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Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架广泛应用于大数据处理。为了确保 Hadoop 集群的稳定运行和性能优化监控 Hadoop 的关键指标至关重要。本文将介绍 Hadoop 的重要监控指标并提供详细的代码案例帮助你更好地监控和管理 Hadoop 集群。
1. Hadoop 监控指标概述
Hadoop 监控指标主要包括以下几个方面
NameNode 指标包括 NameNode 的状态、内存使用、文件系统操作等。DataNode 指标包括 DataNode 的状态、磁盘使用、数据块操作等。ResourceManager 指标包括 ResourceManager 的状态、应用程序队列、资源使用等。NodeManager 指标包括 NodeManager 的状态、容器使用、资源分配等。JobHistoryServer 指标包括历史作业的状态、执行时间、资源消耗等。
2. 使用 JMX 监控 Hadoop 指标
Hadoop 提供了 JMXJava Management Extensions接口可以通过 JMX 获取 Hadoop 的监控指标。以下是一些常用的 JMX 指标和获取方法。
2.1 获取 NameNode 指标
NameNode 的 JMX 接口地址通常为 http://NameNode_Host:50070/jmx。以下是一个获取 NameNode 状态的示例代码
import requests
import jsondef get_namenode_status(namenode_host):url fhttp://{namenode_host}:50070/jmx?qryHadoop:serviceNameNode,nameNameNodeStatusresponse requests.get(url)data json.loads(response.text)status data[beans][0][State]return statusnamenode_host localhost
status get_namenode_status(namenode_host)
print(fNameNode Status: {status})
2.2 获取 DataNode 指标
DataNode 的 JMX 接口地址通常为 http://DataNode_Host:50075/jmx。以下是一个获取 DataNode 状态的示例代码
import requests
import jsondef get_datanode_status(datanode_host):url fhttp://{datanode_host}:50075/jmx?qryHadoop:serviceDataNode,nameDataNodeInforesponse requests.get(url)data json.loads(response.text)status data[beans][0][DatanodeState]return statusdatanode_host localhost
status get_datanode_status(datanode_host)
print(fDataNode Status: {status})
2.3 获取 ResourceManager 指标
ResourceManager 的 JMX 接口地址通常为 http://ResourceManager_Host:8088/jmx。以下是一个获取 ResourceManager 状态的示例代码
import requests
import jsondef get_resourcemanager_status(resourcemanager_host):url fhttp://{resourcemanager_host}:8088/jmx?qryHadoop:serviceResourceManager,nameQueueMetrics,q0rootresponse requests.get(url)data json.loads(response.text)status data[beans][0][AppsRunning]return statusresourcemanager_host localhost
status get_resourcemanager_status(resourcemanager_host)
print(fResourceManager Running Apps: {status})
2.4 获取 NodeManager 指标
NodeManager 的 JMX 接口地址通常为 http://NodeManager_Host:8042/jmx。以下是一个获取 NodeManager 状态的示例代码
import requests
import jsondef get_nodemanager_status(nodemanager_host):url fhttp://{nodemanager_host}:8042/jmx?qryHadoop:serviceNodeManager,nameNodeManagerMetricsresponse requests.get(url)data json.loads(response.text)status data[beans][0][AllocatedGB]return statusnodemanager_host localhost
status get_nodemanager_status(nodemanager_host)
print(fNodeManager Allocated GB: {status})
2.5 获取 JobHistoryServer 指标
JobHistoryServer 的 JMX 接口地址通常为 http://JobHistoryServer_Host:19888/jmx。以下是一个获取 JobHistoryServer 状态的示例代码
import requests
import jsondef get_jobhistoryserver_status(jobhistoryserver_host):url fhttp://{jobhistoryserver_host}:19888/jmx?qryHadoop:serviceJobHistoryServer,nameJobHistoryServerresponse requests.get(url)data json.loads(response.text)status data[beans][0][JobsCompleted]return statusjobhistoryserver_host localhost
status get_jobhistoryserver_status(jobhistoryserver_host)
print(fJobHistoryServer Completed Jobs: {status})
3. 使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Hadoop
Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库Grafana 是一个开源的分析和监控平台。结合 Prometheus 和 Grafana可以实现对 Hadoop 集群的实时监控和可视化。
3.1 配置 Prometheus 监控 Hadoop
首先需要配置 Prometheus 以抓取 Hadoop 的 JMX 指标。以下是一个示例 prometheus.yml 配置文件
global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: hadoopstatic_configs:- targets: [namenode:50070, datanode:50075, resourcemanager:8088, nodemanager:8042, jobhistoryserver:19888]metrics_path: /jmxparams:qry: [Hadoop:serviceNameNode,nameNameNodeStatus, Hadoop:serviceDataNode,nameDataNodeInfo, Hadoop:serviceResourceManager,nameQueueMetrics,q0root, Hadoop:serviceNodeManager,nameNodeManagerMetrics, Hadoop:serviceJobHistoryServer,nameJobHistoryServer]
3.2 配置 Grafana 监控 Hadoop
在 Grafana 中可以通过导入 Hadoop 监控的仪表盘模板来实现监控指标的可视化。以下是一个示例 Grafana 仪表盘配置
在 Grafana 中创建一个新的仪表盘。添加一个新的 Panel选择 Prometheus 作为数据源。在 Panel 的查询编辑器中输入以下查询
hadoop_namenode_status{jobhadoop}
hadoop_datanode_status{jobhadoop}
hadoop_resourcemanager_status{jobhadoop}
hadoop_nodemanager_status{jobhadoop}
hadoop_jobhistoryserver_status{jobhadoop}
配置 Panel 的显示样式和标题保存仪表盘。
4. 总结
本文介绍了 Hadoop 的重要监控指标并提供了详细的代码案例帮助你通过 JMX 接口获取 Hadoop 的监控指标。此外还介绍了如何使用 Prometheus 和 Grafana 实现 Hadoop 集群的实时监控和可视化。希望这些内容能帮助你更好地监控和管理 Hadoop 集群。如果你有更多的监控技巧或问题欢迎在评论区分享
