2024大數(shù)據(jù)監(jiān)控分析工具規(guī)范

前 目 GB/T5271.1-2000GB/T35295-2017GBT35589-2017大數(shù)據(jù)監(jiān)測和分析工具（Bigdatamonitoringandanalysis指標(biāo)收集（Dataindex數(shù)據(jù)分析（Data保存指標(biāo)(Savedata可視化(Data服務(wù)指標(biāo)（Dataservice服務(wù)指標(biāo)是BigDeterBigDeter任務(wù)指標(biāo)（Datataskindicator）節(jié)點(diǎn)指標(biāo)（Datanodeindicator）服務(wù)日志（Service計(jì)數(shù)器（Datacounter）作業(yè)（執(zhí)行器（Executor）溢寫率（SpillWriteRate大數(shù)據(jù)核心索引系統(tǒng)包括HDFSYARNHDFSNameNode、DataNode、JournalNodeNameNodeHDFS節(jié)點(diǎn)，journalNode負(fù)責(zé)Guarantea。ctivenAmenodestandbynamenodeeditlogJVMContext:包含JVMMetricsJavarpccontext:遠(yuǎn)程過程調(diào)用上下文索引，包括rpcretrycache,DFSContext:分布式文件系統(tǒng)的上下文相關(guān)元，包括NameNode、FsNameSystem、JournalNodeDataNode,FSVolume,RouterrPCMetrics,UGIContext:包括UgimetricsMetricssystemContext:包含MetricssystemFdefaultcontextYarnHadoopResourceManager、NodeManager、Container資源的統(tǒng)一管理和分配NodeManagerContainerCPUYarnContainerMetrics:UGIContext:包含Ugimetricsmetricssystemcontext:包含metricssystemdefaultcontext:MapReduceSpark點(diǎn)是都為大規(guī)模數(shù)據(jù)集提供并行計(jì)算。MapReduceComputeEngine是基于非內(nèi)存的計(jì)算框架，SparkComputeEngineMapReduceTaskIndexTaskCountersFileSystemCounters:MapReduce的讀取/寫入數(shù)據(jù)大小，HDFSJobCounters:任務(wù)指標(biāo)，MapEndReduceEndmap-reducemap-reducemapreduce割成多個階段，每個階段又可以被分割成多個任務(wù)。ExecutorTasksMetric:ExecutorIndex:根據(jù)Executor存儲器:暫時保存CPU網(wǎng)絡(luò)IO:盤IO:負(fù)載:表示操作系統(tǒng)CPUCPU機(jī)器硬件信息:CPUCPUCPUCPUB)DataNode3C)基于RESTAPIAgent，從RESTAPI30Dresultthreshold我們的任務(wù)包括MapReduceSpark和Hive。我們對指標(biāo)進(jìn)行分低。根據(jù)GC的比例CPU41%以下的比例是健康的，12%的比例是需要優(yōu)化的，34%以上的比例是必須優(yōu)化的。60%以上(健康)、50%-60%(optimistable4050optimistable4050%(optimistable)40%，我們必須優(yōu)化。2，這意味著幾乎所有記錄都在盤中覆蓋30Dresultthreshold日志的錯誤分析Warn格式:項(xiàng)目名稱_indexclass_cluster項(xiàng)目名稱:不同的服務(wù)。大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的核心項(xiàng)目有NameNode，DataNode，ResourceManager,NodeManager,HiveServer,指標(biāo)是JVMMetrics，RPC、UGI、ClusterMetrics公式:指標(biāo)詳細(xì)類_計(jì)算方式。A2指定的監(jiān)視控制卡組。格式:<key,value，例如<IP,172.10.0.