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= Hadoop监控系统 =

'''Hadoop监控系统'''是Hadoop运维管理的核心组成部分，用于实时跟踪集群的健康状态、性能指标和资源使用情况。通过监控系统，管理员可以快速发现并解决潜在问题，确保集群稳定运行。本页面将详细介绍Hadoop监控系统的核心组件、实现原理、工具选型及实际应用案例。

== 概述 ==
Hadoop监控系统通过收集、存储和分析集群中的各类指标（如CPU、内存、磁盘I/O、网络流量、任务进度等），帮助管理员：
* 实时检测异常（如节点故障、资源耗尽）
* 优化资源配置（基于历史数据调整YARN或HDFS参数）
* 预测容量需求（通过趋势分析避免存储或计算瓶颈）

=== 监控层级 ===
Hadoop监控通常分为三个层级：
<mermaid>
graph TD
    A[硬件层] -->|CPU/内存/磁盘| B[操作系统层]
    B -->|进程/网络| C[Hadoop服务层]
    C -->|HDFS/YARN指标| D[应用层]
</mermaid>

== 核心监控指标 ==
以下是Hadoop集群的关键监控指标分类：

{| class="wikitable"
|+ 指标分类表
! 组件 !! 关键指标 !! 告警阈值示例
|-
| rowspan="3" | '''HDFS'''
| 可用存储空间 || < 10%
|-
| 丢失块数 || > 0
|-
| DataNode存活数 || < 副本因子
|-
| rowspan="3" | '''YARN'''
| 待处理容器数 || > 集群总容量的80%
|-
| 节点管理器宕机数 || > 10%
|-
| 应用失败率 || > 5%/小时
|}

== 主流监控工具 ==
=== 1. Ambari Metrics ===
Hadoop生态原生解决方案，提供：
* 预置的Hadoop服务仪表盘
* 基于Ganglia的指标收集
* 告警规则配置界面

示例Ambari API调用获取集群状态：
<syntaxhighlight lang="bash">
# 获取HDFS摘要信息
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET \
  "http://ambari-server:8080/api/v1/clusters/CLUSTER_NAME/services/HDFS"
</syntaxhighlight>
输出示例：
<syntaxhighlight lang="json">
{
  "ServiceInfo": {
    "state": "STARTED",
    "health_status": "HEALTHY",
    "maintenance_state": "OFF"
  }
}
</syntaxhighlight>

=== 2. Prometheus + Grafana ===
现代监控栈的典型组合：
* '''Prometheus'''：通过JMX Exporter采集指标
* '''Grafana'''：可视化仪表盘

配置示例（prometheus.yml）：
<syntaxhighlight lang="yaml">
scrape_configs:
  - job_name: 'hadoop-jmx'
    static_configs:
      - targets: ['namenode:7078', 'datanode1:7078']
    metrics_path: '/jmx'
</syntaxhighlight>

=== 3. ELK Stack ===
用于日志集中分析：
* Filebeat收集各节点日志
* Logstash解析Hadoop日志格式
* Kibana展示错误趋势

== 自定义监控实现 ==
通过Java API编程获取HDFS指标：
<syntaxhighlight lang="java">
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.hdfs.DFSHdfsFilesystem;

public class HDFSMonitor {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    DFSHdfsFilesystem dfs = (DFSHdfsFilesystem)fs;
    
    long used = dfs.getDiskStatus().getUsed();
    long total = dfs.getDiskStatus().getTotal();
    System.out.printf("HDFS使用率: %.2f%%\n", (used*100.0/total));
  }
}
</syntaxhighlight>
输出：
<syntaxhighlight lang="text">
HDFS使用率: 42.75%
</syntaxhighlight>

== 实际案例 ==
'''案例：电商平台大促期间集群监控'''
某电商在双11期间通过监控系统实现：
1. '''实时扩容'''：当YARN待处理容器持续5分钟>80%时，自动触发云平台扩容
2. '''热点检测'''：通过HDFS读写监控发现某个商品数据被高频访问，自动增加副本
3. '''故障预测'''：根据历史数据建立回归模型预测磁盘故障概率：
<math>
P(failure) = \frac{1}{1+e^{-(0.5 \times SMART\_errors + 0.3 \times realloc\_sectors)}}
</math>

== 最佳实践 ==
* 监控频率：关键指标采集间隔≤30秒
* 存储策略：原始数据保留7天，聚合数据保留1年
* 告警分级：
** 紧急（页面通知）：服务不可用
** 重要（短信）：性能降级>30%
** 一般（邮件）：配置偏差

== 扩展阅读 ==
* Hadoop官方监控指南
* 时间序列数据库对比（Prometheus vs InfluxDB）
* 机器学习在异常检测中的应用

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</noinclude>

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