YARN 监控

1. YARN 监控

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 2.0 的核心组件，负责集群资源管理和作业调度。对于任何规模的 Hadoop 集群，有效的监控至关重要，以确保集群的稳定运行、性能优化和故障快速定位。本文旨在为初学者提供一份关于 YARN 监控的全面指南，涵盖监控指标、工具以及一些最佳实践。

为什么需要 YARN 监控？

在没有有效监控的情况下，Hadoop 集群可能面临以下问题：

• **资源瓶颈：** 无法识别 CPU、内存、磁盘 I/O 或网络带宽的瓶颈，导致作业执行缓慢甚至失败。
• **作业失败：** 无法及时发现作业失败的根本原因，无法快速恢复服务。
• **集群不稳定：** 无法预测集群的健康状况，可能导致意外宕机。
• **性能下降：** 无法了解集群的性能趋势，难以进行优化。
• **资源浪费：** 无法有效地利用集群资源，导致成本增加。

有效的 YARN 监控可以帮助管理员主动发现并解决这些问题，从而提高集群的可靠性、性能和效率。它就像 技术分析，帮助我们理解集群的“市场”状况，以便做出明智的“交易”决策（例如，调整资源分配）。

关键的 YARN 监控指标

YARN 监控涉及多个层面，需要关注不同的指标。以下是一些关键的指标：

• **ResourceManager (RM) 监控:**

   *   **已分配的内存/CPU：**  衡量 RM 已分配给应用程序的资源量。 监控 资源分配 趋势至关重要。
   *   **挂起的应用程序：**  显示等待资源分配的应用程序数量。  高数值可能表明资源不足。
   *   **RM 堆内存使用率：**  监控 RM 进程的内存使用情况，防止内存溢出。
   *   **RM 活跃节点：**  显示当前活跃的 NodeManager 数量。

• **NodeManager (NM) 监控:**

   *   **CPU 使用率：**  监控每个 NodeManager 节点的 CPU 使用情况，识别过载节点。
   *   **内存使用率：**  监控每个 NodeManager 节点的内存使用情况，识别内存压力。
   *   **磁盘使用率：**  监控每个 NodeManager 节点的磁盘使用情况，识别磁盘空间不足。
   *   **网络 I/O：**  监控每个 NodeManager 节点的网络流量，识别网络瓶颈。
   *   **容器数量：**  监控每个 NodeManager 节点上运行的 容器 数量。

• **ApplicationMaster (AM) 监控:**

   *   **应用程序状态：**  监控应用程序的生命周期状态（例如，PENDING, RUNNING, FINISHED, FAILED）。
   *   **应用程序资源使用率：**  监控应用程序使用的 CPU、内存等资源。
   *   **任务状态：**  监控应用程序中每个 任务 的状态。
   *   **任务尝试次数：**  监控任务失败并重试的次数，识别潜在问题。

• **容器监控:**

   *   **CPU 时间：**  容器使用的 CPU 时间。
   *   **内存使用量：**  容器使用的内存量。
   *   **磁盘 I/O：**  容器的磁盘 I/O 操作。
   *   **网络 I/O：**  容器的网络 I/O 操作。

这些指标就像 成交量，提供关于集群内部活动的关键信息。

YARN 监控工具

有许多工具可以用于 YARN 监控，以下是一些常用的工具：

• **YARN Web UI:** YARN 自带的 Web 界面，提供了基本的集群监控功能。可以查看集群状态、ResourceManager 信息、NodeManager 信息、应用程序信息等。它是入门级监控的首选。
• **Cloudera Manager:** Cloudera 提供的商业化集群管理工具，提供了全面的 YARN 监控功能，包括实时监控、历史数据分析、告警等。
• **Ambari:** Apache 提供的开源集群管理工具，与 Cloudera Manager 类似，也提供了全面的 YARN 监控功能。
• **Ganglia:** 一个分布式监控系统，可以监控集群中各个节点的性能指标。
• **Nagios:** 一个流行的开源监控系统，可以通过插件监控 YARN 集群。
• **Prometheus & Grafana:** 一个强大的监控和可视化平台，可以集成 YARN 指标进行监控。 Prometheus 负责数据收集，Grafana 负责数据可视化。
• **ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana):** 用于日志收集、分析和可视化的工具，可以用于监控 YARN 日志。
• **InfluxDB & Chronograf:** 另一个时间序列数据库和可视化平台，类似于 Prometheus & Grafana。

选择哪种工具取决于集群规模、预算和需求。 对于小型集群，YARN Web UI 可能就足够了。 对于大型集群，建议使用 Cloudera Manager、Ambari 或 Prometheus & Grafana 等更强大的工具。 就像选择合适的 交易策略，需要根据自身情况进行评估。

YARN 监控的最佳实践

• **设置告警：** 针对关键指标设置告警阈值，当指标超过阈值时自动发送告警通知。 例如，当 NodeManager 的 CPU 使用率超过 80% 时发送告警。这类似于设置 止损单，防止损失扩大。
• **定期分析历史数据：** 定期分析历史数据，了解集群的性能趋势，识别潜在问题。 就像 技术指标，帮助我们预测未来的走势。
• **监控应用程序的资源使用情况：** 监控应用程序的资源使用情况，识别资源浪费或瓶颈。
• **监控容器的资源使用情况：** 监控容器的资源使用情况，识别异常容器。
• **监控日志：** 监控 YARN 日志，查找错误信息和异常情况。
• **使用可视化工具：** 使用可视化工具将监控数据呈现出来，方便分析和理解。
• **建立基准：** 建立集群的性能基准，以便比较不同时间段的性能差异。
• **自动化监控：** 尽可能自动化监控过程，减少人工干预。
• **关注 YARN 的调度策略：** 了解并监控 YARN 的调度策略（例如，Capacity Scheduler, Fair Scheduler），确保资源分配合理。
• **监控队列状态：** 监控 YARN 队列的状态，了解资源使用情况和作业排队情况。

深入理解 YARN 监控数据

仅仅收集数据是不够的，还需要深入理解这些数据，才能发现潜在问题并进行优化。

• **相关性分析：** 分析不同指标之间的相关性，例如，CPU 使用率与磁盘 I/O 之间的关系。
• **趋势分析：** 分析指标的趋势，例如，CPU 使用率是否在持续上升。
• **异常检测：** 检测异常值，例如，突然出现的 CPU 峰值。
• **根本原因分析：** 当发现问题时，需要进行根本原因分析，找出问题的根源。 这就像进行 成交量分析，寻找背后的驱动因素。

监控案例分析

• • 案例 1：NodeManager CPU 使用率高**

如果某个 NodeManager 的 CPU 使用率持续较高，可能是以下原因：

• 该 NodeManager 节点上运行的容器过多。
• 某个容器占用了过多的 CPU 资源。
• NodeManager 节点硬件性能不足。

解决方法：

• 减少该 NodeManager 节点上运行的容器数量。
• 优化占用过多 CPU 资源的容器。
• 升级 NodeManager 节点硬件。

• • 案例 2：应用程序长时间处于 PENDING 状态**

如果某个应用程序长时间处于 PENDING 状态，可能是以下原因：

• 集群资源不足。
• 应用程序的资源请求过高。
• YARN 调度器配置不合理。

解决方法：

• 增加集群资源。
• 降低应用程序的资源请求。
• 调整 YARN 调度器配置。

未来趋势

• **AI 驱动的监控：** 利用人工智能和机器学习技术，自动检测异常、预测故障、优化资源分配。
• **可观测性：** 将监控、日志和追踪结合起来，提供更全面的集群可观测性。
• **云原生监控：** 针对云原生 YARN 集群，提供更灵活、可扩展的监控解决方案。

总而言之，YARN 监控是一个持续的过程，需要不断学习、实践和优化。 掌握有效的监控方法，可以帮助您构建一个稳定、高效的 Hadoop 集群。 就像精通 期权交易，需要不断学习和实践才能获得成功。

YARN 监控指标汇总

指标类别	指标名称	描述	建议阈值
ResourceManager	已分配的内存/CPU	衡量 RM 分配的资源	根据集群规模调整
ResourceManager	挂起的应用程序	等待资源分配的应用程序数量	低于 5
NodeManager	CPU 使用率	每个 NM 节点的 CPU 使用情况	低于 80%
NodeManager	内存使用率	每个 NM 节点的内存使用情况	低于 90%
ApplicationMaster	应用程序状态	应用程序的生命周期状态	监控异常状态
容器	CPU 时间	容器使用的 CPU 时间	监控异常高的值

Hadoop Hadoop 2.0 Hadoop 集群 NodeManager ResourceManager 容器 任务 Capacity Scheduler Fair Scheduler 技术分析 成交量分析 止损单 技术指标 期权交易 资源分配 监控 日志分析 Prometheus Grafana 数据可视化 集群管理工具 故障诊断 资源优化 集群性能 YARN Web UI YARN 调度器 YARN 队列 ELK Stack InfluxDB Chronograf Cloudera Manager Ambari Ganglia Nagios AI 驱动的监控 可观测性 云原生监控 应用程序监控 内存溢出 磁盘 I/O 网络带宽 资源瓶颈 数据分析 实时监控 告警 历史数据 基准测试 自动化监控 性能优化 数据驱动决策 集群健康状况 应用程序状态 任务尝试次数 资源浪费 集群不稳定 性能下降 日志收集 日志分析工具 集群容量规划 资源管理 应用程序性能 容器性能 节点性能 集群安全 HDFS MapReduce Spark Flink 集群部署 集群升级 集群维护 故障转移 高可用性 数据备份 数据恢复 数据一致性 数据完整性 数据治理 数据质量 数据安全 大数据平台 数据仓库 数据湖 数据挖掘 机器学习 深度学习 人工智能 云计算 大数据分析 数据可视化工具 数据建模 数据仓库建模 数据湖建模 数据治理框架 数据安全策略 数据备份策略 数据恢复策略 集群配置管理 自动化部署 持续集成 持续交付 DevOps 微服务架构 容器化技术 Docker Kubernetes 消息队列 Kafka RabbitMQ 流处理 实时计算 批处理 数据流 数据集成 数据转换 数据清洗 数据预处理 数据脱敏 数据加密 数据压缩 数据索引 数据分区 数据存储 对象存储 块存储 文件存储 数据库 关系型数据库 NoSQL 数据库 分布式数据库 数据同步 数据复制 数据迁移 数据备份与恢复 数据灾难恢复 数据安全审计 数据合规性 数据隐私保护 数据治理工具 数据质量工具 数据安全工具 数据监控工具 集群监控工具 性能测试工具 负载测试工具 安全漏洞扫描工具 代码审查工具 版本控制工具 项目管理工具 协作工具 文档管理工具 知识库 培训资料 最佳实践 行业标准 技术规范 云计算平台 亚马逊云科技 微软 Azure 谷歌云平台 阿里云 腾讯云 华为云 大数据社区 开源项目 商业软件 技术支持 咨询服务 培训课程 认证考试 技术博客 技术论坛 技术会议 技术研讨会 技术文档 技术白皮书 技术案例 技术解决方案 技术创新 技术发展趋势 技术挑战 技术未来 数据科学 数据工程 数据分析师 数据工程师 数据科学家 大数据架构师 云计算工程师 DevOps 工程师 安全工程师 系统管理员 数据库管理员 网络管理员 技术经理 项目经理 产品经理 技术负责人 行业专家 技术领导者 数据战略 数据驱动文化 数据赋能 数据价值 数据资产 数据治理委员会 数据安全委员会 数据质量委员会 数据创新实验室 数据中心 数据仓库平台 数据湖平台 大数据平台架构 大数据平台部署 大数据平台运维 大数据平台安全 大数据平台治理 大数据平台监控 大数据平台优化 大数据平台扩展 大数据平台升级 大数据平台迁移 大数据平台集成 大数据平台自动化 大数据平台智能化 大数据平台云化 大数据平台容器化 大数据平台微服务化 大数据平台服务化 大数据平台标准化 大数据平台规范化 大数据平台最佳实践 大数据平台未来趋势 数据仓库建模方法 数据湖建模方法 数据治理流程 数据安全策略实施 数据质量监控指标 数据备份与恢复计划 数据灾难恢复演练 数据安全审计流程 数据合规性检查清单 数据隐私保护措施 数据治理工具选型 数据质量工具评估 数据安全工具部署 数据监控工具配置 集群监控工具集成 性能测试工具使用 负载测试工具选择 安全漏洞扫描工具运行 代码审查工具配置 版本控制工具使用 项目管理工具选择 协作工具配置 文档管理工具使用 知识库构建 培训资料开发 最佳实践总结 行业标准跟踪 技术规范制定 云计算平台评估 大数据社区参与 开源项目贡献 商业软件选型 技术支持服务 咨询服务提供 培训课程开发 认证考试准备 技术博客撰写 技术论坛参与 技术会议组织 技术研讨会举办 技术文档编写 技术白皮书发布 技术案例分享 技术解决方案设计 技术创新探索 技术发展趋势研究 技术挑战应对 技术未来展望 数据驱动决策制定 数据赋能业务发展 数据价值挖掘 数据资产管理 数据治理体系建设 数据安全保障体系建设 数据质量保障体系建设 数据创新生态构建 大数据平台战略规划 数据文化建设 数据人才培养 数据合作交流 数据共享开放 数据安全监管 数据治理合规 数据质量提升 数据驱动创新 大数据平台可持续发展 数据安全风险评估 数据治理成熟度评估 数据质量评估方法 数据驱动转型 大数据平台价值实现 数据安全威胁应对 数据治理体系优化 数据质量提升策略 数据驱动创新模式 大数据平台未来发展 数据智能 人工智能驱动的数据分析 机器学习驱动的数据挖掘 深度学习驱动的数据预测 自然语言处理驱动的数据理解 计算机视觉驱动的数据识别 知识图谱驱动的数据关联 强化学习驱动的数据优化 自动化机器学习驱动的数据建模 数据科学自动化 数据工程自动化 数据治理自动化 数据安全自动化 数据质量自动化 数据监控自动化 大数据平台自动化运维 数据驱动的智能决策 数据驱动的个性化推荐 数据驱动的精准营销 数据驱动的风险控制 数据驱动的客户服务 数据驱动的供应链优化 数据驱动的智能制造 数据驱动的智慧城市 数据驱动的医疗健康 数据驱动的金融服务 数据驱动的教育创新 数据驱动的政府服务 数据驱动的社会治理 数据驱动的科学研究 数据驱动的艺术创作 数据驱动的文化传承 数据驱动的体育竞技 数据驱动的旅游服务 数据驱动的娱乐产业 数据驱动的媒体传播 数据驱动的商业模式创新 数据驱动的产业升级 数据驱动的经济发展 数据驱动的社会进步 数据驱动的未来世界

立即开始交易

注册 IQ Option （最低存款 $10） 开设 Pocket Option 账户 （最低存款 $5）

加入我们的社区

订阅我们的 Telegram 频道 @strategybin 获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教育资源