监控配置 spark的监控主要分为Master.Worker.driver.executor监控.Master和Worker的监控在spark集群运行时即可监控,Driver和Excutor的监控需要针对某一个app来进行监控. 如果都要监控,需要根据以下步骤来配置 修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加以下语句: SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.

sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标,为什么我们还要自定义存入redis? 1.结合自己的业务,可以将监控页面集成到自己的数据平台内,方便问题查找,邮件告警 2.可以在sparkUi的基础上,添加一些自己想要指标统计 一.spark的SparkListenersparkListener是一个接口,我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法,SparkListener 下各个事件对应的函数名非常直白,即如字面所表达意思. 想对哪个阶段的事件做一些自定义

Spark 应用监控告警-Graphite_exporter Spark监控和工具 Web界面 事后查看 REST API 度量 高级工具 一.下载graphite_exporter 1.1 修改graphite_exporter_mapping 1.2 启动graphite_exporter 二.Spark配置Graphite metrics 三.启动Spark程序 四.配置Prometheus 4.1 查看Prometheus是否收集到metrics数据 五.Metrics分析 六.Graf

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态

SpringBoot第十二集:度量指标监控与异步调用(2020最新最易懂) Spring Boot Actuator是spring boot项目一个监控模块,提供了很多原生的端点,包含了对应用系统的自省和监控的集成功能,比如应用程序上下文里全部的Bean.运行状况检查.健康指标.环境变量及各类重要度量指标等等,以图形化界面的方式展示这些信息,通过这些监控信息,我们就能随时了解应用的运行情况了. 作用:可以通过监控运行状态检查获取应用的运行状态,潜在问题等.可以更具这些且在风险对项目进行优化,排除

大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 转载文章请保留以下声明: 作者:洋仔聊编程.微信公众号:匠心Java.原文地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/ 正文 JanusGraph框架提供了一些可监控的指标,用于我们

3.数据访问(SQL) 3.1 数据库连接池的自动配置-HikariDataSource 1.导入JDBC场景 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId> </dependency> HikariCP:数据源(数据库连接池) jdbc:jdbc tx:事务

Spark任务启动后,我们通常都是通过跳板机去Spark UI界面查看对应任务的信息,一旦任务多了之后,这将会是让人头疼的问题.如果能将所有任务信息集中起来监控,那将会是很完美的事情. 通过Spark官网指导文档,发现Spark只支持以下sink Each instance can report to zero or more sinks. Sinks are contained in the org.apache.spark.metrics.sink package: ConsoleSink:

在hadoop-env.sh中添加: # 在配置namenode和datanode时都会有用到JMX_OPTS的代码,是为了减少重复提取出的公共代码 export JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port&

版权申明:转载请注明出处.文章来源:http://bigdataer.net/?p=248 排版乱?请移步原文获得更好的阅读体验   1.概述 数据准确性,稳定性,时效性是数据开发中需要重点关注的,一般称之为数据质量.保证数据质量往往会占用数据开发工程师的很多精力,所以一个好的数据监控系统或者一个合理的数据监控方案对于数据质量的保证至关重要.本文将展示一种实际生产中使用过的数据监控方案,并给出相关的代码. 数据计算采用spark,报警形式采用邮件报警.涉及到的内容有使用springMVC构建一个

#!/usr/local/python/shims/python from rediscluster import StrictRedisCluster ''' 需要在宿主机python中安装rediscluster pip install rediscluster ''' import redis import sys import mylog redis_nodes = [{'host':'ip','port':port}, {'host':'ip','port':port}, {'host

一.项目简介 这是一个车辆监控项目.主要实现了三个功能: 1.计算每一个区域车流量最多的前3条道路. 2.计算道路转换率 3.实时统计道路拥堵情况(当前时间,卡口编号,车辆总数,速度总数,平均速度) 二.项目结构 ├─TrafficBySparkAndKafka ├─data └─src ├─main │ ├─java │ │ └─vip │ │ ├─producedate2hive(模拟数据到文件和Hive) │ │ ├─shuai7boy │ │ │ └─trafficTemp │ │ │

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815920501530034696/ 承接上一篇文档<Spark词频前十的统计练习> Spark on standalone 类似于yarn的一个集群资源管理框架,spark自带的 yarn ResourceManager(进程) 管理和调度集群资源,主要包括:申请.调度.监控 NodeManager(进程) 管理当前节点的资源,以及启动container资源:CPU和内存(CPU决定快慢,内存决定生死) 注

Redis 延迟监控框架 Redis 2.8.13 引入了Latency Monitoring的一个新功能,可以帮助我们检查和排查引起延迟的原因. Latecny Monitoring 由如下组成: Latency hooks: 采样不同敏感度延迟的代码路径(也称作事件): 时间序列:记录不同事件的延迟峰值(也叫延迟尖峰): 报表引擎:从时间序列获取原始数据: 分析引擎:根据测量提供可读的报告和提示. 事件和时间序列 把监控代码路径称之为事件.例如:command 是一个测量可能较慢命令执行的延

由于最近项目上需要对服务器监控进行规范化监控,再磁盘这块有几种方式 1.如果每台设备的磁盘是一样的 比如都有vda,vdb两块磁盘那么可以采用 1.1 每台客户端写脚本,服务端每台设备去加上监控项(------最次的手段-------------) 1.2 客户端批量部署脚本,服务端直接把监控项部署到模板里面去.这样所有使用了模板的设备都可以加上这个监控项目了  但是必须注意,这样必须是所有设备磁盘都一样的情况 2.如果每台设备的磁盘数目不一样,就只能采用客户端定义脚本,服务端单独针对每台设备添

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase