Ganglia监控Hadoop与HBase集群

以下基于上篇Hadoop2.6与HBase1.0集群架构:

http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1665130

http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1661354

 Hadoop集群基本部署完成,接下来就需要有一个监控系统,能及时发现性能瓶颈,给故障排除提供有力依据。监控hadoop集群系统好用的比较少,自身感觉ambari比较好用,但不能监控已有的集群环境,挺悲催的。ganglia在网上看到原生支持Hadoop、Hbase性能监控,试用一段时间感觉还不错,监控项比较全面,配置简单,软件包在epel网络源中,使用yum安装方便快捷。

 Ganglia是一个开源集群监控系统,主要用来监控系统性能,如:cpu、mem、硬盘利用率、I/O负载、网络流量等。

Ganglia涉及到三个组件:

gmetad:定期从gmond获取数据,并将数据存储到RRD存储引擎中。

gmond:被监控端代理程序,用于收集监控信息,并发送给gmetad。

ganglia-web:WEB前端,RRD绘图后通过PHP展示。

四、Ganglia集群监控系统部署

1.  CentOS7 YUM自带epel网络源,直接安装(部署到HMaster0上,尽量单独放一台机器上)

# yum install epel-release   
# yum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond

此时会安装出来我们要安装的ganglia之外,还要安装httpd、php、rrdtool、gd、png、jpeg等相关软件包

2.  配置监控端(在HMaster0上配置)

 2.1 配置监控程序

 # vi /etc/ganglia/gmetad.conf   #修改以下两项
 data_source "Hadoop" 192.168.18.215 192.168.18.216 192.168.18.217 192.168.18.218192.168.18.219
 case_sensitive_hostnames 1

 参数说明:

 第一个是数据源,Hadoop是集群名字,后跟IP是集群中被监控节点地址。

 第二个意思是是否区分主机名大小写,默认是0,修改为1,否则节点中主机名有大写的将保存为小写,写到/var/lib/ganglia/rrds/Hadoop中,导致图形无数据。

 2.2 关联Apache,因为Ganglia自创建的配置ganglia.conf有问题,所以先删除,再创建个软连接到Apache根目录下。

 # rm /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf  
 # ln -s /usr/share/ganglia /var/www/html/ganglia

 2.3启动Apache和Ganglia,并设置开机启动

 # systemctl start httpd
 # systemctl start gmetad
 # systemctl enable httpd
 # systemctl enable gmetad

3.  安装与配置被监控端(每台同样配置)

 3.1 安装与配置代理程序

 # yum install ganglia-gmond
 # vi /etc/ganglia/gmond.conf
 ……
 cluster{
   name = "Hadoop"              #集群名,和上面那个一样
   owner = "unspecified"
   latlong = "unspecified"
   url = "unspecified"
 }
  
 /* Thehost section describes attributes of the host, like the location */
 host {
   location = "unspecified"
 }
  
 /*Feel free to specify as many udp_send_channels as you like.  Gmond
    used to only support having a single channel*/
 udp_send_channel{
   #bind_hostname = yes # Highly recommended,soon to be default.
                       # This option tells gmond to use asource  address
                        # that resolves to themachine's hostname.  Without
                        # this, the metrics mayappear to come from any
                        # interface and the DNSnames associated with
                        # those IPs will be usedto create the RRDs.
   #mcast_join = 239.2.11.71   #关闭多播
   host = 192.168.18.215     #添加发送IP/主机名
   port = 8649          #默认端口
   ttl = 1
 }
 
 /* Youcan specify as many udp_recv_channels as you like as well. */
 udp_recv_channel{
   #mcast_join = 239.2.11.71  
   port = 8649
   bind = 192.168.18.215      #接收地址
   retry_bind = true
   # Size of the UDP buffer. If you are handlinglots of metrics you really
   # should bump it up to e.g. 10MB or evenhigher.
   # buffer = 10485760
 }
 ……

3.2 将修改好的gmond.conf配置scp到其他节点

# scp /etc/ganglia/gmond.conf root@HMaster1:/etc/ganglia/gmond.conf   #分别拷贝HSlave0、1、2

3.3 启动代理程序,并设置开机启动

# systemctl start gmond
# systemctl enable gmond

4.  添加Hadoop被Ganglia监控,去掉文件中以***释并修改(每台同样配置)

# vi /opt/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/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=192.168.18.215:8649    #当有多个ganglia监控系统时,以逗号分隔
datanode.sink.ganglia.servers=192.168.18.215:8649     #都指定ganglia服务器
resourcemanager.sink.ganglia.servers=192.168.18.215:8649
nodemanager.sink.ganglia.servers=192.168.18.215:8649

5.  添加HBase被Ganglia监控,添加如下(每台同样配置)

# vi /opt/hbase-1.0.1.1/conf/hadoop-metrics2-hbase.properties
*.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31  
*.sink.ganglia.period=10  
hbase.sink.ganglia.period=10  
hbase.sink.ganglia.servers=192.168.18.215:8649

6.  重启Hadoop和HBase

# stop-dfs.sh
# stop-yarn.sh
# stop-hbase.sh
# start-dfs.sh
# start-yarn.sh
# start-hbase.sh   #HRegionServer节点需要手动启动(hbase-daemon.sh start regionserver)

7.  通过WEB查看性能监控数据

访问地址:http://192.168.18.215/ganglia

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