É fácil percorrer a interface do usuário e obter as estatísticas das tarefas e ver os erros e otimizá-los de acordo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada ao meu conhecimento. Ajuda-nos a decodificar a causa raiz enquanto monitoramos as tarefas do aplicativo muito bem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

fácil de navegar para todas as métricas relacionadas ao trabalho spark, capturar todas as métricas relacionadas ao yarn. podemos pesquisar facilmente por id de aplicação. múltiplos reinos também são úteis para EMR spark. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

enquanto configurava o autoscaling de dados do pepper pela primeira vez sem suporte de dados do pepper, o autoscaling do EMR foi feito de forma agressiva porque tivemos que encontrar uma configuração de autoscaling funcional para nossos clusters Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ser capaz de ver a memória, CPU, IO e outras métricas do cluster nos ajuda a dimensionar adequadamente os clusters e ajustar nossos trabalhos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário tem uma curva de aprendizado ao lidar com clusters efêmeros em grande escala, mas depois de um tempo, a filtragem e a exploração detalhada se tornam familiares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ótima solução empresarial para otimizar cargas de trabalho de big data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não tive experiências negativas com a Pepperdata. É uma ótima solução para atender às minhas necessidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pepperdata fornece detalhes perspicazes e métricas úteis para monitorar o desempenho do cluster. A interface amigável ajuda a navegar por vários detalhes como uso de CPU, Memória, Armazenamento, I/O etc. Pepperdata também ajuda a otimizar as configurações do cluster para garantir uma gestão de recursos aprimorada.

O recurso de destaque de aplicativos ajuda a identificar trabalhos lentos ou quaisquer cenários de desvio de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pepperdata pode integrar alertas automatizados caso qualquer parâmetro do cluster mostre um comportamento alarmante. Ele também pode fornecer recursos como detecção baseada em IA de contenção de recursos e alertar de acordo.

Seria bom se Pepperdata pudesse integrar gerenciadores de fluxo de trabalho como Oozie nos serviços monitorados e mapear os Ids de coordenador/Job do Oozie para os Ids de Aplicação do Spark. Isso ajudará no mapeamento fácil entre interfaces e resultará em uma análise de causa raiz mais rápida dos problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Pepperdata me permita identificar vários trabalhos na minha arquitetura ETL para isolar cada trabalho e fornecer uma análise de: tempo computacional utilizado, memória necessária, recursos desperdiçados, custos estimados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Pepperdata forneça uma riqueza de informações que podem ser usadas para solucionar problemas e melhorar a eficiência das arquiteturas ETL; descobri que é difícil construir e criar um painel específico para minhas próprias necessidades. Por exemplo, os painéis padrão disponibilizados para a empresa funcionam bem em um nível empresarial do ponto de vista da pessoa que paga a conta, mas parece haver pouca ou nenhuma instrução sobre como posso criar um conjunto de painéis para focar no meu subconjunto específico dos trabalhos da empresa em execução. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A visualização dos dados coletados dos logs do servidor. Com várias opções para criar seus próprios painéis personalizados. Também pode criar alertas personalizados em caso de qualquer violação de limite. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Várias métricas estão disponíveis e é um pouco difícil identificar a métrica adequada. Além disso, os filtros de log não são tão eficientes quando se trata de analisar grandes logs com várias métricas envolvidas. A configuração inicial dos dados de pimenta é desafiadora devido a dificuldades técnicas, mas uma vez que as configurações são concluídas, o manuseio da ferramenta é muito mais simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quantidade de métricas fornecidas pelo PD juntamente com recomendações para ajustar o trabalho Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A guia de recomendações também deve incluir maneiras de implementar as sugestões, por exemplo, comando spark submit. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pepper Data fornece uma análise bastante detalhada sobre a saúde do seu cluster. Ela fornece visualização dos recursos de CPU, utilização de memória, armazenamento, RAM e outros detalhes importantes. Para cada visualização, você pode ver mais detalhes para um intervalo de tempo específico e para um usuário específico. Você pode alternar entre os modos de exibição de gráfico e tabela. Além disso, fornece informações detalhadas sobre filas e status de aplicativos. Além dos detalhes gerais do cluster, você pode ver o uso de recursos de um aplicativo Spark também usando o ID da aplicação yarn, o que é muito útil para melhorar o desempenho e escalar os processos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu desejo que eles fornecessem mais informações, quando passasse o mouse sobre os nomes das colunas, em formato/modo tabular, para que seja mais facilmente legível e compreensível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ele possui visualização de recursos YARN, que é bastante intuitiva. A interface do usuário parece boa. Além disso, ele tem algumas sugestões sobre o uso de recursos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Às vezes há algum atraso na coleta de dados e eu tenho que esperar até que o trabalho seja concluído.

2. Muito caro para adquirir o serviço.

3. É necessário algum esforço para adaptar a solução do fornecedor ao sistema existente.

4. Faltam opções de segurança de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.