# 監控應用程序 除了Spark的監控功能，Spark Streaming增加了一些專有的功能。應用StreamingContext的時候，[Spark web UI](https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html#web-interfaces) 顯示添加的`Streaming`菜單，用以顯示運行的receivers（receivers是否是存活狀態、接收的記錄數、receiver錯誤等）和完成的批的統計信息（批處理時間、隊列等待等待）。這可以用來監控 流應用程序的處理過程。 在WEB UI中的`Processing Time`和`Scheduling Delay`兩個度量指標是非常重要的。第一個指標表示批數據處理的時間，第二個指標表示前面的批處理完畢之后，當前批在隊列中的等待時間。如果 批處理時間比批間隔時間持續更長或者隊列等待時間持續增加，這就預示系統無法以批數據產生的速度處理這些數據，整個處理過程滯后了。在這種情況下，考慮減少批處理時間。 Spark Streaming程序的處理過程也可以通過[StreamingListener](https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.scheduler.StreamingListener)接口來監控，這 個接口允許你獲得receiver狀態和處理時間。注意，這個接口是開發者API，它有可能在未來提供更多的信息。