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Prometheus监控Hadoop DataNodes的大数据组件插件

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简介：
本大数据组件插件为Prometheus开发，专门用于高效监控Hadoop集群中的DataNode状态与性能指标，确保数据存储稳定可靠。 大数据组件监控中的Hadoop DataNodes的Prometheus模板插件。

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  • Prometheus监控Hadoop DataNodes的大数据组件插件
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    本大数据组件插件为Prometheus开发，专门用于高效监控Hadoop集群中的DataNode状态与性能指标，确保数据存储稳定可靠。 大数据组件监控中的Hadoop DataNodes的Prometheus模板插件。
     
  • Spark Driver/Executor 性能监控 - 大数据组件 Prometheus/Grafana 模板插件
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    本项目提供了一套用于监控Apache Spark作业中Driver和Executor性能的Prometheus与Grafana集成模板插件，便于实时分析和优化大数据处理任务。 大数据组件监控中的Spark Driver和Executor性能可以通过Prometheus和Grafana模板插件进行监测。
     
  • Hadoop大数据生态系统组件
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    本课程深入浅出地讲解了Hadoop大数据生态系统的各个核心组件及其应用，包括MapReduce、HDFS、YARN等关键技术，帮助学员构建全面的大数据处理能力。 在大数据处理领域，Hadoop是核心框架之一，它构建了一个分布式的存储与计算环境，能够高效地处理海量数据。围绕着Hadoop发展出了一系列互补性的组件，以提供更全面的数据处理解决方案。 1. Hadoop：由两个主要部分组成——HDFS（分布式文件系统）和MapReduce。HDFS将大文件分割成块并存储在多台服务器上，确保高可用性和容错性。而MapReduce则是一种编程模型，用于生成大规模数据集，并通过“映射”和“化简”进行处理。 2. Kafka：是一款开源流处理平台，主要用于实时数据的发布订阅机制。它具有高吞吐量、低延迟的特点，常被用作连接不同系统之间的数据管道。 3. Flume：是一个由Cloudera开发的日志收集系统，支持从各种来源（如服务器日志）高效地采集和传输大量数据到集中存储位置，例如HDFS。 4. HBase：这是一个基于Hadoop的分布式、版本化列族式NoSQL数据库。它提供快速随机读写能力，并适合需要实时访问大数据的应用场景。 5. Hive：是用于处理结构化文件的数据仓库工具，能够将这些文件映射为表形式并使用类似SQL的语言进行查询（称为HQL）。适用于离线批处理任务而非实时查询需求。 6. ZooKeeper：是一个分布式协调服务，负责管理集群的配置信息、命名和同步等。它在许多分布式系统中都扮演着重要角色，并且是其他组件的一致性基础。 7. Spark：这是一个快速通用的大数据计算引擎，支持多种类型的处理任务如批处理、交互式查询（通过Spark SQL）、实时流处理以及机器学习算法（利用MLlib）。它的内存计算特性使得它可以比传统系统更快地完成工作。 掌握这些工具的基本概念和原理，并了解它们之间的协作方式对于构建强大的大数据解决方案至关重要。持续的学习与实践能够帮助开发者解决复杂的数据处理问题，提高其在该领域的专业能力。
     
  • Prometheus与Grafana监控CDH组件配置文件配置指南
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    本指南详细介绍如何利用Prometheus与Grafana对Cloudera Hadoop分布版(CDH)的各项服务进行高效监控，并提供详尽的配置步骤和示例。 Prometheus 和 Grafana 是两种流行的开源工具，用于监控和可视化 IT 系统，尤其是在大数据环境中的各种组件上表现尤为出色。在 Cloudera 分布版 Hadoop（CDH）集群中，这两个工具可以帮助管理员深入了解集群的运行状态，并及时发现并解决问题。 下面将详细讨论如何配置 Prometheus 和 Grafana 来监控 CDH 组件： Prometheus 是一个强大的时序数据库和监控系统，它可以采集、存储和查询各种度量数据。在 CDH 环境中，可以配置 Prometheus 收集 Hadoop、HBase、Spark 等组件的关键性能指标，如 CPU 使用率、内存占用情况、磁盘 I/O 和网络流量等。 **安装与配置Prometheus** 1. **安装Prometheus**：你需要在一个集群服务器上安装 Promethues。下载最新版本的二进制包，并解压后按照官方文档设置 `prometheus.yml` 文件，指定需要抓取的目标地址和端口。 2. **服务发现配置**：对于 CDH 组件，在 Prometheus 的 `prometheus.yml` 中设置相应的服务发现规则，使其能够自动识别并监控集群中的节点和服务。这通常通过 SD（Service Discovery）机制实现，例如使用文件配置或者 Consul、Kubernetes 等动态方式。 3. **创建目标端点**：确保每个 CDH 组件都暴露一个 HTTP 端口提供 Prometheus 可以抓取的指标数据。这需要修改组件的配置文件，比如 Hadoop 的 `hadoop-metrics2.properties` 文件，并添加 Promethues JMX Exporter 配置。 4. **定义警报规则**：Prometheus 支持用户自定义告警规则，在特定度量值超过预设阈值时触发。编写合适的告警规则并设置通知渠道，例如通过邮件或集成到 Slack 等通信工具发送提醒信息。 5. **安装 Prometheus JMX Exporter**：对于 Java 应用程序如 Hadoop 和 Spark 来说，JMX Exporter 是一个重要的工具，它允许 Promethues 通过 JMX 接口收集组件的监控数据。 Grafana 则是一个功能丰富的可视化工具，可以与多个数据源配合使用来创建美观且实用的仪表板。配置 Grafana 监控 CDH 组件涉及以下步骤： 1. **安装Grafana**：下载并部署到服务器上，并设置好 Web 服务端口和数据源。 2. **添加Prometheus 数据源**：在 Grafana 的管理界面中，添加一个新的数据源。选择 Prometheus 类型，并填写 Promethues 服务器的 URL。 3. **创建仪表板**：使用 Grafana 的仪表板编辑器设计适合 CDH 监控的面板。可以从社区模板库导入现成的 CDH 监控模板，也可以自定义图表展示 CPU、内存、网络和存储等关键性能指标。 4. **配置警报功能**：Grafana 同样支持告警设置，可以基于 Promethues 度量创建规则，并关联到 Grafana 的仪表板上显示异常情况。 5. **定期备份监控数据**：为了防止数据丢失，在必要时能够迅速恢复监控状态并进行故障排查，可以通过脚本或工具定期备份 Prometheus 和 Grafana 中的数据。 综上所述，Prometheus 和 Grafana 为 CDH 集群提供了强大的监控能力，并通过细致的配置和定制实现对 CDH 组件全方位的监控保障集群稳定高效运行。
     
  • Prometheus与Grafana监控所需的文件
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    本资料涵盖了在系统中设置Prometheus和Grafana进行有效监控所需的所有关键文档。这些工具帮助用户收集、展示及分析重要的性能指标数据。 spark_prometheus_metrics.json 文件包含了 Spark 应用程序与 Prometheus 监控系统集成的相关配置信息。通过此文件可以方便地将 Spark 的监控指标暴露给 Prometheus 以进行数据收集、存储及展示，从而帮助用户更好地了解集群的运行状态和性能瓶颈。
     
  • 基于开源的Prometheus和Grafana监控Apache Hadoop模板汇总
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    本篇文档汇集了使用开源工具Prometheus与Grafana对Apache Hadoop进行性能监控的最佳实践及配置模板，旨在帮助用户轻松搭建高效的数据监控系统。 提供了一套用于监控开源Hadoop各个组件的JMX、Prometheus和Grafana模板，包括12个JSON文件可以直接导入使用，无需任何修改。这些模板适用于Hadoop、Zookeeper、HBase等系统。
     
  • Ansible-Prometheus：部署Prometheus监控系统
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    Ansible-Prometheus项目利用Ansible自动化工具，提供了一种简便高效的方法来部署和配置Prometheus监控系统，适用于各种规模的基础设施。 使用Ansible角色部署监控系统（普罗米修斯）的描述如下： 从版本2.4.0升级到2.4.1或更高版本时，请确保先关闭Prometheus实例。 要求： - Ansible >= 2.7，尽管在较早版本中可能可用，但无法保证兼容性。 - 在部署机器上安装jmespath库。如果使用Python虚拟环境运行Ansible，则需通过pip将jmespath安装到相同的virtualenv环境中。 - Mac用户需要确保其主机已正确配置了gnu-tar（可以通过brew install gnu-tar命令进行安装）。 角色变量： 所有可覆盖的变量都存储在文件中，具体如下表所示： | 名称 | 默认值 | 描述 | |--------------------|------------------|------------------------------------------| | prometheus_version | 2.24.1 | Prometheus软件包版本。也可以设置为latest。
    仅支持Prometheus 2.x 版本。 | | prometheus_skip_install | false | 当设为true时，将跳过Prometheus安装任务。 | | prometheus_binary_local_dir | | 允许使用本地的软件包而不是通过GitHub分发的版本。
    作为参数提供路径。 | 以上是关于Ansible角色普罗米修斯部署监控系统的描述及相关注意事项和配置要求，确保在进行升级或安装时遵循上述指导以避免潜在问题。
     
  • Prometheus监控系统
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    Prometheus是一款开源的系统监控和警报跟踪工具包，以其强大的查询语言、灵活的指标存储和高效的数据采集机制著称。 ### Prometheus监控知识点详解 #### 一、Prometheus简介与架构 Prometheus是一款由谷歌研发的开源监控系统与时间序列数据库。其主要特点是采用基于HTTP的拉取模型来收集度量数据，这些数据随后被存储在Prometheus自身的时序数据库中。这种设计允许Prometheus能够非常高效地处理大量的时间序列数据，并确保了数据的一致性和高可用性。 - **工作原理**：通过在其服务器上部署一系列exporters实现远程数据采集，这些exporters可以在目标系统上运行并通过HTTP接口暴露指标数据。Prometheus服务器定期轮询这些exporters以获取最新的指标数据。 - **存储方式**：使用自建的时间序列数据库来存储所收集的数据，这种方式避免了依赖外部存储系统的复杂性和潜在单点故障问题。 - **技术栈**：后端采用Go语言编写，前端通常与Grafana配合使用以便于数据可视化展示。 #### 二、Prometheus支持的类型 Prometheus支持多种类型的exporters以满足不同场景的需求： - **Node Exporter**：用于收集Linux系统的CPU、内存和磁盘使用情况等信息。它通过读取`proc`和`sys`目录下的系统文件来获取操作系统的运行状态。 - **Redis Exporter**：利用Redis命令行工具获取服务的各项性能指标，如内存使用状况及客户端连接数。 - **MySQL Exporter**：从MySQL数据库中的监控表中提取数据以获取MySQL服务的性能参数，包括查询速率和缓存命中率等。 此外还有许多其他类型的exporters，例如JMX Exporter、Blackbox Exporter等，分别用于Java应用程序和服务以及网络设备的监控。 #### 三、Prometheus与Kubernetes Prometheus与Kubernetes紧密结合，并提供了一整套完整的监控解决方案。这包括自动发现Pods和Services并从中收集指标数据的能力，在Kubernetes集群内部署Prometheus可以轻松实现对整个集群及其应用的全面监控。 #### 四、基础配置 以下是一些关于如何在服务端安装Prometheus的基本步骤示例： 1. **修改主机名**： ```shell hostnamectl set-hostname server hostnamectl set-hostname client systemctl stop firewalld setenforce 0 ``` 2. **Prometheus安装**： ```shell tar -zxvf prometheus-2.42.0.linux-amd64.tar.gz -C usrlocal cd usrlocal mv prometheus-2.42.0.linux-amd64prometheus usrlocalprometheus cd usrlocalprometheus # 启动服务 pkill prometheus usrlocalprometheus/prometheus --config.file=usr/local/prometheus/prometheus.yml & # 查看版本信息 usr/local/prometheus/prometheus --version # 查看帮助信息 usr/local/prometheus/prometheus --help ``` 3. **配置文件**：Prometheus的配置文件定义了它如何发现目标、从何处获取数据以及存储方式等关键参数。例如，在`prometheus.yml`中可以指定需要监控的目标： ```yaml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: [localhost:9090] ``` #### 五、监控实验 在实际操作中，可以尝试对MySQL和Redis等服务进行监控。例如通过部署一个Redis Exporter，并让Prometheus定期从该exporter拉取数据来监控Redis；对于MySQL，则可以通过MySQL Exporter实现相同目标。这样就可以直观地看到这些服务的运行状况并在Grafana上创建仪表板展示。 #### 六、总结 作为一款强大的开源监控系统，Prometheus不仅能够高效收集和存储时间序列数据，还支持广泛的exporters以适应各种应用场景的需求。通过上述知识点的学习，我们了解了其基本原理和技术特点，并掌握了安装配置方法，在实际工作中利用它进行监控具有重要意义。
     
  • Prometheus监控Ceph的规则
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    本简介探讨了如何利用Prometheus高效监测Ceph存储系统状态的方法和策略，旨在帮助用户更好地理解和应用相关技术。 Prometheus监控规则大全包括Node规则、Redis监控、Elasticsearch（ES）监控、VMware监控、IPMI监控、Ceph监控、etcd监控、Kubernetes(K8s) 监控，MySQL监控，OpenStack监控，操作系统(OS) 监控，交换机(Switch) 监控，Windows系统监控以及Cloudera Hadoop(CDH) 和Calico网络插件的监控规则。