如何在 Ubuntu 上监控 Hadoop 集群 - 问答

如何在Ubuntu上监控Hadoop集群

监控Ubuntu上的Hadoop集群需结合自带工具、第三方系统、命令行操作及自定义脚本，覆盖集群状态、资源使用、异常预警等全维度需求。以下是具体方法：

Hadoop自身提供基础的Web界面和命令行工具，适合快速查看集群状态：

Hadoop Admin UI：通过浏览器访问集群管理界面，直观了解整体运行状态（如节点数量、任务队列）。
Resource Manager (RM) Web UI：默认地址为http://<resourcemanager-host>:8088，可监控集群资源分配（CPU、内存）、任务执行进度及历史作业记录。
NameNode Web UI：默认地址为http://<namenode-host>:9870（Hadoop 3.x），用于查看HDFS状态（容量使用、块分布、DataNode连接情况）。
命令行工具：
- jps：查看Hadoop关键组件（NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager）是否运行；
- hdfs dfsadmin -report：生成HDFS状态报告（容量、剩余空间、死节点）；
- yarn node -list：列出YARN集群中的NodeManager列表及状态；
- yarn application -list：查看当前运行的YARN应用程序。

第三方工具提供集中化管理、可视化及高级告警功能，适合大规模集群：

Apache Ambari：基于Web的管理平台，支持Hadoop组件（HDFS、YARN、MapReduce）的集中部署、监控及配置管理，界面友好且功能全面。
Ganglia + Grafana：Ganglia是分布式监控系统，负责收集集群性能指标（CPU、内存、磁盘I/O）；Grafana负责数据可视化（如折线图、仪表盘），两者结合可直观展示集群状态。
Prometheus + Grafana：Prometheus通过Hadoop的JMX接口或Metrics2接口收集时间序列数据，Grafana负责可视化；支持自定义告警规则（如内存占用超过80%触发邮件通知）。
Nagios：老牌监控系统，通过插件（如check_hadoop.sh）监控Hadoop服务状态（如NameNode是否存活），支持邮件、短信告警。

命令行工具适合快速排查问题，获取详细运行信息：

查看进程状态：jps命令可列出所有Java进程，确认Hadoop组件是否正常运行（如NameNode进程ID存在则表示服务正常）。
检查HDFS健康：hdfs dfsadmin -report命令显示HDFS的容量使用情况、DataNode列表及连接状态（如“Live datanodes: 3”表示3个DataNode正常）。
查看YARN节点状态：yarn node -list命令列出所有NodeManager及其状态（如“RUNNING”表示正常），yarn node -status <nodemanager-host>可查看节点详细信息。
查看运行任务：yarn application -list命令列出当前运行的应用程序（如MapReduce作业），yarn application -status <application-id>可查看任务详情（如进度、日志路径）。

自定义脚本可实现个性化监控（如特定指标阈值预警），并通过邮件、短信发送告警：

示例：Hadoop状态检查脚本（check_hadoop.sh）：
```
#!/bin/bash
# 检查NameNode是否存活
if curl -s http://localhost:9870/ | grep -q 'active'; then
  echo "NameNode is running"
  exit 0
else
  echo "NameNode is down"
  exit 2
fi
```
给脚本添加执行权限：chmod +x check_hadoop.sh，然后用cron定时运行（如每5分钟一次）：*/5 * * * * /path/to/check_hadoop.sh >> /var/log/hadoop_monitor.log 2>&1。

告警是监控的重要环节，能及时通知管理员处理异常：

邮件告警：通过mail命令或第三方工具（如Sendmail、Postfix）配置邮件通知，在脚本或监控工具中添加告警逻辑（如echo "Hadoop NameNode is down" | mail -s "Hadoop Alert" admin@example.com）。
第三方告警服务：如Prometheus的Alertmanager组件，支持邮件、Slack、PagerDuty等多种告警渠道，可根据指标阈值（如CPU使用率>90%）触发告警。

通过以上方法的组合，可实现对Ubuntu上Hadoop集群的全面监控，确保集群稳定运行并及时处理异常。

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