1.我们知道ganglia是C/S结构的,我们熟知的就是一台ganglia server,很多slave.这种结构有什么问题? 1)如果ganglia server出现问题,我们就无法监控到datanode. 2)如果监控节点特别多个100,几百台怎么,一台很明显会处理不过来,web展示会面临很大的性能问题.   我们可以考虑如下的结构:   2.这种架构有什么优势呢: 1)客户端往中间数据接收服务器传输,中间中转的集群是多台的,能实现冗余,保证数据完整 2)ganglia server定向中转

第1章 简介 ganglia是一款为HPC(高性能计算) 集群设计的可扩展性 的分布式监控系统,它可以监视和显示集群中节点的各种状态信息,他由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集 CPU.内存.磁盘利用率.I/O负载.网络流量情况等方面的数据.然后汇总到gmetad守护进程下,使用rrdtool存储数据,然后将历史数据以曲线方式通过PHP页面呈现. ganglia作为一款用于Linux环境中的监控软件,它擅长的的是从节点中按照用户的需求以较低的代价采集数据.但是ganglia在预警以及发生

如果我们想知道当前运行的hadoop集群的状态,可以通过hadoop的客户端和web页面来获得,但是如果我们想知道当前集群的繁忙程度,如读写次数,这些工具就办不到了.幸运的是hadoop提供了一种ganglia的数据采集方式.在这篇文章里,将介绍一下hadoop与ganglia的配置方式. Hadoop 版本:1.2.1 OS 版本: Centos6.4 Jdk 版本: jdk1.6.0_32 Ganglia 版本:3.1.7 环境配置 机器名 Ip地址 功能 Hadoop1 192.168.1

一．介绍        Ganglia是由UC Berkeley发起的一个开源监控项目,设计用于监控数以千几的节点.每台服务器都运行一个收集和发送监控数据名为gmond的守护进程.它将从操作系统和指定主机中收集.接收所有监控数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中.正因为有这种层次架构模式,使ganglia可以实现良好的扩展.Gmond带来的系统负载非常小,这使得它成为集群中各个服务器上运行一段代码而不会影响用户性能. Ganglia主要用来监控系统性能的软件,通过

一,环境准备 hadoop 2.8.2 分布式环境(三个节点 安装请参考 hadoop分布式环境安装) hbase 1.2.6  分布式环境(三个节点 ,安装参考hbase分布式环境安装 ) 主节点采用 ubuntu 16.04 桌面版 ,从节点为服务器版的ubuntu 16.04 主机: 172.16.12.1          zhoujun (主机点) 172.16.12.129      hadoop3 172.16.12.131      hadoop2 二,Ganglia的简介 关于

这是nagios与ganglia整合的一部分内容 . 通常我们会把ganglia的监控发送给一个主机,我们可以在这个主机上执行nc localhost 8649 可以获取到所有发往这个主机的信息,以xml的形式查看. nagios监控ganglia的指标的方法就是使用这个思路,check_ganglia.py 先连通ganglia_host,然后获取所有的xml,然后再解析xml,解析的时候找到匹配的主机名,然后再找到下面的metric和值,与你传进来的critical与waring的进行匹配,

由于Licene的限制,没有放到默认的build里面,所以在官方网站下载的二进制文件中并不包含Gangla模块,如果需要使用,需要自己编译.在使用Maven编译Spark的时候,我们可以加上-Pspark-ganglia-lgpl选项来将Ganglia相关的类打包进spark-assembly-x.x.x-hadoopx.x.x.jar中,命令如下: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop- -Pspark-ganglia-lgpl 也可以用SBT编译 SPA

一．Ganglia介绍: Ganglia是一个监控服务器.集群的开源软件,能够用曲线图表现最近一个小时,最近一天,最近一周,最近一月,最近一年的服务器或者集群的cpu负载,内存,网络,硬盘等指标.Ganglia的强大在于:ganglia服务端能够通过一台客户端收集到同一个网段的所有客户端的数据,ganglia集群服务端能够通过一台服务端收集到它下属的所有客户端数据.这个体系设计表示一台服务器能够通过不同的分层能够管理上万台机器.这个功能是其他mrtg,nagios,cacti所不能比拟. 官方网

Ganglia监控扩展实现机制 默认安装完成的Ganglia仅向我们提供基础的系统监控信息,通过Ganglia插件可以实现两种扩展Ganglia监控功能的方法.1.添加带内(in-band)插件,主要是通过gmetric命令来实现. 这是通常使用的一种方法,主要是通过crontab方法并调用Ganglia的gmetric命令来向gmond输入数据,进而实现统一监控. 这种方法简单,对于少量的监控可以采用,但是对于大规模自定义监控时,监控数据难以统一管理. 2.添加一些其他来源的带外(out-of

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多

python3.6hdfs的使用 https://blog.csdn.net/qq_29863961/article/details/80291654 https://pypi.org/  官网直接搜索hdfs就好  https://www.cnblogs.com/dachenzi/p/8676104.html   flume官网http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html 最下方 一.Flume 简介1)

简介 Ganglia可以监控分布式集群中硬件资源的使用情况,例如CPU,内存,网络等资源.通过Ganglia可以监控Hadoop集群在运行过程中对集群资源的调度,作为简单地运维参考. 环境搭建流程 1.我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境 2.在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录.修改配置文件 3.克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射.做免密码登录 4.启动Ganglia和Hadoop集群.实现wordcount实例

一.智能运维监控报警平台的组成 随着大数据时代的来临,运维工作的难度越来越大,每个运维人员都要面临不计其数的服务器和海量的数据,如何保证众多服务器和业务系统稳定高效地运行并尽量减少死机时间,成为考核运维工作的重要指标,而要实现大规模的运维,必须要有一套行之有效的智能运维监控管理系统,本章就详细介绍下如何构建一套完善的运维监控报警平台. 运维的核心工作可以分为运行监控和故障处理两个方面,对业务系统进行精确.完善的监控,保证能够在第一时间发现故障并迅速通知运维人员处理故障是运维监控系统要实现的基础功

一.什么是Ganglia 对于这个工具,大家可能比较陌生,但是它功能非常强大,如果我们想收集所有服务器.网络设备的数据,那么ganglia绝对是首选,在深入学习之前,还是先从基础概念了解起吧! Ganglia是一款为HPC(高性能计算)集群而设计的可扩展的分布式监控系统,它可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息,它由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集CPU .内存.硬盘利用率.I/O负载.网络流量情况等方面的数据,然后汇总到gmetad守护进程下,使用rrdtool存储数据,最后将历史

1. 安装依赖包和软件 在所有服务器上输入命令进行安装操作 yum install epel-release -y yum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond –y 2. 在master服务器上配置监控端 vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改下面内容 data_source master: master-backup: node1: node2: node3: case_sensitive_hostnames

本节内容 为什么要做监控? 常用监控系统设计讨论 监控系统架构设计 监控表结构设计 为什么要做监控? –熟悉IT监控系统的设计原理 –开发一个简版的类Zabbix监控系统 –掌握自动化开发项目的程序设计思路及架构解藕原则   常用监控系统设计讨论 zabbix (c php) nagios cacti open-falcon (服务器后端 go, 前端python) gridcontrol(perl) ganglia(java) 监控系统需求讨论 1.可监控常用系统服务.应用.网络设备等 2.一

0.前期准备修改主机名.ip.iptables关闭:时间同步:ntpdate -s time.windows.com;软件准备ganglia-3.7.1.tar.gz.ganglia-web-3.7.0.tar.gz 地址:http://ganglia.info/?page_id=66confuse-2.7.tar.gz 地址:http://www.nongnu.org/confuse/Python-2.7.10.tgz 地址:https://www.python.org/downloads/r

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

前言 近期在研究云监控的相关工具,感觉ganglia颇有亮点,能从一个集群总体的角度来展现数据. 但是安装过程稍过复杂,相关依赖稍多,故写此文章与大家分享下. 本文不解说相关原理,若想了解请參考其它资料. 本文目的: 即使之前未触过ganglia,也能依照文中步骤搭建自己的ganglia监控集群. @Author duangr @Website http://my.oschina.net/duangr/blog/181585 1.相关环境 Host Name IP OS Arch master

上周用monit搭建或者说定制了一个监控系统,来监控服务器发生事情.当然了主要是监控异常,因为我们的产品属于服务器类型,很多进程都daemon,要不停的运行.我们搭建监控目的不过是出现问题能够及时的知道,平时可从web UI上看到整个系统的状况,同时它本身要轻量级,不要影响性能.当然了类似的产品很多了,比如Ganglia,我在老科长波哥曾经搭建过一个Ganglia系统监控科室十几台服务器,让我很是崇拜.本文重点介绍monit.                      monit是一个可以监控系

任务的监控和使用 有几种方式监控spark应用:Web UI,指标和外部方法 Web接口 每个SparkContext都会启动一个web UI,默认是4040端口,用来展示一些信息: 一系列调度的stage和task RDD大小和内存的使用概况 环境变量信息 excutors的相关信息 可以通过http://<driver-node>:4040访问,如果有多个sparkcontext运行在同一个节点,那么端口会依次为4040.4041.4042. 注意这些信息只有在应用执行期间才能看到.如果想