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Spark Driver/Executor 性能监控 - 大数据组件 Prometheus/Grafana 模板插件

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简介:
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。

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  • Spark Driver/Executor - Prometheus/Grafana
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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。
  • PrometheusHadoop DataNodes的
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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。
  • Grafana+Prometheus 飞塔防火墙
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    本项目提供一套基于Grafana和Prometheus的飞塔(Fortinet)防火墙监控解决方案,包括自定义仪表盘与告警规则,帮助用户实时掌握网络设备性能及安全状态。 Grafana结合Prometheus可以用来监控飞塔防火墙的各项指标,包括VPN在线人数、IPSec状态、会话数、新建连接数以及带宽出口情况等。
  • 利用GrafanaPrometheusMySQL服务
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    本文介绍如何使用开源工具Grafana与Prometheus来构建一个高效的监控系统,以监测MySQL数据库的服务性能,并提供可视化图表帮助分析。 普罗米修斯的主要特点是:采用由度量名称及键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型;具有灵活的查询语言来利用这一维度;不依赖分布式存储,单个服务器节点是自治的;时间序列集合通过HTTP上的拉模型发生,并支持推送时间序列通过中间网关;目标发现可以通过服务发现或静态配置实现。此外,普罗米修斯还提供多种图形和仪表板的支持。 Prometheus生态系统由多个组件组成。
  • PrometheusGrafanaCDH配置文配置指南
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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。
  • PrometheusGrafana所需的文
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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。
  • PrometheusGrafana系统
    优质
    简介:本文探讨了Prometheus和Grafana在IT基础设施中的应用,详细介绍了如何利用这两个工具进行高效的数据收集、存储及可视化展示,帮助运维人员实时监控系统的运行状态。 关于Prometheus与Grafana的监控部署教程已经准备好了,每一步都配有详细的文字描述和图片指导,非常适合初学者学习使用。
  • Grafana
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    Grafana监控模板提供了一系列预制仪表板和图形化界面,帮助用户轻松设置、管理和分析各种数据源的监控信息。 Grafana执行实时监控时,用于配置前端Web展示的模板可以直接在Grafana前端导入。详细使用方法参见相关博客文章。
  • Grafana-Spark-Dashboards: Spark作业的Grafana仪表生成脚本
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    Grafana-Spark-Dashboards是一款用于自动生成监控Apache Spark作业的Grafana仪表板的脚本工具,便于用户实时查看和分析Spark任务的状态及性能。 Grafana-火花仪表板存储库包含一个名为spark.js的“脚本仪表板”,用于展示从Spark应用程序收集的各项指标数据。您可以进一步阅读有关背景与动机的信息以获取更多细节,其中包括所有Spark指标的精美图表。 下面是一些关键组件及它们如何协同工作的概述,在我们的Spark-on-YARN + Graphite + Grafana基础设施中: 安装步骤包括以下几个部分,并且需要在这些部分之间进行通信: 1. 安装Graphite。 2. 配置Spark以将收集到的数据发送至您的Graphite实例。 3. 使用Graphite作为数据源来安装Grafana。 4. 在已安装的Grafana环境中添加脚本化仪表板(仅需创建一个符号链接)。 5. 对新加入的脚本化仪表板进行配置,主要涉及主机名查找和替换。 接下来将逐一简要介绍上述步骤的具体操作。
  • Linux服务器Grafana+Prometheus
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    本项目采用开源工具Grafana与Prometheus构建Linux服务器监控系统,提供实时、高效的数据可视化及警报功能,助力运维人员轻松管理大规模集群。 一、使用缘由 目的:通过监控观察压测结果,并根据各项数据尝试调整参数以完成单机调优,主要关注内存、CPU等指标。 目前的自动化构建与压测流程如下: 1. 当项目(例如Java案例)提交时,通过webhook触发Jenkins进行构建。 2. Jenkins构建完成后将交付物上传至云仓库。 3. 服务器从云仓库拉取交付物(如jar包),部署启动环境,并同时启动项目。 4. 配置JMeter分布式压测,在多台机器上同时发起请求。 5. 开始执行JMeter的压测。