在Linux上监控Hadoop作业可以通过多种工具和方法实现，以下是一些常用的监控方法和工具：
传统Linux监控工具
- vmstat：查看内存、交换、分页统计，关注si/so判断交换活动。
- top：实时监控系统内存占用及总体使用情况，同时提供内存排序进程。
- free：快速查看内存总量、使用情况，包括缓冲和缓存，注意available值。
- sar：历史数据收集和报告，分析内存趋势，使用
sar -r。
Hadoop特定监控工具
- Ganglia：一个可扩展的分布式监控系统，用于测量和监控集群和网格中的计算机性能指标。
- Ambari：一个基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
- Prometheus：一个开源的监控和告警工具，通过拉取数据的方式监控HDFS集群的各项关键性能指标。
- Zabbix：一个开源的分布式监控系统，支持配置监控指标来监控HDFS集群的各项关键性能指标。
使用Python进行实时监控
可以利用Python编写脚本，结合Hadoop的RESTful API和pycurl库来实时监控Hadoop作业的状态。
配置监控工具和报警
- 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。
- 在Grafana中创建仪表盘，展示Hadoop集群的关键性能指标。
- 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作业在Linux上的运行状态，确保系统的稳定性和高效性。