сохраните имя созданной рабочей области Log Analytics (в формате spark-monitoring-<случайная строка>).
На портале Azure скопируйте идентификатор и ключ рабочей области Log Analytics и сохраните их для последующего использования.
Установите выпуск Community интегрированной среды разработки IntelliJ IDEA, которая имеет встроенную поддержку Java Development Kit (JDK) и Apache Maven. Добавьте подключаемый модуль Scala.
Используя IntelliJ IDEA, выполните сборку библиотек мониторинга Azure Databricks. Чтобы выполнить фактическую сборку, выберите Вид>Окна инструментов>Maven, чтобы открыть окно инструментов Maven, затем выберите Выполнить цель Maven>пакет mvn.
С помощью средства установки пакетов Python установите Azure Databricks CLI и настройте проверку подлинности с помощью личного маркера доступа Databricks, который был скопирован ранее.
Настройте рабочую область Azure Databricks, указав в скрипте инициализации Databricks значения параметров для Databricks и Log Analytics, скопированные ранее, а затем с помощью Azure Databricks CLI скопируйте скрипт инициализации и библиотеки мониторинга Azure Databricks в рабочую область Databricks.
На портале рабочей области Databricks создайте и настройте кластер Azure Databricks.
В IntelliJ IDEA создайте пример приложения с помощью Maven. Затем на портале рабочей области Databricks запустите пример приложения, чтобы создать примеры журналов и метрик для Azure Monitor.
Пока пример задания выполняется в Azure Databricks, перейдите на портал Azure, чтобы просмотреть и запросить типы событий (журналы и метрики приложений) в интерфейсе Log Analytics:
1. Выберите Таблицы>Пользовательские журналы, чтобы просмотреть схему таблицы для событий прослушивателя Spark (SparkListenerEvent_CL), событий ведения журнала Spark (SparkLoggingEvent_CL) и метрик Spark (SparkMetric_CL).
2. Выберите Обозреватель запросов>Сохраненные запросы>Метрики Spark, чтобы просмотреть и выполнить запросы, которые были добавлены при создании рабочей области Log Analytics.
Дополнительные сведения о просмотре и выполнении предварительно созданных и настраиваемых запросов приведены в следующем разделе.

Запрос журналов и метрик в Azure Log Analytics

Доступ к предварительно созданным запросам

Ниже перечислены имена предварительно созданных запросов для получения метрик Spark.

% времени ЦП на исполнителя
% времени десериализации на исполнителя
% времени виртуальной машины Java на исполнителя
% времени сериализации на исполнителя
Байт отправлено на диск
Трассировок ошибок (неправильная запись или неверные файлы)
Прочитано байт файловой системы на исполнителя
Записано байт файловой системы на исполнителя
Ошибок при выполнении заданий на задание
Задержка задания на задание (длительность пакета)
Пропускная способность задания
Запущенных исполнителей
Прочитано байт в случайном порядке
Прочитано байт в случайном порядке на исполнителя
Прочитано байт в случайном порядке на диске на исполнителя
Прямая память клиента в случайном порядке
Память клиента в случайном порядке на исполнителя
Байт отправлено на диск в случайном порядке на исполнителя
Объем памяти кучи в случайном порядке на исполнителя
Байт отправлено в память в случайном порядке на исполнителя

Задержка этапа на этап (длительность этапа)
Пропускная способность этапа на этап
Ошибок потоковой передачи на поток
Задержка потоковой передачи на поток
Пропускная способность потоковой передачи: входных строк/с
Пропускная способность потоковой передачи: обработанных строк/с
Суммарное выполнение задач на узел
Время десериализации задачи
Число ошибок задачи на этап
Время вычисления для исполнителя задачи (время неравномерного распределения данных)
Прочитано входных байт задачи
Задержка задачи на этап (длительность задач)
Время сериализации результата задачи
Задержка планировщика задач
Прочитано байт задачи в случайном порядке
Записано байт задачи в случайном порядке
Время чтения в случайном порядке для задачи
Время записи в случайном порядке для задачи
Пропускная способность задачи (сумма задач на этап)
Задач на исполнителя (суммарное количество задач на исполнителя)
Число задач на этап

Написание пользовательских запросов

Вы также можете создавать собственные запросы на языке запросов Kusto (KQL). Для этого просто нажмите на верхнюю среднюю панель, которую можно редактировать, и измените запрос в соответствии с вашими потребностями.

Следующие два запроса получают данные из событий ведения журнала Spark:

SparkLoggingEvent_CL | where logger_name_s contains "com.microsoft.pnp"

SparkLoggingEvent_CL
| where TimeGenerated > ago(7d)
| project TimeGenerated, clusterName_s, logger_name_s
| summarize Count=count() by clusterName_s, logger_name_s, bin(TimeGenerated, 1h)

Эти два примера представляют собой запросы к журналу метрик Spark:

SparkMetric_CL
| where name_s contains "executor.cpuTime"
| extend sname = split(name_s, ".")
| extend executor=strcat(sname[0], ".", sname[1])
| project TimeGenerated, cpuTime=count_d / 100000

SparkMetric_CL
| where name_s contains "driver.jvm.total."
| where executorId_s == "driver"
| extend memUsed_GB = value_d / 1000000000
| project TimeGenerated, name_s, memUsed_GB
| summarize max(memUsed_GB) by tostring(name_s), bin(TimeGenerated, 1m)

Терминология запросов

В следующей таблице описаны некоторые термины, используемые при создании запросов для журналов и метрик приложений.

Термин	ID	Комментарии
Инициализация кластера	Application ID
Очередь	Run ID	Один идентификатор запуска соответствует нескольким пакетам.
Пакетная служба	Идентификатор пакета	Один пакет соответствует двум заданиям.
Задание	Идентификатор задания	Одно задание соответствует двум этапам.
Этап	Идентификатор этапа	Один этап содержит 100–200 идентификаторов задач в зависимости от задачи (чтение, запись или обработка в случайном порядке).
Задания	Идентификатор задачи	Одна задача назначается одному исполнителю. Одной задаче назначается действие `partitionBy` для одной секции. Для 200 клиентов потребуется 200 задач.

Следующие разделы содержат типичные метрики, используемые в этом сценарии для мониторинга пропускной способности системы, состояния выполнения заданий Spark и использования системных ресурсов.

Пропускная способность системы

Имя	Измерения	единиц(ы)
Пропускная способность потоковой передачи	Средняя скорость ввода данных по сравнению со средней скоростью обработки данных в минуту	Строк в минуту
Длительность задания	Среднее время выполнения заданий Spark в минуту	Время выполнения в минуту
Число заданий	Среднее число выполненных заданий Spark в минуту	Число заданий в минуту
Длительность этапа	Средняя длительность завершенных этапов в минуту	Время выполнения в минуту
Количество этапов	Среднее число завершенных этапов в минуту	Число этапов в минуту
Длительность выполнения задачи	Среднее время завершения задач в минуту	Время выполнения в минуту
Число задач	Среднее число выполненных задач в минуту	Число задач в минуту

Состояние выполнения задания Spark

Имя	Измерения	единиц(ы)
Число пулов планировщика	Число различных пулов планировщика в минуту (число работающих очередей)	Число пулов планировщика
Число запущенных исполнителей	Число запущенных исполнителей в минуту	Число запущенных исполнителей
Трассировка ошибки	Все журналы ошибок с уровнем `Error` и соответствующими задачами или идентификатором этапа (показаны в `thread_name_s`)

Использование системных ресурсов

Имя	Измерения	единиц(ы)
Среднее использование ЦП на одного исполнителя/общее	Процент использования ЦП на исполнителя в минуту	% в минуту
Среднее использование прямой памяти (МБ) на узел	Среднее использование прямой памяти на исполнителей в минуту	МБ в минуту
Объем памяти, записанной на диск, на узел	Средняя объем памяти, записанной на диск, на исполнителя	МБ в минуту
Отслеживание влияния неравномерного распределения данных на длительность	Измерение диапазона и разности 70-го и 90-го процентилей и 90-го и 100-го процентилей в продолжительности задач	Чистая разница между 100 %, 90 % и 70 %; разница в процентах между 100 %, 90 % и 70 %

Решите, как связать введенные пользователем данные, объединенные в файл архива GZIP, с определенным выходным файлом Azure Databricks, так как Azure Databricks обрабатывает всю пакетную операцию как единое целое. Здесь вы применяете детализацию к данным трассировки. Вы также применяете пользовательские метрики для трассировки одного выходного файла в исходный входной файл.

Более подробные определения каждой метрики см. в разделе Визуализации на панелях мониторинга на этом веб-сайте или в разделе Метрики документации по Apache Spark.

Оценка параметров настройки производительности

Определение базовых показателей

Вы и ваша команда разработчиков должны установить базовые показатели для оценки будущего состояния приложения.

Оцените производительность приложения количественно. В этом сценарии ключевой метрикой является задержка задания, которая является типичной для большинства операций предварительной обработки и приема данных. Попытайтесь ускорить обработку данных и сосредоточьтесь на измерении задержки, как показано на приведенной ниже диаграмме:

Оцените задержку выполнения задания: получите грубую оценку общей производительности задания и время выполнения задания от начала до завершения (время микропакетной обработки). На приведенной выше диаграмме на обработку задания требуется около 40 секунд (отметка 19:30).

Если рассмотреть эти 40 секунд подробнее, вы увидите приведенные ниже данные для этапов:

На отметке 19:30 есть два этапа: оранжевый этап продолжительностью 10 секунд и зеленый этап продолжительностью 30 секунд. Отслеживайте пики для этапа, так как пик указывает на задержку на этом этапе.

Если определенный этап выполняется медленно, изучите эту ситуацию. В сценарии секционирования обычно существует по крайней мере два этапа: один этап для чтения файла и другой этап для обработки данных в случайном порядке, секционирования и записи файла. Если задержка возникает преимущественно на этапе записи, то во время секционирования может возникнуть проблема, связанная с узким местом.

Следите за последовательным выполнением этапов в задачах, при котором запуск более поздних этапов возможен только после завершения более ранних этапов. В пределах этапа если одна задача выполняет секционирование в случайном порядке медленнее по сравнению с другими задачами, то все задачи в кластере должны дожидаться завершения более медленной задачи для завершения этапа. Поэтому задачи позволяют отслеживать неравномерное распределение данных и выявлять возможные узкие места. На приведенной выше диаграмме видно, что все задачи распределены равномерно.

Теперь отслеживайте время обработки. Так как вы используете сценарий потоковой передачи, посмотрите на пропускную способность потоковой передачи.

На приведенной выше диаграмме с пропускной способностью потоковой передачи/задержкой пакетной обработки оранжевая линия представляет скорость ввода данных (число входных строк в секунду). Синяя линия представляет скорость обработки данных (число обработанных строк в секунду). В некоторых случаях скорость обработки не является достаточно высокой для обработки данных с указанной скоростью ввода. Это может привести к тому, что входные файлы начнут накапливаться в очереди.

Так как на диаграмме скорость обработки данных не соответствует скорости ввода данных, попробуйте повысить скорость обработки, чтобы успевать обрабатывать все вводимые данные. Одной из возможных причин может быть неравномерное распределение данных клиента в каждом ключе секции, что приводит к появлению узких мест. Для следующего этапа и для реализации потенциального решения воспользуйтесь возможностями масштабирования Azure Databricks.

Анализ секционирования

Сначала необходимо определить правильное число исполнителей масштабирования, необходимых для Azure Databricks. Примените эмпирическую оценку при назначении каждой секции выделенных ресурсов ЦП в запущенных исполнителях. Например, если у вас есть 200 ключей секций, то число процессоров, умноженное на число исполнителей, должно равняться 200. (Например, восемь ЦП в сочетании с 25 исполнителями будут хорошим совпадением.) При использовании 200 ключей секций каждый исполнитель может работать только с одной задачей, что снижает вероятность возникновения узких мест.

Поскольку в этом сценарии используется ряд медленных секций, изучите широкий разброс в продолжительности выполнения задач. Проверьте наличие пиков в продолжительности выполнения задач. Каждая задача обрабатывает одну секцию. Если задаче требуется больше времени, секция может стать слишком большой и привести к появлению узкого места.

Трассировка ошибок

Добавьте панель мониторинга для трассировки ошибок, чтобы выявлять ошибки обработки данных, связанные с клиентами. При предварительной обработке данных бывают случаи, когда файлы повреждены, а записи в файле не соответствуют схеме данных. На следующей панели мониторинга отображаются многие поврежденные файлы и неправильные записи.

На этой панели мониторинга отображаются количество ошибок, сообщение об ошибке и идентификатор задачи для отладки. С помощью сообщения можно легко найти ошибку в файле ошибок. При чтении возникли ошибки в нескольких файлах. Вы можете просмотреть общую временную шкалу и исследовать конкретные точки на диаграмме (16:20 и 16:40).

Другие узкие места

Дополнительные примеры и рекомендации см. в разделе Устранение узких мест производительности в Azure Databricks.

Сводка по оценке производительности

В этом сценарии с помощью этих метрик удалось обнаружить следующее:

На диаграмме задержки этапа запись этапов занимает большую часть времени обработки.
На диаграмме задержки задачи задержка задач является примерно одинаковой.
На диаграмме пропускной способности потоковой передачи скорость вывода ниже, чем скорость ввода в некоторых точках.
В таблице длительности задач существует наблюдается широкий разброс для задач из-за несбалансированности данных клиента.
Чтобы оптимизировать производительность на этапе секционирования, количество исполнителей масштабирования должно соответствовать количеству секций.
Существуют ошибки трассировки, такие как неправильные файлы и неправильные записи.

Для диагностики этих проблем используются следующие метрики:

Задержка задания
Задержка этапа
Задержка задачи
Пропускная способность потоковой передачи
Продолжительность выполнения задачи (максимальная, средняя, минимальная) на этап
Трассировка ошибок (количество, сообщение, идентификатор задачи)

Соавторы

Эта статья поддерживается Майкрософт. Первоначально она была написана следующими участниками.

Основной автор:

Дэвид Макги | Руководитель основной программы

Чтобы просмотреть недоступные профили LinkedIn, войдите в LinkedIn.

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь с руководством по Log Analytics.
Мониторинг Azure Databricks в рабочей области Azure Log Analytics
Развертывание Azure Log Analytics с метриками Spark
Шаблоны наблюдаемости

Send Azure Databricks application logs to Azure Monitor (Отправка журналов приложения Azure Databricks в Azure Monitor)
Use dashboards to visualize Azure Databricks metrics (Визуализация метрик Azure Databricks с помощью панелей мониторинга)
Рекомендации по мониторингу облачных приложений
Шаблон повтора

Business HTML5 Адаптивный шаблон веб-сайта

Метрика — Business HTML5 Адаптивный шаблон веб-сайта

Получите скидку 50% на все шаблоны до 3 декабря, 23:59 по тихоокеанскому времени! Code: 1128CWWFTS123

Trusted by teams at

Business

Mobile

Corporate

CMS

Ecommerce

Memberships

Do you need a slick responsive website для вашего бизнеса? Метрика — это простой и понятный адаптивный шаблон, который вы можете легко настроить в соответствии с брендом вашего бизнеса в Webflow.

Элементы не найдены.

Особенности

Адаптивный дизайн

Идеальное отображение на настольных компьютерах, планшетах и телефонах.

Адаптивный слайдер

Элегантно отображайте изображения и текст на любом устройстве с помощью нашего сенсорного слайдера.

Адаптивная навигация

Навигация по сайту автоматически сворачивается в удобное для мобильных устройств меню на небольших устройствах.

Создавайте списки потенциальных клиентов и базу подписчиков с помощью красивых форм.

Веб-шрифты

Используются шрифты из коллекции веб-шрифтов Google.

Retina ready

Вся графика оптимизирована для устройств с экранами с высоким разрешением.

Одноразовая лицензия

Может использоваться только вами или одним клиентом для одного конечного продукта. Вы не можете перепродавать или распространять этот шаблон в его исходном или измененном состоянии.

Бесплатная лицензия

Этот шаблон можно использовать бесплатно как в личных, так и в коммерческих проектах. Вы не можете перепродавать, распространять или лицензировать этот шаблон в его исходном или измененном состоянии.

Информация о лицензии

Доступна ли демонстрационная версия шаблона?

Используйте параметр «Предварительный просмотр в конструкторе», чтобы внести любые изменения в страницы шаблона и просмотреть, как макет будет соответствовать вашему контенту. Изменения в режиме предварительного просмотра не будут сохранены.

Можно ли использовать шаблоны в существующих проектах?

Невозможно применить шаблон к уже существующему проекту. Вместо этого вам нужно будет создать новый проект на основе шаблона.

Сколько страниц шаблонов можно редактировать с бесплатным тарифным планом?

С бесплатным планом учетной записи можно редактировать две страницы проекта на основе шаблона. Чтобы разблокировать больше страниц и функций, требуется премиум-план.

Можно ли экспортировать шаблоны?

Как приобрести шаблон из старой учетной записи группы?

Шаблоны Webflow доступны для покупки только через рабочие области и устаревшие индивидуальные учетные записи.

Как удалить функциональность CMS из шаблона?

Шаблоны CMS предназначены для использования возможностей CMS Webflow. Можно перейти на базовый план сайта, если весь контент CMS будет удален из проекта.

Используйте инструмент View Connections, чтобы понять, где на сайте находится содержимое CMS, и удалите все динамические списки и содержимое CMS. Мы также рекомендуем вам проверить компоненты и шаблоны страницы коллекции.

Как удалить функцию электронной торговли из шаблона?

Шаблоны для электронной торговли предназначены для использования возможностей электронной торговли Webflow. Невозможно удалить электронную торговлю из шаблона, однако удаление всех продуктов и категорий электронной торговли из проекта позволит выбрать более низкий план сайта.

Как удалить функцию членства из шаблона?

Шаблоны членства предназначены для использования возможностей членства в Webflow. Удалить членство из шаблона невозможно.

Полностью настраиваемый в Webflow

Все шаблоны были созданы дизайнерами с использованием Webflow без написания кода. Это означает, что вы также можете настроить их с помощью нашего визуального интерфейса.

Узнайте, как

Последние бизнес-шаблоны

Все бизнес-шаблоны

Встроенная функция электронной коммерции. Просто добавьте товары.

Встроен динамический контент и визуальная CMS.

Встроено несколько вариантов макета.

Встроена функция электронной торговли. Просто добавьте товары.

Встроен динамический контент и визуальная CMS.

Встроено несколько вариантов макета.

Встроена функция электронной торговли. Просто добавьте товары.

Встроенный динамический контент и Visual CMS.

Несколько встроенных вариантов макета.

Встроенная функция электронной коммерции. Просто добавьте товары.

Динамический контент и встроенная визуальная CMS.

Несколько встроенных вариантов макета.

Еще от Webflow

Все шаблоны от Webflow

Встроенные функции электронной торговли.

Встроенные функции CMS.

Несколько вариантов макетов. встроенный.

Встроенная функциональность электронной коммерции.

Встроенная функциональность CMS.

Встроено несколько вариантов макета.

Встроенные функции электронной торговли.

Встроенные функции CMS.

Несколько встроенных вариантов макета.

Встроенные функции электронной торговли.

Встроенные функции CMS.

Фотография и видео

Блог

Маркетинг

Путешествия

Технологии

Спорт

Другое

Некоммерческие организации

Medical

Food & Drink

Fashion

Entertainment

Education

Design

Beauty & Wellness

Business

Стили

Sidebar

Illustration

Organic

Elegant

Casual

Luxurious

Dark

Minimal

Clean

Features

Content management system

Ecommerce

Memberships

Responsive slider

Media lightbox

Фоновое видео

Символы

Взаимодействия

Формы

3D-преобразования

Пользовательский 404 стр.

Retina Ready

Веб -шрифты

Тип

бесплатно

Premium

Basic

CMS

Ecommerce

One Page

UI Kit

Участники

. Хотели продавать свой STAM -STMEMPATES?

Ознакомьтесь с процессом проверки и рекомендациями, чтобы начать продавать собственные шаблоны веб-сайтов.

Узнайте, как

Шаблоны показателей

Home > Чертежные принадлежности и инструменты > Чертежные шаблоны и шаблоны чертежей > Метрические шаблоны

Продукты 1-13 из 13

Сортировать по…БрендНазвание продуктаНовейшие продуктыЦена от низкой до высокойЦена от высокой до низкойОценка от высокой до низкойОбщее число отзывовPer4 9000 Page 9000 Page 9000 Страница96 На странице120 На странице

Timely

Метрический шаблон кругов

Цена: 6,60 долл. США

~~Розничная продажа: 7,80 долл. США~~

Артикул №: 89TM-

См. больше от Timely

Содержит 78 метрических кругов от 1 мм до 30 мм. Размер: 25см х 16см.

Пикетт

Цена: $9,85

~~Розница: $17,35~~

Артикул №: 1301i —

Узнайте больше о Pickett

Шаблоны Pickett были разработаны, чтобы соответствовать строгим требованиям профессионального архитектора, чертежника и инженера.

RapiDesign

Цена: 12,25 долл. США

~~Розничная цена: 19,15 долл. США~~

Артикул №: 2140R —

Узнайте больше от RapiDesign

Содержит 44 круга размером от 2 мм до 50 мм. Размер: 18,5 см х 21 см х 0,8 мм.

Timely

Цена: 7,00 долл. США

~~Розничная цена: 8,25 долл. США~~

Артикул №: 9383TAM-

См. больше от Timely

Содержит сантехнику и кухонное оборудование американского стандарта для организаций круги квадраты треугольники стрелки. Масштабы: 1:200 1:100 1:50. Размер: 15 см х 25 см х 5 мм.

Пикет

Цена: 8,25 долл. США

~~Розничная цена: 14,50 долл. США~~

Артикул №: 1300i —

Подробнее от Pickett

Содержит: сорок один круг. Диапазон размеров: от 2 мм до 34 мм. Размер: 4-5/8 «х 9″»х 0,030».

RapiDesign

Цена: $16,80

~~Розничная цена: $26,30~~

Артикул №: 2123R-

Узнайте больше от RapiDesign

Содержит 38 эллипсов от 3 мм до 40 мм с шагом 1 мм. Размер: 18,3 см х 32,4 см х 0,8 мм.

Пикетт

Цена: 9,85 долл. США

~~Розничная цена: 17,35 долл. США~~

Артикул №: 1304i —

Узнайте больше от Pickett

Содержит 46 кругов от 2 мм до 48 мм. Размер: 75/8″ x 101/8″ x 0,030″

RapiDesign

Цена: 14,35 долл. США

~~Розничная цена: 22,45 долл. США~~

Артикул №: 2078R-

Узнайте больше от RapiDesign

Проекции 20°, 30°, 40° и 50°. Содержит 68 эллипсов от 5 мм до 30 мм, от 5 мм до 15 мм с шагом 1 мм и от 15 мм до 30 мм с различным шагом. Толщина: 0,8 мм.

Timely

Цена: 5,60 долл. США

~~Розничная цена: 6,55 долл. США~~

Артикул №: 88TM-

См. больше от Timely

Содержит 43 метрических круга от 1 мм до 30 мм. Размер: 4¾» x 8″ x 0,020″.

RapiDesign

Цена: 17,40 долл. США

~~Розничная цена: 27,25 долл. США~~

Артикул №: 2013R-

Узнайте больше от RapiDesign

Содержит 14 пятиконечных звезд от 1 см до 10 см. Размер: 21,5 см х 23,5 см х 0,8 мм.

RapiDesign

Цена: 9,25 долл. США

~~Розничная цена: 14,50 долл. США~~

Артикул №: 2040R-

Узнайте больше от RapiDesign

Содержит 44 круга размером от 2 мм до 50 мм. Размер: 10 см х 18 см х 0,8 мм.

Пикет

Цена: 9,85 долл. США

~~Розничная цена: 17,35 долл. США~~

Артикул №: 1303i —

См.