Zugriff auf Spark-Protokolle für Ingestion-Aufträge

In diesem Thema werden die Schritte beschrieben, die erforderlich sind, um Spark-Protokolle zu finden und anzuzeigen, die mit übermittelten Ingestion-Jobs innerhalb von IBM® watsonx.data verbunden sind. Durch den Zugriff auf diese Protokolle erhalten Sie wertvolle Einblicke in die Ausführungsdetails, mögliche Fehlermeldungen im Zusammenhang mit dem Ingestion-Prozess und die Fehlerbehebung bei Ingestion-Aufträgen.

Vorbereitende Schritte

Bei einem Fehlgeschlagen oder Beendet Status müssen Sie den Spark-Historienserver starten, um die Ingestion-Protokolldetails zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriff auf den Spark-Historienserver.

Vorgehensweise

  1. Melden Sie sich an der watsonx.data-Konsole an.

  2. Wählen Sie im Navigationsmenü Datenmanager und klicken Sie auf die Registerkarte Befragungshistorie.

  3. Klicken Sie auf ein bestimmtes Auftragsprotokoll, um die Details und Protokolle dieses Ingestion-Auftrags anzuzeigen.

  4. Klicken Sie auf Spark-Anwendungshistorie, um Protokolldetails basierend auf dem Status des Ingestion-Jobs wie folgt abzurufen:

    Starten: Wenn sich der Ingestion-Job im Status Start befindet, ist die Spark-Anwendungshistorie deaktiviert.

    Läuft: Wenn der Job den Status " Running" (Laufend) hat, gelangen Sie durch Klicken auf den Spark-Anwendungsverlauf in der Regel zur Spark UI. Über diese Weboberfläche können Sie den Fortschritt des Ingestionsauftrags, die Ressourcennutzung und andere Details in Echtzeit überwachen. Diese Spark UI sind vorübergehend nur verfügbar, wenn sich der Auftrag im Status " Running" befindet.

    Gescheitert oder Beendet: Wenn der Auftragsstatus Fehlgeschlagen oder Beendet lautet, werden Sie durch Klicken auf Spark-Anwendungshistorie zur Spark-Historienoberfläche weitergeleitet. Diese Schnittstelle bietet eine Zusammenfassung der Ausführung des Ingestion-Auftrags, einschließlich des Zeitplans, der Ressourcennutzung und aller Fehlermeldungen.

    Abgebrochen: Wenn der Auftrag abgebrochen wird, wird der Verlauf der Spark-Anwendung deaktiviert.