监控配置
spark的监控主要分为Master、Worker、driver、executor监控。Master和Worker的监控在spark集群运行时即可监控，Driver和Excutor的监控需要针对某一个app来进行监控。
如果都要监控，需要根据以下步骤来配置
- 修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加以下语句：
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"
# JMX port to use
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8712 "
# export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.port=$JMX_PORT "语句中有$JMX_PORT，这个的值可以自定义，也可以获取一个随机数作为端口号。
如果端口自定义为一个具体的值，而 spark 的 Master 和其中之一的 Worker 在同一台机器上，会出现端口冲突的情况。
vim $SPARK_HOME/conf/metrics.properties
*.sink.jmx.class=org.apache.spark.metrics.sink.JmxSink master.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource worker.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource driver.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource executor.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSourcevim $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf，添加以下项为driver和executor设置监控端口，在有程序运行的情况下，此端口会被打开。
spark.metrics.conf /opt/bigdata/spark/conf/metrics.properties
spark.driver.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.mana
gement.jmxremote.port=8712
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.mana
gement.jmxremote.port=8711在spark的Master和Worker正常运行以及spark-submit提交了一个程序的情况下，可以从linux中查询出端口号码。
20181105-新配置方法
#### 组件的运行步骤
sbin/start-all.sh
1 sbin/spark-config.sh
2 bin/load-spark-env.sh
3 sbin/start-master.sh
1) sbin/spark-config.sh
2) bin/load-spark-env.sh
3) sbin/spark-damon.sh
1 > sbin/spark-config.sh
2 > bin/load-spark-env.sh
3 > ...正式启动
4 sbin/start-slaves.sh
1) sbin/spark-config.sh
2) bin/load-spark-env.sh
3) sbin/start-slave.sh
1 > sbin/spark-config.sh
2 > bin/load-spark-env.sh
3 > sbin/spark-damon.sh
1 - sbin/spark-config.sh
2 - bin/load-spark-env.sh
3 - ...正式启动
#### 配置步骤
在组件的运行步骤中大量加载 sbin/spark-config.sh 和 bin/load-spark-env.sh 两个脚本，load-spark-env.sh 中主要加载saprk的外部运行环境配置，spark-config.sh 主要加载spark运行的内部环境配置，因此，将需要修改的脚本修改在 spark-config.sh 中，修改步骤如下
1. 修改 spark-config.sh ,添加脚本
if [ "${JMX_PORT}" ]; then
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=${JMX_PORT}"
fi
2. 修改 start-master.sh ,添加脚本
export JMX_PORT=xxxx
3. 修改 start-slave.sh ,添加脚本
export JMX_PORT=xxxx
测试结果：已在测试集群验证成功20181107-新配置方法
配置步骤
修改 $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh 以及 start-slave.sh （所有机器）
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port
=xxxx"指标项整理
OS监控指标
此指标项适用于Master、Worker所在机器的监控。
| objectName | 指标项 | 说明 |
|---|---|---|
| java.lang:type=OperatingSystem | SystemCpuLoad | 系统CPU使用率 |
| java.lang:type=OperatingSystem | ProcessCpuLoad | 进程CPU使用率 |
| java.lang:type=OperatingSystem | FreePhysicalMemorySize | 空闲物理内存 |
JVM监控指标
此指标项适用于Master、Worker、app的Driver和Executor的监控。
| objectName | 指标项 | 说明 |
|---|---|---|
| metrics:name=jvm.total.used | Value | JVM的内存使用大小 |
| metrics:name=jvm.PS-Scavenge.count | Value | GC次数 |
Master监控指标
| objectName | 指标项 | 说明 |
|---|---|---|
| metrics:name=master.aliveWorkers | Value | 可使用的Woker数量 |
| metrics:name=master.apps | Value | spark的app数量 |
| metrics:name=master.waitingApps | Value | 等待的app数量 |
Worker监控指标
| objectName | 指标项 | 说明 |
|---|---|---|
| metrics:name=worker.memFree_MB | Value | worker的空闲内存 |
| metrics:name=worker.coresFree | Value | worker空闲的core数量 |
| metrics:name=worker.executors | Value | worker的正在使用的executor的数量 |
| metrics:name=worker.memUsed_MB | Value | worker的已使用的内存 |
| metrics:name=worker.coresUsed | Value | worker的已使用的core的数量 |
Driver和Executor的监控
从Driver和Executor的端口中，根据app的ID获取到与这个app的所有指标，如下图所示：
| 类型 | objectName | 指标项 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Driver | Value | app-ID的spark程序的driver情况 | |
| Excutor | Value | app-ID的spark程序的executorID为0的情况 |
ps: XXX 的具体名称与以上 非Master和Worker 的指标项名称一致。