监控Hadoop指标
作者：尹正杰
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一.hadoop 2指标概述
Hadoop 2的指标及其记录系统在性能调查和调试过程中非常有用。与在单个服务器上运行数据库来进行监视和故障排除相比，hadoop的分布式架构使其难以监视集群并诊断问题。
hadoop的应用程序日志和作业指标提供了有关作业的情况，但是缺少每个作业或每个任务的磁盘和网络使用指标。类似地，任务或应用程序的集群级资源利用率也不可用。因此，原始日志和指标在原始状态下不是非常有用。
有几个开源监控监控系统开课帮助我们将hadoop提供的指标和日志整合到服务器相关的性能摘要和图标以及报警中。
除了Ganglia之外，可能还需要考虑诸如Chukwa之类的工具，Chukwa是用于监控大型分布式系统的数据收集系统，其可帮助我们不熟和管理hadoop集群的Apache Ambari。
hadoop用于各个服务的Web UI(如NameNode Web UI和DataNode Web UI)，依赖于hadoop自动收集的内部指标，监视这些服务的运行状况。
hadoop将其指标分组到几个命名上下文中，例如用于Java虚拟机指标的JVM上下文和用于调试RCP调用的rpc。
hadoop指标是宝贵的实时和历史信息资源，可帮助我们排除洁群性能问题，并排查与Hadoop服务及其支持的应用程序相关的问题。在这种情况下，区分Hadoop指标与MapReduce作业计数器很重要。
(1)MapReduce作业计数器提供一些诸如应用程序读取和写入的总字节数的信息，而Hadoop指标具有更广泛的关注点，并显示所有有关hadoop服务的信息，如NameNode，JournalNode和DataNode，以及用户和组相关信息;
(2)管理员可以查看MapReduce计数器，以了解诸如运行缓慢的MapReduce作业等问题。
(3)Hadoop指标应用更广泛，可以这么说，它可以帮助解决和调整所有范围的管理问题，例如NameNode启动时间，身份验证失败，当前连接数，文件创建和删除操作，当前空闲时间等。
二.Hadoop指标类型
Hadoop守护进程可以产生的各种指标，我们可以使用这些指标来了解集群的运行情况。例如，JVM指标(如GcCount和GcTimeMillis)显示高JVM内存活动，而高ThreadsWaiting计数意味着JVM可能需要额外的内存。
DFS相关的指标可以告诉你集群中是否有大量的文件创建和删除操作。RPC指标显示是否有任何可疑的身份验证尝试，其他一些指标可以指出系统内存，CPU或本地和HDFS存储的使用率等。
Hadoop的守护进程的指标根据它们所属的上下文可以分为不同的组，如下所示。
1>.JVM指标
这些指标由集群中运行的JVM产生，包括JVM堆大小(MemHeapUsedM)和垃圾回收相关指标，例如当前对内存的使用情况和总GC计数(GcCount)。
2>.RPC指标
RCP上下文中的指标包括主机名和端口等，还包括诸如发送字节数(SentBytes)，当前打开连接数(NumOpenConnections)和认证失败次数(RpcAuthenticationFailures)等指标。
3>.DFS指标
DFS上下文中包括与NameNode，HDFS文件系统，DataNodes和JournalNodes相关的指标。
(1)NameNode相关的DFS指标显示创建的文件总数(CreateFileOps)以及启动NameNode(FsImageLoadTime)后加载fsimage文件所需的时间;
(2)FSNameSystem质保显示HDFS块和HDFS容量相关信息，例如当前丢失块数(MissingBlocks)，当前损失块数(CorruptBlocks)以及所有DataNodes(CapacityUsedGB)中当前使用的容量;
(3)JournalNode相关指标包括同步延迟信息以及数量和写入字节数等信息;
(4)DataNode指标显示读取和写入的数据库块数据量信息，每次操作的平均时间和卷故障总数信息。
4>.YARN度量
YARN上下文中的指标包括集群信息，例如活动和不健康的NodeManagers的当前数量，以及ResourceManager应用程序队列相关的信息，例如当前运行的应用程序(AppsRunning)和当前的活动用户(ActiveUsers)。
YARN上下文中还包括NodeManager指标，例如已启动，已杀死和失败的容器总数，以及当前分配的和可用的内存。
5>.用户和组指标
与用户和组有关的指标信息，例如成功和失败的Kerberos登录总数以及组解析次数。
6>.默认上下文
显示NameNode启动的统计信息，并显示NameNode启动过程的各个阶段所需的精确时间，例如加载fsimage和edits文件，检查点保存，以及使NameNode脱离安全模式所需的时间。
三.收集文件系统的指标
要收集指标并使用它们进行调优和故障排除，必须配置各种Hadoop守护程序，以指定的时间间隔收集指标，并输出指标。可以使用插件输出指标。Hadoop守护程序产生的指标称为sources，插件称为sinks。因此，sources产生数据，sinks消耗数据或输出数据。 可以使用各种类型的插件，默认使用FileContex，它将指标写入文件，NullContext丢失指标，GangliaContext会将指标发送到Ganglia监控系统。 为了获取由Hadoop生成的指标，需要配置"${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-metrics2.properties"文件，其默认配置如下图所示。 博主推荐阅读: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/13829436.html
