使用ganglia监控hadoop及hbase集群
| 阿里云国内75折 回扣 微信号：monov8 |
| 阿里云国际，腾讯云国际，低至75折。AWS 93折 免费开户实名账号 代冲值 优惠多多 微信号：monov8 飞机：@monov6 |
一、Ganglia简介
Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目，设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式，才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展。gmond 带来的系统负载非常少，这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码，而不会影响用户性能
1.1 Ganglia组件
Ganglia 监控套件包括三个主要部分：gmond，gmetad，和网页接口，通常被称为ganglia-web。
Gmond :是一个守护进程，他运行在每一个需要监测的节点上，收集监测统计，发送和接受在同一个组播或单播通道上的统计信息 如果他是一个发送者(mute=no)他会收集基本指标，比如系统负载（load_one）,CPU利用率。他同时也会发送用户通过添加C/Python模块来自定义的指标。 如果他是一个接收者（deaf=no）他会聚合所有从别的主机上发来的指标，并把它们都保存在内存缓冲区中。
Gmetad:也是一个守护进程，他定期检查gmonds，从那里拉取数据，并将他们的指标存储在RRD存储引擎中。他可以查询多个集群并聚合指标。他也被用于生成用户界面的web前端。
Ganglia-web :顾名思义，他应该安装在有gmetad运行的机器上，以便读取RRD文件。 集群是主机和度量数据的逻辑分组，比如数据库服务器，网页服务器，生产，测试，QA等，他们都是完全分开的，你需要为每个集群运行单独的gmond实例。
一般来说每个集群需要一个接收的gmond，每个网站需要一个gmetad。
图1 ganglia工作流
Ganglia工作流如图1所示：
左边是运行在各个节点上的gmond进程，这个进程的配置只由节点上/etc/gmond.conf的文件决定。所以，在各个监视节点上都需要安装和配置该文件。
右上角是更加负责的中心机（通常是这个集群中的一台，也可以不是）。在这个台机器上运行这着gmetad进程，收集来自各个节点上的信息并存储在RRDtool上，该进程的配置只由/etc/gmetad.conf决定。
右下角显示了关于网页方面的一些信息。我们的浏览网站时调用php脚本，从RRDTool数据库中抓取信息，动态的生成各类图表。
1.2 Ganglia运行模式（单播与多播）
Ganglia的收集数据工作可以工作在单播（unicast)或多播(multicast)模式下，默认为多播模式。
单播：发送自己收集到的监控数据到特定的一台或几台机器上，可以跨网段。
多播：发送自己收集到的监控数据到同一网段内所有的机器上，同时收集同一网段内的所有机器发送过来的监控数据。因为是以广播包的形式发送，因此需要同一网段内。但同一网段内，又可以定义不同的发送通道。
二、安装ganglia
1、拓扑说明
3台主机，分别为：
1. 10.171.29.191 master
2. 10.171.94.155 slave1
3. 10.251.0.197 slave3
其中master将gmeta及web，三台机都作gmon
以下步骤均使用root用户执行
2、master上安装gmeta及web
1. yum install ganglia-web.x86_64
2. yum install ganglia-gmetad.x86_64
3、在三台机上都安抚gmond
1. yum install ganglia-gmond.x86_64
4、在三台机器上配置/etc/ganglia/gmond.conf，修改以下内容：
1. udp_send_channel {
2. #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
3. # This option tells gmond to use a source address
4. # that resolves to the machine's hostname. Without
5. # this, the metrics may appear to come from any
6. # interface and the DNS names associated with
7. # those IPs will be used to create the RRDs.
8. mcast_join = 10.171.29.191
9. port = 8649
10. ttl = 1
11. }
12. /* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */
13. udp_recv_channel {
14. #mcast_join = 239.2.11.71
15. port = 8649
16. #bind = 239.2.11.71
17. }
即将默认的多播地址改为master地址，将udp_recv_channel 的2个IP注释掉。
5、在master上修改/etc/ganglia/gmetad.conf
修改data_source，改成：
1. data_source "my cluster” 10.171.29.191
6、ln -s /usr/share/ganglia /var/www/ganglia
若有问题，可以将/usr/share/ganglia的内容直接复制到/var/www/ganglia
7、修改/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf，改成：
1. #
2. # Ganglia monitoring system php web frontend
3. #
4.
5. Alias /ganglia /usr/share/ganglia
6.
7. <Location /ganglia>
8. Order deny,allow
9. Allow from all
10. Allow from 127.0.0.1
11. Allow from ::1
12. # Allow from .example.com
13. </Location>
即将 Deny from all 改为 Allow from all，否则在页面访问时有权限问题。
8、启动
1. service gmetad start
2. service gmond start
3. /usr/sbin/apachectl start
9、从页面上访问
http://ip/ganglia
一些注意问题：
1、gmetad收集到的信息被放到/var/lib/ganglia/rrds/
2、可以通过以下命令检查是否有数据在传输
1. tcpdump port 8649
三、配置hadoop与hbase
1、配置hadoop
hadoop-metrics2.properties
1. # syntax: [prefix].[source|sink|jmx].[instance].[options]
2. # See package.html for org.apache.hadoop.metrics2 for details
3.
4. *.sink.file.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink
5.
6. #namenode.sink.file.filename=namenode-metrics.out
7.
8. #datanode.sink.file.filename=datanode-metrics.out
9.
10. #jobtracker.sink.file.filename=jobtracker-metrics.out
11.
12. #tasktracker.sink.file.filename=tasktracker-metrics.out
13.
14. #maptask.sink.file.filename=maptask-metrics.out
15.
16. #reducetask.sink.file.filename=reducetask-metrics.out
17. # Below are for sending metrics to Ganglia
18. #
19. # for Ganglia 3.0 support
20. # *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink30
21. #
22. # for Ganglia 3.1 support
23. *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31
24.
25. *.sink.ganglia.period=10
26.
27. # default for supportsparse is false
28. *.sink.ganglia.supportsparse=true
29.
30. *.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both
31. *.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40
32. menode.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
33.
34. datanode.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
35.
36. jobtracker.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
37. tasktracker.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
38.
39. maptask.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
40.
41. reducetask.sink.ganglia.servers=10.171.29.191:8649
2、配置hbase
hadoop-metrics.properties
1. # See http://wiki.apache.org/hadoop/GangliaMetrics
2. # Make sure you know whether you are using ganglia 3.0 or 3.1.
3. # If 3.1, you will have to patch your hadoop instance with HADOOP-4675
4. # And, yes, this file is named hadoop-metrics.properties rather than
5. # hbase-metrics.properties because we're leveraging the hadoop metrics
6. # package and hadoop-metrics.properties is an hardcoded-name, at least
7. # for the moment.
8. #
9. # See also http://hadoop.apache.org/hbase/docs/current/metrics.html
10. # GMETADHOST_IP is the hostname (or) IP address of the server on which the ganglia
11. # meta daemon (gmetad) service is running
12.
13. # Configuration of the "hbase" context for NullContextWithUpdateThread
14. # NullContextWithUpdateThread is a null context which has a thread calling
15. # periodically when monitoring is started. This keeps the data sampled
16. # correctly.
17. hbase.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContextWithUpdateThread
18. hbase.period=10
19.
20. # Configuration of the "hbase" context for file
21. # hbase.class=org.apache.hadoop.hbase.metrics.file.TimeStampingFileContext
22. # hbase.fileName=/tmp/metrics_hbase.log
23.
24. # HBase-specific configuration to reset long-running stats (e.g. compactions)
25. # If this variable is left out, then the default is no expiration.
26. hbase.extendedperiod = 3600
27.
28. # Configuration of the "hbase" context for ganglia
29. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)
30. # hbase.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext
31. hbase.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31
32. hbase.period=10
33. hbase.servers=10.171.29.191:8649
34.
35. # Configuration of the "jvm" context for null
36. jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContextWithUpdateThread
37. jvm.period=10
38.
39. # Configuration of the "jvm" context for file
40. # jvm.class=org.apache.hadoop.hbase.metrics.file.TimeStampingFileContext
41. # jvm.fileName=/tmp/metrics_jvm.log
42.
43. # Configuration of the "jvm" context for ganglia
44. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)
45. # jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext
46. jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31
47. jvm.period=10
48. jvm.servers=10.171.29.191:8649
49.
50. # Configuration of the "rpc" context for null
51. rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContextWithUpdateThread
52. rpc.period=10
53.
54. # Configuration of the "rpc" context for file
55. # rpc.class=org.apache.hadoop.hbase.metrics.file.TimeStampingFileContext
56. # rpc.fileName=/tmp/metrics_rpc.log
57.
58. # Configuration of the "rpc" context for ganglia
59. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)
60. # rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext
61. rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31
62. rpc.period=10
63. rpc.servers=10.171.29.191:8649
64.
65. # Configuration of the "rest" context for ganglia
66. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)
67. # rest.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext
68. rest.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31
69. rest.period=10
70. rest.servers=10.171.29.191:8649
重启hadoop与hbae
| 阿里云国内75折 回扣 微信号：monov8 |
| 阿里云国际，腾讯云国际，低至75折。AWS 93折 免费开户实名账号 代冲值 优惠多多 微信号：monov8 飞机：@monov6 |