Debian Hadoop集群监控技巧
导读：Debian Hadoop 集群监控技巧 一 监控体系与工具选型 建议采用“内置 UI + 指标监控 + 主机监控 + 日志告警”的组合： 内置 UI：快速查看组件健康与作业状态，包含 NameNode UI（50070）、Resour...
Debian Hadoop 集群监控技巧
一 监控体系与工具选型
- 建议采用“内置 UI + 指标监控 + 主机监控 + 日志告警”的组合：
- 内置 UI：快速查看组件健康与作业状态，包含 NameNode UI（50070）、ResourceManager UI（8088） 等。
- 指标监控：使用 Prometheus + JMX Exporter + Grafana 做时序与可视化；或 Ganglia 收集节点与 Hadoop 指标。
- 主机监控：Zabbix/Nagios 覆盖 CPU、内存、磁盘 IO、网络与端口存活。
- 管理与编排：Apache Ambari/Cloudera Manager 提供集中监控、配置与告警能力。
- 安全与连通：启用 JMX 采集，注意在 Debian 上开放相应端口并限制来源 IP。
二 快速落地步骤 Prometheus Grafana
- 安装与启动
- 部署 Prometheus（配置抓取间隔等），部署 Grafana 并添加 Prometheus 为数据源。
- 暴露 Hadoop 指标
- 在各 Hadoop 节点启用 JMX，通过 JMX Exporter 暴露指标（HTTP 端口如 9090），在 Prometheus 中配置抓取目标。
- 可视化与告警
- 在 Grafana 导入或创建 HDFS/YARN/节点资源 仪表盘；在 Prometheus 配置告警规则并对接 Alertmanager（邮件/企业微信/钉钉等）。
三 关键指标与阈值建议
- 建议优先覆盖以下维度，并据此设置告警阈值与仪表盘面板：
| 维度 | 关键指标 | 常见阈值或关注点 | 主要用途 |
|---|---|---|---|
| HDFS | Capacity Used %、Missing Blocks、Under-Replicated Blocks、DataNode 存活数 | 容量使用率持续接近**80%**告警；出现 Missing/Under-Replicated 立即处理 | 容量与副本健康 |
| YARN | Apps Pending、NodeManager 心跳丢失、Container 失败数、队列资源使用率 | Pending 持续**> 0**或心跳丢失告警；容器失败突增 | 调度与稳定性 |
| 主机 | CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO 等待、磁盘使用率、网络丢包/错包 | CPU/内存长期**> 80%告警；磁盘使用率> 80%**预警 | 资源瓶颈定位 |
| JVM | Heap Memory Used、GC 次数/时间、线程数 | Full GC 频繁或 GC 时间过长告警 | 内存与 GC 健康 |
| 服务端口 | NameNode 50070、ResourceManager 8088、DataNode 50075/50010、NodeManager 8042 | 端口不可达即告警 | 服务可用性 |
- 采集建议：Hadoop 组件通过 JMX 暴露指标；主机层面由 Node Exporter 提供系统指标；在 Grafana 中按“HDFS/YARN/主机/JVM”分面板展示。
四 命令行巡检与即时诊断
- 快速查看与定位的常用命令（按需组合使用）：
- hdfs dfsadmin -report：查看 DataNode 状态、容量与使用情况。
- yarn node -list：列出集群节点与状态。
- yarn application -list：查看运行中的 YARN 应用。
- yarn logs -applicationId < app_id> ：查看指定应用的日志。
- mapred job-list：列出 MapReduce 作业（如使用 MRv1）。
五 告警与故障排查要点
- 告警策略
- 容量与副本：HDFS Capacity Used %、Missing/Under-Replicated Blocks 设置多级阈值与升级策略。
- 调度与失败：YARN Apps Pending、NodeManager 心跳丢失、Container 失败数 触发即时告警。
- 主机资源：CPU/内存/磁盘 IO/磁盘使用率 超过阈值告警，结合趋势判断容量规划。
- 服务可用性：NameNode/ResourceManager/DataNode/NodeManager 端口与服务状态异常即告警。
- 故障排查
- 先查 NameNode/ResourceManager UI 定位组件与作业层面问题；再结合 Grafana/Prometheus 时序定位资源瓶颈；必要时查看 节点日志 与 GC 日志 深入分析。
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