Ubuntu Hadoop 监控怎么做

Ubuntu下监控Hadoop的方法与工具

一、Hadoop自带监控工具

Hadoop自身提供了一系列Web界面和命令行工具，适合快速查看集群基础状态：

• Hadoop Admin UI：通过浏览器访问集群管理界面，直观展示集群整体运行状态、节点列表及资源分配概况。
• ResourceManager Web UI：默认地址为http://ResourceManager-IP:8088，可监控集群资源使用情况（如CPU、内存）、作业提交与执行状态、队列信息等。
• NameNode Web UI：默认地址为http://NameNode-IP:50070（Hadoop 3.x版本可能为50070或更高），用于查看HDFS的命名空间信息、数据节点状态、存储容量及文件系统健康状况。
• 常用Shell命令：
  • hdfs dfsadmin -report：生成HDFS健康报告，包含数据节点列表、存储使用率、块数量等关键信息；
  • yarn node -list：列出ResourceManager管理的所有NodeManager节点及其状态（如活跃/失效）；
  • yarn application -list：查看当前集群中正在运行的作业，包括作业ID、名称、状态（RUNNING/FINISHED/FAILED）及资源占用情况。

二、第三方监控工具

1. Apache Ambari

Ambari是针对Hadoop生态设计的集中化管理平台，支持HDFS、YARN、Hive、Spark等组件的统一监控与配置。

• 核心功能：提供友好的Web界面，支持集群部署、组件启停、配置修改；实时监控各节点的资源使用率（CPU、内存、磁盘）、组件状态（如NameNode是否存活）；支持告警配置（如磁盘空间不足时发送邮件）。
• Ubuntu部署步骤：
  1. 添加Ambari仓库：echo "[ambari-ambari-2.7.5-centos7]" > > /etc/yum.repos.d/ambari.repo（需替换为Ubuntu对应的仓库地址）；
  2. 安装Ambari Server：sudo apt install ambari-server（Ubuntu需调整包管理工具）；
  3. 初始化并启动服务：sudo ambari-server setup（按提示配置数据库、主机名等），sudo ambari-server start。

2. Ganglia + Grafana

Ganglia是轻量级分布式监控系统，擅长收集集群节点的性能指标（CPU、内存、磁盘I/O、网络流量）；Grafana则用于数据可视化，将Ganglia收集的指标转化为直观的仪表盘。

• 部署流程：
  1. 在Hadoop每个节点安装ganglia-monitor：sudo apt install ganglia-monitor；
  2. 在主节点安装ganglia-webfrontend和gmetad：sudo apt install ganglia-webfrontend gmetad；
  3. 配置/etc/ganglia/gmond.conf：设置集群名称（如hadoop-cluster）、数据发送间隔（如send_interval = 15s）及主节点IP；
  4. 配置/etc/ganglia/gmetad.conf：指定数据源（如data_source "hadoop-cluster" hadoop-node1-ip hadoop-node2-ip）；
  5. 重启服务：sudo systemctl restart ganglia-monitor gmetad apache2；
  6. 通过Grafana添加Ganglia数据源（URL为http://gmetad-ip:8651/ganglia），导入Hadoop监控模板（如Grafana社区提供的“Hadoop Cluster Monitoring”模板）。

3. Prometheus + Grafana

Prometheus是开源指标收集系统，通过Hadoop的JMX接口获取性能指标（如JVM堆内存使用、GC次数、MapReduce任务执行时间）；Grafana负责可视化展示。

• 配置步骤：
  1. 启用Hadoop JMX：编辑hadoop-env.sh，添加export HADOOP_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"；
  2. 部署Prometheus JMX Exporter：下载jmx_prometheus_javaagent.jar，创建配置文件hadoop.yml（定义要收集的指标路径，如- pattern: '.*'）；
  3. 修改Hadoop启动脚本（如hadoop-daemon.sh），添加JVM参数：-javaagent:/path/to/jmx_prometheus_javaagent.jar=12345:/path/to/hadoop.yml；
  4. 配置Prometheus：在prometheus.yml中添加Hadoop节点作为抓取目标（targets: ['hadoop-node1-ip:12345']）；
  5. 通过Grafana添加Prometheus数据源，导入Hadoop监控仪表盘（如“Hadoop 3.x Metrics”）。

4. Zabbix

Zabbix是企业级监控解决方案，支持Hadoop集群的全方位监控（包括节点状态、JVM性能、HDFS存储、YARN资源），并提供告警功能（如邮件、短信通知）。

• 配置步骤：
  1. 安装Zabbix Server与Java Gateway：sudo apt install zabbix-server-mysql zabbix-frontend-php zabbix-java-gateway；
  2. 配置Zabbix Java Gateway：编辑zabbix_java_gateway.conf，设置LISTEN_IP="0.0.0.0"、LISTEN_PORT=10052；
  3. 配置Zabbix Server：修改zabbix_server.conf，添加JavaGateway=java-gateway-ip、JavaGatewayPort=10052；
  4. 在Zabbix前端添加Hadoop主机：进入“Configuration → Hosts”，填写主机名、IP地址，关联“Hadoop JMX”模板；
  5. 导入JMX模板：从Zabbix模板库下载Hadoop监控模板（如“Hadoop JMX Monitoring”），导入后关联到主机。

三、监控配置与告警

• 启用JMX：几乎所有第三方工具都需要通过JMX收集Hadoop组件的性能指标，需在hadoop-env.sh中配置JMX参数（如端口号、认证方式）。
• 数据源配置：根据工具不同，配置对应的数据源（如Prometheus的hadoop.yml、Zabbix的JMX Gateway）。
• 仪表盘创建：使用Grafana创建自定义仪表盘，展示关键指标（如HDFS存储使用率、YARN资源利用率、MapReduce任务完成时间），便于快速定位问题。
• 告警规则设置：在监控工具中配置告警阈值（如磁盘空间超过80%、节点宕机），当指标超出范围时触发通知（如邮件、Slack消息）。

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