Hadoop在Linux下如何监控性能 - 问答

Linux下监控Hadoop性能的可落地方案

一快速巡检与内置界面

组件进程与端口
- 使用jps确认关键进程：NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager是否存活。
- 访问内置Web界面：
  - HDFS NameNode：Hadoop 2.x 为 50070，Hadoop 3.x 为 9870
  - YARN ResourceManager：8088
HDFS与YARN状态
- hdfs dfsadmin -report：查看DataNode健康、容量/已用、块报告等。
- hdfs fsck /：快速健康检查，排查缺失/损坏块等影响性能的问题。
- yarn node -list：查看各节点资源与状态。
- yarn application -list -appStates ALL：列出所有应用及其状态，定位长时运行/失败作业。
日志定位
- 组件日志位于**$HADOOP_HOME/logs**，结合异常栈与GC日志分析性能退化与故障根因。

二系统层监控与瓶颈定位

实时资源
- top/htop：CPU、内存、负载。
- iostat -x 1：磁盘util、await、svctm、r/s、w/s（定位I/O瓶颈）。
- nmon：CPU、内存、磁盘、网络的综合视图与报表。
- netstat -s / sar -n DEV：网络丢包/重传、带宽利用。
节点健康快照
- dstat：同时观察CPU、内存、磁盘、网络的瞬时变化，便于关联作业抖动与资源波动。

三指标采集与可视化

企业级管理平台
- Apache Ambari、Cloudera Manager（CDH）：提供集群健康、指标与告警的一体化视图，适合大规模与多组件运维。
开源时序监控
- Prometheus + Grafana：
  - 采集：通过Hadoop Exporter/JMX Exporter暴露JMX指标，或启用Hadoop的Metrics2框架输出到Prometheus Sink。
  - 配置：在Prometheus中添加Hadoop作业，Grafana导入Hadoop/Datadog/HDFS等社区仪表盘。
  - 告警：基于PromQL设置阈值与持续时间规则，联动邮件/钉钉/企业微信等。
其他可选
- Ganglia（大规模集群的可扩展监控）、Zabbix（集中监控与阈值告警）、Datadog/New Relic（商业化APM+基础设施监控）。

四关键指标与告警建议

维度	关键指标	常用命令/来源	告警建议
HDFS容量	Capacity/Used/Remaining、MissingBlocks、CorruptBlocks	hdfs dfsadmin -report、hdfs fsck	Remaining < 10% 或 Missing/Corrupt > 0
HDFS性能	Block report 延迟、NameNode RPC 队列	NameNode UI（9870/50070）	RPC队列持续> 100或GC停顿 > 1s
YARN资源	Memory Used/Reserved、VCores Used、Pending Containers、NodeManagers Live	ResourceManager UI（8088）、yarn node -list	Pending Containers长时间> 0或Memory Reserved异常高
系统资源	CPU 使用率、Load、I/O util、网络丢包/重传	top、iostat、nmon、netstat/sar	I/O util > 80%持续> 5 分钟、丢包/重传增长
作业性能	Map/Reduce 进度、Shuffle 耗时、失败/重试次数	yarn application -list -appStates ALL	失败/重试增多、Shuffle时间异常拉长

五五分钟落地清单

在NameNode与ResourceManager节点打开内置UI，记录9870/50070与8088访问是否正常。
运行hdfs dfsadmin -report与hdfs fsck /，确认容量、副本、缺失/损坏块状态。
执行jps与yarn node -list，核对进程存活与节点注册情况。
部署Prometheus + Grafana，接入Hadoop Exporter/JMX Exporter，导入仪表盘并设置关键告警（如HDFS剩余空间、YARN Pending Containers、节点宕机、磁盘util高）。

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