Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka 一.暴露 kafka-metric 方式 二.jmx_exporter方式 2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml 2.2 监控指标 2.3 预警指标分析 2.4 Grafana Dashboard JSON 原文地址: CSDN:GeekXuShuo:Prometheus 监控之 kafka 简书:whaike:[监控]Kafka - 详细指标 在与Prometheus

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

参照site:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor 一.简述 这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset,我们可以浏览当前的消费者组,并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚. 它让我们很直观的知道,每个Partition的Message是否消费掉,有没有阻塞等等. 这个Web管理平台保留的Partition.Offset和它的Consumer

Docker实现GPA+Exporter监控告警系统 1.搭建grafana,prometheus,blackbox_exporter环境 # docker run -d -p 9090:9090 -v /tmp:/etc/prometheus --name prometheus prom/prometheus # docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana:5.1.0 # docker run -d -p 9115:911

目标: 监控Oracle某张记录表,有新增数据则获取表数据,并推送到微信企业. 流程: Kafka实时监控Oracle指定表,获取该表操作信息(日志),使用Spark Structured Streaming消费Kafka,获取数据后清洗后存入指定目录,Python实时监控该目录,提取文本里面数据并推送到微信.(Oracle一台服务器,Kafka及Spark在另外一台服务器) 架构: Oracle+Kafka+Spark Structured Streaming+Python centos7 o

环境安装 docker安装 yum update yum install docker # 启动 systemctl start docker # 加入开机启动 systemctl enable docker # 检查是否启动 docker version # 测试一下 docker run hello-world docker-compose安装 # 第一步 下载二进制文件到/usr/local/bin/位置 curl -L https://github.com/docker/compose/

概念 运维 配置 监控 生产者与消费者 流处理 分区partition 一定条件下,分区数越多,吞吐量越高.分区也是保证消息被顺序消费的基础,kafka只能保证一个分区内消息的有序性 副本 每个分区有一至多个副本(Replica),分区的副本分布在集群的不同代理上,提高可用性.分区的每个副本在存储上对应与日志对象log对应 AR 每个分区的多个部分之间称为AR(assigned replicas),包含至多一份leader副本和多个follower副本 ISR kafka在zookeeper中动

一.Metrics kafka有两个metrics包,在看源码的时候很容易混淆 package kafka.metrics package org.apache.kafka.common.metrics 可以看到这两个包的包名都是metrics,但是他们负责的任务并不相同,而且两个包中的类并没有任何的互相引用关系.可以看作是两个完全独立的包.kafka.mtrics这个包,主要调用yammer的Api,并进行封装,提供给client监测kafka的各个性能参数. 而commons.metrics

目录 简单介绍 概述 安装部署 一.环境要求 二.下载源码包并解压 三.准备数据库 四.修改配置文件 五.配置环境变量 六.启动kafka-eagle 七.成功运行 简单介绍 概述 Kafka-eagle是一个为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群工作的监控管理工具.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况.它支持管理多个集群.选择副本.副本重新分配以及创建Topic.同时,这个管理工具还可以快速浏览整个集群. 安装部署 一

一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin

场景 Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标,以便使用 Prometheus 来采集监控数据.当您的 Java 应用部署在Rainbond上后 可通过本文了解部署在 Rainbond 上的 Java 应用如何使用 JMX Exporter 暴露 JVM 监控指标. JMX Exporter 简介 Java Management Extensions,JMX 是管理 Java 的一种扩展框架,JMX Exporter 基于此框架读取 JVM 的运行

访问http://localhost:9100/metrics,可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据,如下所示: 每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息: # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node

Kafka web console http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/40431627 KafkaOffsetMonitor http://www.aboutyun.com/thread-9893-1-1.html

KafkaOffsetMonitor下载链接: http://download.csdn.net/detail/changong28/7930337github官方:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/   https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases/tag/v0.2.1安装部署: http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/4564699.h

当Prometheus的node_exporter中没有我们需要的一些监控项时,就可以如zabbix一样定制一些key,让其支持我们所需要的监控项. 例如,我要根据 逻辑cpu核数 来确定load的告警值,现在就要添加一个统计 逻辑cpu核数的 key 添加统计脚本 mkdir /usr/local/node_exporter-0.16/key vim /usr/local/node_exporter-0.16/key/Logical_CPU_core_number cat /proc/cpui

1.安装: 依赖java环境,须首先安装java运行环境,并正确设置路径. 确保kafka已经安装,且版本合适. 修改配置文件:   kafka-manager.zkhosts="你的zookeeper地址:端口/namespace" 按照kafka-manager的github说明编译,形成压缩包,解压,如果之前没有修改配置文件或者还需修改配置文件,修改之. 进入压缩包bin/kafka-manager运行. 如果在本地,用浏览器访问(在centos可以用links)http://l

jenkins 提供了rest api,我们可以基于rest api 暴露prometheus metrics,社区已经有了好多 开源的实现了,使用起来也比较方便,以下集成几个进行简单的测试 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: jenkins: image: jenkins/jenkins:lts-slim ports: - "8080:8080" jenkins-exporter2: image: tbo

以下内容,来自网络资料整理和个人安装使用结果.后续会持续更新

Metrics-Java版的指标度量工具之一 Metrics-Java版的指标度量工具之二 JAVA Metrics 度量工具使用介绍1 JAVA Metrics度量工具 - Metrics Core 翻译 http://blog.synyx.de/2013/09/yammer-metrics-made-easy-part-i/   http://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring https://cwiki.apache.org/con

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/24581907 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafka服务器指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间),JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比较明

Kafka Eagle 1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 Kaf