监控Hadoop数据仓库是确保其高效运行和稳定性的关键。以下是一些监控Hadoop数据仓库的方法和工具：
监控方法
- 应用程序监控：关注集群中已提交、待处理、运行中和已完成的应用程序数量，了解集群工作负载情况。
- CPU监控：监测虚拟CPU的保留量、总量、使用率和实际使用量，评估计算资源是否充足。
- 集群健康状况：关注活跃节点、节点总量、集群健康度等指标，快速识别并解决问题。
- 基本信息监控：包括集群ID、高可用(HA)状态、整体状态以及Hadoop的版本信息。
- 内存监控：监测内存的保留量、总量、使用率和实际使用量，判断是否存在内存不足或浪费的情况。
- 节点层面监控：关注节点的状态、版本以及containers的数量。
- 连接状态和HDFS基本信息：检查连接结果和HDFS的基本信息，如块池使用量、HDFS使用量、存储剩余量等。
监控工具
- Apache Ambari：基于Web的Hadoop集群供应、管理和监控工具，支持大多数Hadoop组件。
- Ganglia：分布式监控系统，用于高性能计算系统，可以收集和展示集群中各个节点的CPU、内存、磁盘利用率等指标。
- Prometheus：开源监控系统，专注于时间序列数据的收集和查询，适合需要高可扩展性和灵活性的企业。
- Grafana：与Prometheus一同使用，提供强大的数据可视化能力。
- Zabbix：开源监控解决方案，支持网络、服务器、应用程序和数据库的监控。
- Datadog：云监控平台，提供对Hadoop集群的全面监控。
通过上述方法和工具，可以有效地监控和管理Hadoop数据仓库，确保其性能和安全性。