Hadoop和Flink作为大数据处理领域的重要工具，它们的监控方式对于确保系统的稳定运行至关重要。以下是对两者监控方式的详细介绍：
Hadoop监控方式
- 作业监控：包括查看任务运行的具体情况、集群调度策略和队列使用情况、集群中的所有任务以及任务的概览情况。
- 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。
Flink监控方式
- 内置指标系统：Flink提供了一套指标系统，可以收集和暴露各种内部状态和性能指标，支持通过Flink的Web UI或者第三方监控系统集成，如Prometheus、Grafana等。
- Web UI：提供了一个直观的界面，用于展示集群的状态和作业的运行情况，包括任务的执行状态、输入输出数据量、资源消耗等。
- 告警集成：支持将内置指标系统暴露给外部监控系统，如Prometheus，以实现告警功能，支持通过邮件、短信、Slack等多种方式通知用户。
- Java API监控：Flink的Java API提供了一些内置工具和第三方库来帮助监控，如Flink自带的Metrics、JobManager Metrics REST API等。
- 日志监控：Flink的运行日志包含了丰富的信息，可以通过配置合适的日志聚合工具实时分析这些日志。
- 可视化工具：像Grafana、Prometheus和Kibana这样的监控平台可以集成Flink，展示实时的性能图表和警报。
通过上述监控方式，可以确保Hadoop和Flink集群的高效运行，及时发现并处理潜在问题，从而保障大数据处理任务的顺利进行。