HADOOP集群监控工具AMBARI安装 Apache Ambari是对Hadoop进行监控.管理和生命周期管理的开源项目.它也是一个为Hortonworks数据平台选择管理组建的项目.Ambari向Hadoop MapReduce.HDFS. HBase.Pig, Hive.HCatalog以及Zookeeper提供服务.最近准备装ambari,在网上找了许久,没找到比较系统的ambari安装过程,于是,就根据官网进行了安装,下面是我推荐的正确的较完善的安装方式,希望对大家有所帮助. 一.准备

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

基于Ambari的WebUI实现集群扩容案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.将HDP的服务托管给Ambari服务 1>.点击“Service Auto Start” 2>.进入到"Server Auto Start"的管理界面 3>.勾选需要随着Ambari启动而启动的HDP服务组件  4>.确认保存 二.扩容节点准备环境 1>.配置Ambari服务器与将要扩容的节点免密登录 [root@hdp101.yinzhen

基于Ambari Server部署HDP集群实战案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.部署Ambari Server端 博主推荐阅读: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/12219108.html 二.时钟同步 我们在生产环境中必须同步各个服务器时间是一致的,最好是有内网的时间服务器. 配置时间同步的好处: 可以定位集群故障发生的具体时间; 解决HBase,Kudu等存储依赖于时间同步的问题(若时间不同步会报

Ganglia监控Hadoop集群的安装部署 一. 安装环境 Ubuntu server 12.04 安装gmetad的机器:192.168.52.105 安装gmond的机 器:192.168.52.31,192.168.52.32,192.168.52.33,192.168.52.34,192.168.52.35,192.168.52.36,192.168.52.37,192.168.52.38,192.168.52.105 浏览监控web页面的机器:192.168.52.105 二. 介绍

一. 安装环境 Ubuntu server 12.04 安装gmetad的机器:192.168.52.105 安装gmond的机器:192.168.52.31,192.168.52.32,192.168.52.33,192.168.52.34,192.168.52.35,192.168.52.36,192.168.52.37,192.168.52.38,192.168.52.105 浏览监控web页面的机器:192.168.52.105 二. 介绍 Ganglia 监控套件包括三个主要部分:gm

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv

prometheus它是一个主动拉取的数据库,在K8S中应该展示图形的grafana数据实例化要保存下来,使用分布式文件系统加动态PV,但是在本测试环境中使用本地磁盘,安装采集数据的agent使用DaemonSet来部署,DaemonSet的特性就是在每个node上部署一个服务进程,这一切都是自动的部署. 此处只讲如何用prometheus来监控K8S集群,关于prometheus的知识参考官方文档.另外有  heapster  dcos 部署前提: 准备好所需要的文件 $ ls -l  Pro

一.前言 Dashboard又称为仪表盘,是用来监控项目的执行情况的,本文旨在Dashboard的使用 分别为单体监控.集群监控.与消息代理结合. 代码请戳我的github 二.快速入门 新建一个SpringBoot项目起名为HystrixDashboard pom文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4

Prometheus 监控K8S集群中Pod 目前cAdvisor集成到了kubelet组件内,可以在kubernetes集群中每个启动了kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有容器相关的性能指标数据.cAdvisor对外提供服务的默认端口为***4194***,主要提供两种接口: Prometheus格式指标接口:nodeIP:4194/metrics(或者通过kubelet暴露的cadvisor接口nodeIP:10255/metrics/cadviso

Prometheus 监控Redis的正确姿势(redis集群) Prometheus 监控 Redis cluster,其实套路都是一样的,使用 exporter. exporter 负责采集指标,通过 http 暴露给 Prometheus 拉取.granafa 则通过这些指标绘图展示数据.Prometheus 收集的数据还会根据你设置的告警规则判断是否要发送给 Alertmanager, Alertmanager 则要判断是否要发出告警. Alertmanager 告警分为三个阶段 Ina

前言:随着云原生概念盛行,对于容器.服务.节点以及集群的监控变得越来越重要.Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准,有着强大的功能和良好的生态.但是它不支持分布式,不支持数据导入.导出,不支持通过 API 修改监控目标和报警规则,所以在使用它时,通常需要写脚本和代码来简化操作.Prometheus Operator 为监控 Kubernetes service.deployment 和 Prometheus 实例的管理提供了简单的定义,简化在 Kubernetes 上部

简介 Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目. 特征 ​ Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点: ​ 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 ​ 有一个灵活的查询语言 ​ 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 ​ 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 ​ 也支持推送的方式来添加时间序列数据

prometheus监控es,同样采用exporter的方案. 项目地址: elasticsearch_exporter:https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter 1.安装部署 现有es三节点的集群,环境大概如下: 主机 组件 192.168.75.11 prometheus 192.168.75.21 es,kibana,nginx 接着分别在如上三台主机上进行如下配置: wget https://github.com/jus

公司的Riak版本是2.0.4,目前已根据CMDB三级业务部署了十几套集群,大部分是跨机房部署.监控采集分为两个大的维度,第一个维度是单机,也就是 「IP:端口」:第二个维度是集群,也就是所有节点指标的统计结果.本文主要介绍采集的指标和采集程序. 一.采集的指标 1.吞吐量指标 1.1 单机 采集方法: /usr/sbin/riak-admin status 指标 功能 node_gets 某节点前一分钟处理的 GET 请求数量,包括该节点上非本地虚拟节点处理的 GET 请求 node_puts

本节以 zabbix 为例,介绍如何使用监控系统完成 Elasticsearch 的监控报警. github 上有好几个版本的 ESZabbix 仓库,都源自 Elastic 公司员工 untergeek 最早的贡献.但是当时 Elasticsearch 还没有官方 python 客户端,所以监控程序都是用的是 pyes 库.对于最新版的 ES 来说,已经不推荐使用了. GitHub 地址见:https://github.com/Wasim37/zabbix-es 安装配置 仓库中包括三个文件:

部署elasticsearch集群,配置文件可"浓缩"为以下: cluster.name: es_cluster node.name: node1 path.data: /app/data/elasticsearch path.logs: /app/logs/elasticsearch network.host: 192.168.x.x http.port: 9200 transport.tcp.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts:

本文针对redhat或者centos 对于测试集群,如果通过ambari安装Hadoop集群后,想重新再来一次的话,需要清理集群. 对于安装了很多hadoop组件的话,这个工作很繁琐.接下来是我整理的清理过程. 1,通过ambari将集群中的所用组件都关闭,如果关闭不了,直接kill -9 XXX 2,关闭ambari-server,ambari-agent ambari-server stop ambari-agent stop 3,卸载安装的软件 yum remove hadoop_2* h

随着数据中心的增长和管理人员的缩减,对计算资源使用有效监视工具的需求变得比以往更加迫切.术语监视 在应用到数据中心时可能会让人混淆,因为它的含义会根据具体的说话者和听众而有所不同.例如: 在集群中运行应用程序的人员会思考:“我的作业什么时候运行?它什么时候会完成?以及与上一次相比,它是怎样执行的?” 网络运营中心(NOC)的操作员会思考:“什么时候会出现表示需要解决问题的红灯并安排服务电话?” 系统工程部的人员会思考:“我们的机器如何执行?所有服务是否运行正常?我们可以看到哪些趋势以及如何更好地

Prometheus 简介 Prometheus是SoundCloud开源的一款开源软件.它的实现参考了Google内部的监控实现,与源自Google的Kubernetes结合起来非常合适.另外相比influxdb的方案,性能更加突出,而且还内置了报警功能.它针对大规模的集群环境设计了拉取式的数据采集方式,你只需要在你的应用里面实现一个metrics接口,然后把这个接口告诉Prometheus就可以完成数据采集了. 安装Prometheus 首先我们使用ConfigMap的形式来设置Promet

#!/bin/bash while [ 1 ] do job_error_no=`kubectl get pod -n weifeng |grep -i "job"|grep -ci error` if [ $job_error_no -gt 0 ];then ps -fe|grep k8s_job_status_monitor|grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9 echo "k8s job running is not s