监控Spark应用程序的执行器

要监控Spark应用程序的执行器，可以使用Spark的内置监控功能和一些第三方工具。下面是一个使用Spark的内置监控功能的示例代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkExecutorMonitoringExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkExecutorMonitoringExample")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    // 设置监控级别为DEBUG
    sc.setLogLevel("DEBUG")
    
    // 监控Spark任务
    sc.addSparkListener(new SparkListener() {
      override def onExecutorMetricsUpdate(executorMetricsUpdate: SparkListenerExecutorMetricsUpdate): Unit = {
        val executorId = executorMetricsUpdate.execId
        val metrics = executorMetricsUpdate.executorMetrics
        val memoryUsed = metrics.memoryUsed
        val diskUsed = metrics.diskUsed
        
        println(s"Executor $executorId: Memory used = $memoryUsed, Disk used = $diskUsed")
      }
    })
    
    // 执行Spark应用程序
    // ...
    
    sc.stop()
  }
}

此示例中，我们使用addSparkListener方法来注册一个SparkListener对象，该对象会在每个执行器的度量更新时被调用。在onExecutorMetricsUpdate方法中，我们可以获取到执行器的ID和度量信息，并进行相应的处理，例如打印到控制台。

除了使用Spark的内置监控功能，还可以使用一些第三方工具来监控Spark应用程序的执行器，例如Ganglia、Prometheus和Grafana等。这些工具可以提供更丰富的监控指标和可视化界面。具体使用哪个工具，可以根据自己的需求和偏好进行选择。