hadoop的ganglia数据监控

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

192.168.124.135

namenode, datanode,

secondNameNode

jobtracker, tasktracer

Hadoop2

192.168.124.136

Datanode, tasktracker

Hadoop3

192.168.124.137

Datanode, tasktracker

ganglia

192.168.124.140

Gmetad,gmond   ganglia-web

基本架构

hadoop1, hadoop2, hadoop将数据发送给ganglia节点上的gmond, gmetad定期向gmond获取数据,最后通过httpd显示出来。

安装ganglia

Yum仓库中没有ganglia,需要安装一个epel仓库

rpm -Uvh http://dl.Fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm

在ganglia依次运行

Yum install ganglia-gmetad

Yum install ganglia-gmond

Yum install ganglia-web

运行完这三条命令后,整个ganglia环境就准备好了,包括httpd,php

配置ganglia

vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改data_source 

data_source "my_cluster" ganglia

 

vi /etc/ganglia/gmond.conf

单播模式

cluster {

  name = "my_cluster"

  owner = "unspecified"

  latlong = "unspecified"

  url = "unspecified"

}

 

udp_send_channel {

  #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.

                       # This option tells gmond to use a source address

                       # that resolves to the machine's hostname.  Without

                       # this, the metrics may appear to come from any

                       # interface and the DNS names associated with

                       # those IPs will be used to create the RRDs.

 #mcast_join = 239.2.11.71

  host = 192.168.124.140

  port = 8649

  ttl = 1

}

 

/* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */

udp_recv_channel {

  #mcast_join = 239.2.11.71

  port = 8649

  #bind = 239.2.11.71

}

 

vi conf/hadoop-metrics2.properties

*.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31

*.sink.ganglia.period=10

*.sink.ganglia.supportsparse=true

*.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both

*.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40

namenode.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

datanode.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

jobtracker.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

tasktracker.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

maptask.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

reducetask.sink.ganglia.servers=192.168.124.140:8649

 

启动

先关闭防火墙: service iptables stop

启动httpd: service httpd start

启动gmetad: service gmetad start

启动gmond: service gmond start

启动 hadoop集群:bin/start-all.sh

结果

hadoop的ganglia数据监控_第1张图片

从图上可以看出,我们已经成功的显出ganglia, hadoop1, hadoop2, hadoop3的信息

hadoop的ganglia数据监控_第2张图片

hadoop的ganglia数据监控_第3张图片hadoop的ganglia数据监控_第4张图片

Hadoop2和hadoop3都监控datanode,tasktracker,他们显示的metric是一样的

Hadoop1比hadoop2,hadoop3多运行三个组件:namenode, secondnamenode, jobtracker,所以会多出dfs.FSNameSystem metrics,dfs.namenode metrics,mapred.Queue metrics,mapred.jobtracker metrics

下面我们将列出hadoop1节点上所有metric的图,有兴趣的可以看一看。

hadoop的ganglia数据监控_第5张图片

hadoop的ganglia数据监控_第6张图片

hadoop的ganglia数据监控_第7张图片

hadoop的ganglia数据监控_第8张图片

hadoop的ganglia数据监控_第9张图片

hadoop的ganglia数据监控_第10张图片

hadoop的ganglia数据监控_第11张图片

hadoop的ganglia数据监控_第12张图片

hadoop的ganglia数据监控_第13张图片

hadoop的ganglia数据监控_第14张图片

hadoop的ganglia数据监控_第15张图片

hadoop的ganglia数据监控_第16张图片

hadoop的ganglia数据监控_第17张图片

hadoop的ganglia数据监控_第18张图片

hadoop的ganglia数据监控_第19张图片

hadoop的ganglia数据监控_第20张图片

hadoop的ganglia数据监控_第21张图片

hadoop的ganglia数据监控_第22张图片

hadoop的ganglia数据监控_第23张图片

hadoop的ganglia数据监控_第24张图片

hadoop的ganglia数据监控_第25张图片

hadoop的ganglia数据监控_第26张图片

hadoop的ganglia数据监控_第27张图片

hadoop的ganglia数据监控_第28张图片

hadoop的ganglia数据监控_第29张图片

hadoop的ganglia数据监控_第30张图片

结论

  1. 此hadoop集群是没有启动security,因为ugi没有数据
  2. 可以看出hadoop的一些参数信息
  3. 可以看出目前hadoop的一些系统信息,是否繁忙

 

你可能感兴趣的:(ganglia)