监控大数据框架Hadoop和Kafka是确保它们高效运行的关键步骤。以下是对两者监控方式的详细介绍：
Hadoop监控方式
- 作业监控：查看任务运行的具体情况，包括集群调度策略和队列使用情况，以及集群中的所有任务和任务的概览情况。
- 集群监控：涉及集群概览、节点监控以及查看集群各个节点标签配置。
- 从节点信息：包括节点概览、查看从节点上的作业运行情况以及节点上containers分配情况。
- 中间件监控：关注Hadoop集群的应用程序监控、CPU监控、集群健康状况、基本信息监控、内存监控以及Hadoop的连接状态和HDFS的基本信息。
Kafka监控方式
- JMX监控：通过JMX接口监控Kafka集群，包括吞吐量、延迟、磁盘使用率、网络连接数等关键指标。
- 第三方监控工具：如Prometheus和Grafana，用于收集和存储Kafka的指标数据，并提供实时的图表和警报功能。
- Kafka管理工具：如Kafka Manager、Confluent Control Center，提供集群状态监控、主题和分区管理、消费者组管理等功能。
- 日志监控：监控Kafka的日志输出情况，及时发现异常情况并进行处理。
通过上述方法，可以有效地监控Hadoop和Kafka集群的状态和性能，确保它们能够稳定地处理大数据任务。