在Kubernetes（K8s）环境中监控和报警Hadoop集群是确保系统稳定运行的关键步骤。以下是一些关键点和推荐的解决方案：
监控和报警工具的选择
- Prometheus：一个开源的监控系统和时间序列数据库，适用于收集和存储时间序列数据，如CPU、内存、网络等指标。
- Grafana：与Prometheus集成，提供数据可视化和仪表板功能，帮助运维人员直观地监控和分析数据。
- Alertmanager：负责接收Prometheus触发的告警，并根据配置发送通知，如邮件、Slack等。
监控和报警的基本步骤
- 选择监控工具：根据需求选择合适的监控工具，如Prometheus+Grafana组合是一个流行的选择。
- 配置监控目标：在Prometheus中配置监控目标，包括Kubernetes API服务器、节点、Pods等。
- 设置告警规则：定义告警规则，当监控指标超过预设阈值时触发告警。
- 配置通知方式：在Alertmanager中配置通知方式，如邮件、Slack等，以便及时响应告警。
监控和报警的最佳实践
- 多维度指标采集：确保采集包括但不限于kube_pod、kube_node、kube_deployment、kube_service和kube_daemonset等指标，以便全面了解集群状态。
- 实时监控：利用监控工具提供的实时数据采集能力，对Kubernetes集群的运行状态进行实时监控。
- 自定义告警规则：根据业务需求和集群运行特点，设置自定义的告警规则。
- 故障排查与性能优化：结合监控数据，进行故障排查和性能优化，确保集群的高可用性和稳定性。
通过上述步骤和最佳实践，可以有效地在Kubernetes环境中对Hadoop集群进行监控和报警，确保系统的稳定运行。