Під час роботи з кластерами Dataproc на Google Cloud Platform (GCP) можуть виникати питання щодо моніторингу та журналізації подій, зокрема журналів об’єднаних журналів Yarn та журналів драйвера Spark у Cloud Logging GCP.

У зазначеному сценарії, користувач зауважує, що після налаштування властивостей Dataproc для журналів драйвера Spark, включаючи підтримку журналів Yarn контейнера, журнали Dataproc не з’являються в Cloud Logging. Особливо це стосується журналів контейнерів Yarn, які важливі для отримання певних метрик, таких як секунди пам’яті Yarn та секунди vcore на завдання у панелі моніторингу для кластера “secured multi-tenant”.

Однак, незважаючи на це, користувач вказує, що успішно виконує PySpark завдання на кластері Dataproc. Це може свідчити про те, що проблема не полягає в самій конфігурації кластера чи способі подачі завдань, а у процесі журналювання або налаштуванні моніторингу в середовищі GCP.

Для вирішення цієї проблеми, слід звернутися до документації GCP та перевірити, чи встановлені всі необхідні права доступу та налаштування для журналізації та моніторингу подій в кластері Dataproc. Також, можна перевірити конфігурацію кластера, впевнившись, що всі параметри, пов’язані з моніторингом та журналюванням, вказані правильно.

У випадку, якщо проблема все ще залишається нерозв’язаною, можна спробувати використати інші засоби моніторингу та журналювання, наприклад, налаштувати журналювання нативних ресурсів cloud_dataproc_job або скористатися сторонніми інструментами для аналізу журналів.