Apache Spark 提供了一套 Web 用户界面(UI)，您可以使用它们来监视 Spark 集群的状态和资源消耗。
如：
一、Jobs 页面
Jobs 页面展示了Spark应用程序中所有作业的摘要信息以及每个作业的详细信息页。
摘要页面显示整体信息，例如所有作业的状态、持续时间和进度以及整个事件的时间线。
点击某个job将进入该job的详细信息页面，会进一步显示时间时间线、DAG可视化效果以及作业的所有stages。
Jobs 页中显示的信息是：
- User: 当前Spark任务提交的用户
- Total uptime: 自Spark程序启动以来运行的时间
- Scheduling mode: application中task任务的调度策略，由参数spark.scheduler.mode来设置，可选的参数有FAIR和FIFO，默认是FIFO。这与yarn的资源调度策略的层级不同，yarn的资源调度是针对集群中不同application间的，而spark scheduler mode则是针对application内部task set级别的资源分配，不同FAIR策略的参数配置方式与yarn中FAIR策略的配置方式相同。
- Active Jobs: 正在运行的Job的基本信息。
- Completed Jobs: 已完成Job的基本信息，如想查看某一个Job的详细情况，可点击对应Job进行查看。
- Event Timeline:在application应用运行期间，Job和Exector的增加和删除事件进行图形化的展现。这个就是用来表示调度job何时启动何时结束，以及Excutor何时加入何时移除。我们可以很方便看到哪些job已经运行完成，使用了多少Excutor，哪些正在运行。
- Details of jobs grouped by status: 显示作业的详细信息，包括作业 ID、描述（带有指向详细作业页面的链接）、提交时间、持续时间、阶段摘要和任务进度条
Job默认都是串行提交运行的，如果Job间没有依赖，可以使用多线程并行提交Job，实现Job并发。
单击特定作业时，可以看到该作业的详细信息。
Jobs detail
在Jobs页面点击进入某个Job之后，可以查看某一Job的详细信息：
- Staus: 展示Job的当前状态信息 (running, succeeded, failed)。
- Active Stages: 正在运行的stages信息，点击某个stage可进入查看具体的stage信息(active, pending, completed, skipped, failed)。
- Associated SQL Query: 链接到此作业的 sql 页面
- Pending Stages: 排队的stages信息，根据解析的DAG图stage可并发提交运行，而有依赖的stage未运行完时则处于等待队列中。
- Completed Stages: 已经完成的stages信息。
Event Timeline: 展示当前Job运行期间stage的提交与结束、Executor的加入与退出等事件信息。 - DAG Visualization: 当前Job所包含的所有stage信息（stage中包含的明细的tranformation操作），以及各stage间的DAG依赖图。DAG也是一种调度模型，在spark的作业调度中，有很多作业存在依赖关系，所以没有依赖关系的作业可以并行执行，有依赖的作业不能并行执行。
List of stages 信息：
- Stage ID
- Description：stage详细信息(可点击)
- Submitted：提交的时间戳
- Duration：阶段的运行时间
- Tasks progress bar：任务进度条
- Input: 此阶段从存储读取的字节数
- Output: 此阶段写入存储的字节数
- Shuffle read: 总shuffle字节数和读取的记录数，包括本地读取的数据和从远程执行程序读取的数据
- Shuffle write: 写入磁盘的字节数和记录，以便下一个stage的shuffle阶段读取
二、Stages 页面
在Job Detail页点击进入某个stage后，可以查看某一stage的详细信息：
- Total time across all tasks: 当前stage中所有task花费的时间和。
- Locality Level Summary: 不同本地化级别下的任务数，本地化级别是指数据与计算间的关系（PROCESS_LOCAL进程本地化：task与计算的数据在同一个Executor中。NODE_LOCAL节点本地化：情况一：task要计算的数据是在同一个Worker的不同Executor进程中；情况二：task要计算的数据是在同一个Worker的磁盘上，或在 HDFS 上，恰好有 block 在同一个节点上。RACK_LOCAL机架本地化，数据在同一机架的不同节点上：情况一：task计算的数据在Worker2的Executor中；情况二：task计算的数据在Worker2的磁盘上。ANY跨机架，数据在非同一机架的网络上，速度最慢）。
- Input Size/Records: 输入的数据字节数大小/记录条数。
- Shuffle Write: 为下一个依赖的stage提供输入数据，shuffle过程中通过网络传输的数据字节数/记录条数。应该尽量减少shuffle的数据量及其操作次数，这是spark任务优化的一条基本原则。
- DAG Visualization: 当前stage中包含的详细的tranformation操作流程图。
- Metrics: 当前stage中所有task的一些指标（每一指标项鼠标移动上去后会有对应解释信息）统计信息。
- Event Timeline: 清楚地展示在每个Executor上各个task的各个阶段的时间统计信息，可以清楚地看到task任务时间是否有明显倾斜，以及倾斜的时间主要是属于哪个阶段，从而有针对性的进行优化。
- Aggregated Metrics by Executor: 将task运行的指标信息按excutor做聚合后的统计信息，并可查看某个Excutor上任务运行的日志信息。
- Tasks: 当前stage中所有任务运行的明细信息，是与Event Timeline中的信息对应的文字展示（可以点击某个task查看具体的任务日志）。
Stage detail
阶段详细信息页面以所有任务的总时间、位置级别摘要、随机读取大小/记录和关联的作业 ID 等信息开头。
此阶段的有向无环图 （DAG） 还有一个可视化表示形式，其中顶点表示 RDD 或数据帧，边表示要应用的操作。节点在 DAG 可视化效果中按操作范围分组，并使用操作范围名称（BatchScan、WholeStageCodegen、Exchange 等）进行标记。值得注意的是，"全阶段代码生成"操作也使用代码生成 ID 进行注释。对于属于 Spark DataFrame 或 SQL 执行的阶段，这允许将阶段执行详细信息交叉引用到报告 SQL 计划图和执行计划的 Web-UI SQL 选项卡页中的相关详细信息。
四、Storage 页面
storage页面能看出application当前使用的缓存情况，可以看到有哪些RDD被缓存了，以及占用的内存资源。如果job在执行时持久化（persist）/缓存（cache）了一个RDD，那么RDD的信息可以在这个选项卡中查看。
例如：
scala> import org.apache.spark.storage.StorageLevel._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel._
scala> val rdd = sc.range(0, 100, 1, 5).setName("rdd")
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Long] = rdd MapPartitionsRDD[1] at range at <console>:27
scala> rdd.persist(MEMORY_ONLY_SER)
res0: rdd.type = rdd MapPartitionsRDD[1] at range at <console>:27
scala> rdd.count
res1: Long = 100
scala> val df = Seq((1, "andy"), (2, "bob"), (2, "andy")).toDF("count", "name")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [count: int, name: string]
scala> df.persist(DISK_ONLY)
res2: df.type = [count: int, name: string]
scala> df.count
res3: Long = 3
运行上述示例后，我们可以在storage页面中找到两个RDD。提供存储级别、分区数和内存开销等基本信息。请注意，新持久化的 RDD 或数据帧在持久化之前不会显示在storage页面中。要监视特定的 RDD 或数据帧，请确保已触发操作操作。
Storage Detail
点击某个RDD即可查看该RDD缓存的详细信息，包括缓存在哪个Executor中，使用的block情况，RDD上分区（partitions）的信息以及存储RDD的主机的地址。
您可以单击RDD名称"rdd"来获取数据持久性的详细信息，例如集群上的数据分布。
五、Environment 页面
Environment选项卡提供有关Spark应用程序（或SparkContext）中使用的各种属性和环境变量的信息。用户可以通过这个选项卡得到非常有用的各种Spark属性信息，而不用去翻找属性配置文件。
六、Executors 页面
Executors页面提供了关于内存、CPU核和其他被Executors使用的资源的信息。这些信息在Executor级别和汇总级别都可以获取到。一方面通过它可以看出来每个excutor是否发生了数据倾斜，另一方面可以具体分析目前的应用是否产生了大量的shuffle，是否可以通过数据的本地性或者减小数据的传输来减少shuffle的数据量。
- Summary: 该application运行过程中使用Executor的统计信息。
- Executors: 每个Excutor的详细信息（包含driver），可以点击查看某个Executor中任务运行的详细日志。
不仅提供资源信息（每个执行程序使用的内存量、磁盘和内核量），还提供性能信息（GC 时间和shuffle信息）。
单击执行程序 0 的"stderr"链接，在其控制台中显示详细的标准错误日志。
单击执行程序 0 的"Thread Dump"链接将显示执行程序 0 上 JVM 的线程转储，这对于性能分析非常有用。
