在Linux环境下监控Hadoop集群，可以采用以下几种方法和工具：
1. Hadoop自带监控工具
- YARN ResourceManager Web界面：用于监控ResourceManager的资源使用情况，包括运行的应用程序、节点状态等。
- HDFS Web界面：用于监控HDFS的资源使用情况，如块池、文件系统等。
- HBase Web界面：用于监控HBase集群的状态、RegionServer、Region等。
2. 第三方监控工具
- Ganglia：一个高性能、可扩展的分布式监控系统，适合于大型集群的监控。
- Ambari：提供统一的监控界面，可以监控Hadoop集群中的HDFS、YARN、HBase等多个组件。
- Prometheus：一个开源的指标收集和展示系统，可以通过Hadoop的Metrics API收集指标数据，并提供强大的查询和可视化功能。
3. 日志和警报
- 通过监控Hadoop的日志文件（如YARN的日志、HDFS的日志等），并配置警报系统，以便及时发现和解决问题。
4. 性能测试和负载测试
- 定期进行性能测试和负载测试，了解集群的性能极限，帮助优化资源配置。
5. JMX监控
- 启用JMX（Java Management Extensions），以便监控系统可以收集性能指标。
6. 配置监控工具
- 配置监控系统的数据源，如Prometheus的exporter，以便它们可以从Hadoop集群中获取性能指标。
- 创建仪表板，展示Hadoop的关键性能指标。
- 设置告警规则，当性能指标超过预设阈值时，发送告警通知。
通过上述方法，可以有效地监控Hadoop集群的性能和状态，确保其稳定运行和高效性能。