高可用Hadoop平台-Ganglia安装部署

简介:

1.概述

  最近,有朋友私密我,Hadoop有什么好的监控工具,其实,Hadoop的监控工具还是蛮多的。今天给大家分享一个老牌监控工具Ganglia,这个在企业用的也算是比较多的,Hadoop对它的兼容也很好,不过就是监控界面就不是很美观。下次给大家介绍另一款工具——Hue,这个界面官方称为Hadoop UI,界面美观,功能也比较丰富。今天,在这里主要给大家介绍Ganglia这款监控工具,介绍的内容主要包含如下:

  • Ganglia背景
  • Ganglia安装部署、配置
  • Hadoop集群配置Ganglia
  • 启动、预览Ganglia

  下面开始今天的内容分享。

2.Ganglia背景

  Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能,如:cpu 、mem、硬盘利用率, I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整、分配系统资源,提高系统整体性能起到重要作用。

  Ganglia其核心由3部分组成:

  • gmond:运行在每个节点上监视并收集节点信息,可以同时收发统计信息,它可以运行在广播模式和单播模式中。
  • gmetad:从gmond以poll的方式收集和存储原数据。
  • ganglia-web:部署在gmetad机器上,访问gmetad存储的元数据并由Apache Web提高用户访问接口。

  下面,我们来看看Ganglia的架构图,如下图所示:

  从架构图中,我们可以知道Ganglia支持故障转移,统计可以配置多个收集节点。所以我们在配置的时候,可以按需选择去配置Ganglia,既可以配置广播,也可以配置单播。根据实际需求和手上资源来决定。

3.Ganglia安装部署、配置

3.1安装

  本次安装的Ganglia工具是基于Apache的Hadoop-2.6.0,若是未安装Hadoop集群,可以参考我写的《配置高可用的Hadoop平台》。另外系统环境是CentOS 6.6。首先,我们下载Ganglia软件包,步骤如下所示:

  • 第一步:安装yum epel源
[hadoop@nna ~]$ rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
  • 第二步:安装依赖包
 
  
[hadoop@nna ~]$ yum -y install httpd-devel automake autoconf libtool ncurses-devel libxslt groff pcre-devel pkgconfig
  • 第三步:查看Ganglia安装包
 
  
[hadoop@nna ~]$ yum search ganglia

  然后,我为了简便,把Ganglia安装全部安装,安装命令如下所示:

  • 第四步:安装Ganglia
[hadoop@nna ~]$ yum -y install ganglia*

  最后等待安装完成,由于这里资源有限,我将Ganglia Web也安装在NNA节点上,另外,其他节点也需要安装Ganglia的Gmond服务,该服务用来发送数据到Gmetad,安装方式参考上面的步骤。

3.2部署

  在安装Ganglia时,我这里将Ganglia Web部署在NNA节点,其他节点部署Gmond服务,下表为各个节点的部署角色:

节点 Host 角色
NNA 10.211.55.26 Gmetad、Gmond、Ganglia-Web
NNS 10.211.55.27 Gmond
DN1 10.211.55.16 Gmond
DN2 10.211.55.17 Gmond
DN3 10.211.55.18 Gmond

  Ganglia部署在Hadoop集群的分布图,如下所示:

3.3配置

  在安装好Ganglia后,我们需要对Ganglia工具进行配置,在由Ganglia-Web服务的节点上,我们需要配置Web服务。

  • ganglia.conf

[hadoop@nna ~]$ vi /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf 

  修改内容如下所示:

复制代码
#
# Ganglia monitoring system php web frontend
#

Alias /ganglia /usr/share/ganglia

<Location /ganglia>
  Order deny,allow
  # Deny from all
  Allow from all
  # Allow from 127.0.0.1
  # Allow from ::1
  # Allow from .example.com
</Location>
复制代码

  注:红色为添加的内容,绿色为注销的内容。

  • gmetad.conf 
[hadoop@nna ~]$ vi /etc/ganglia/gmetad.conf 

  修改内容如下所示:

data_source "hadoop" nna nns dn1 dn2 dn3

  这里“hadoop”表示集群名,nna nns dn1 dn2 dn3表示节点域名或IP。

  • gmond.conf
[hadoop@nna ~]$ vi /etc/ganglia/gmond.conf 

  修改内容如下所示:

复制代码
/*
 * The cluster attributes specified will be used as part of the <CLUSTER>
 * tag that will wrap all hosts collected by this instance.
 */
cluster {
  name = "hadoop"
  owner = "unspecified"
  latlong = "unspecified"
  url = "unspecified"
}

/* Feel free to specify as many udp_send_channels as you like.  Gmond
   used to only support having a single channel */
udp_send_channel {
  #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
                       # This option tells gmond to use a source address
                       # that resolves to the machine's hostname.  Without
                       # this, the metrics may appear to come from any
                       # interface and the DNS names associated with
                       # those IPs will be used to create the RRDs.
  # mcast_join = 239.2.11.71
  host = 10.211.55.26
  port = 8649
  ttl = 1
}

/* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */
udp_recv_channel {
  # mcast_join = 239.2.11.71
  port = 8649
  bind = 10.211.55.26
  retry_bind = true
  # Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really
  # should bump it up to e.g. 10MB or even higher.
  # buffer = 10485760
}
复制代码

  这里我采用的是单播,cluster下的name要与gmetad中的data_source配置的名称一致,发送节点地址配置为NNA的IP,接受节点配置在NNA上,所以绑定的IP是NNA节点的IP。以上配置是在有Gmetad服务和Ganglia-Web服务的节点上需要配置,在其他节点只需要配置gmond.conf文件即可,内容配置如下所示:

复制代码
/* Feel free to specify as many udp_send_channels as you like.  Gmond
   used to only support having a single channel */
udp_send_channel {
  #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
                       # This option tells gmond to use a source address
                       # that resolves to the machine's hostname.  Without
                       # this, the metrics may appear to come from any
                       # interface and the DNS names associated with
                       # those IPs will be used to create the RRDs.
  # mcast_join = 239.2.11.71
  host = 10.211.55.26
  port = 8649
  ttl = 1
}

/* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */
udp_recv_channel {
  # mcast_join = 239.2.11.71
  port = 8649
  # bind = 10.211.55.26
  retry_bind = true
  # Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really
  # should bump it up to e.g. 10MB or even higher.
  # buffer = 10485760
}
复制代码

4.Hadoop集群配置Ganglia

  在Hadoop中,对Ganglia的兼容是很好的,在Hadoop的目录下/hadoop-2.6.0/etc/hadoop,我们可以找到hadoop-metrics2.properties文件,这里我们修改文件内容如下所示,命令如下所示:

[hadoop@nna hadoop]$ vi hadoop-metrics2.properties

  修改内容如下所示:

复制代码
namenode.sink.ganglia.servers=nna:8649

#datanode.sink.ganglia.servers=yourgangliahost_1:8649,yourgangliahost_2:8649

resourcemanager.sink.ganglia.servers=nna:8649

#nodemanager.sink.ganglia.servers=yourgangliahost_1:8649,yourgangliahost_2:8649

mrappmaster.sink.ganglia.servers=nna:8649

jobhistoryserver.sink.ganglia.servers=nna:8649
复制代码

  这里修改的是NameNode节点的内容,若是修改DataNode节点信息,内容如下所示:

复制代码
#namenode.sink.ganglia.servers=nna:8649

datanode.sink.ganglia.servers=dn1:8649

#resourcemanager.sink.ganglia.servers=nna:8649

nodemanager.sink.ganglia.servers=dn1:8649

#mrappmaster.sink.ganglia.servers=nna:8649

#jobhistoryserver.sink.ganglia.servers=nna:8649
复制代码

  其他DN节点可以以此作为参考来进行修改。

  另外,在配置完成后,若之前Hadoop集群是运行的,这里需要重启集群服务。

5.启动、预览Ganglia

  Ganglia的启动命令有start、restart以及stop,这里我们分别在各个节点启动相应的服务,各个节点需要启动的服务如下:

  • NNA节点:
[hadoop@nna ~]$ service gmetad start
[hadoop@nna ~]$ service gmond start
[hadoop@nna ~]$ service httpd start
  • NNS节点:
[hadoop@nns ~]$ service gmond start
  • DN1节点:
[hadoop@dn1 ~]$ service gmond start
  • DN2节点:
[hadoop@dn2 ~]$ service gmond start
  • DN3节点:
[hadoop@dn3 ~]$ service gmond start

  然后,到这里Ganglia的相关服务就启动完毕了,下面给大家附上Ganglia监控的运行截图,如下所示:

6.总结

  在安装Hadoop监控工具Ganglia时,需要在安装的时候注意一些问题,比如:系统环境的依赖,由于Ganglia需要依赖一些安装包,在安装之前把依赖环境准备好,另外在配置Ganglia的时候需要格外注意,理解Ganglia的架构很重要,这有助于我们在Hadoop集群上去部署相关的Ganglia服务,同时,在配置Hadoop安装包的配置文件下(/etc/hadoop)目录下,配置Ganglia配置文件。将hadoop-metrics2.properties配置文件集成到Hadoop集群中去。

7.结束语

  这篇博客就和大家分享到这里,如果大家在研究学习的过程当中有什么问题,可以加群进行讨论或发送邮件给我,我会尽我所能为您解答,与君共勉!

联系方式: 
邮箱:smartloli.org@gmail.com 
Twitter: https://twitter.com/smartloli 
QQ群(Hadoop - 交流社区1): 424769183 
温馨提示:请大家加群的时候写上加群理由(姓名+公司/学校),方便管理员审核,谢谢! 

热爱生活,享受编程,与君共勉!



本文转自哥不是小萝莉博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/smartloli/,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
4月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Flume、Kafka的简介及安装(图文解释 超详细)
【大数据技术Hadoop+Spark】Flume、Kafka的简介及安装(图文解释 超详细)
72 0
|
3天前
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
Hadoop2.6(NN/RM)高可用集群安装与部署
Hadoop2.6(NN/RM)高可用集群安装与部署
|
18天前
|
分布式计算 Hadoop Java
centos 部署Hadoop-3.0-高性能集群(一)安装
centos 部署Hadoop-3.0-高性能集群(一)安装
17 0
|
4月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
Hadoop学习笔记(HDP)-Part.19 安装Kafka
01 关于HDP 02 核心组件原理 03 资源规划 04 基础环境配置 05 Yum源配置 06 安装OracleJDK 07 安装MySQL 08 部署Ambari集群 09 安装OpenLDAP 10 创建集群 11 安装Kerberos 12 安装HDFS 13 安装Ranger 14 安装YARN+MR 15 安装HIVE 16 安装HBase 17 安装Spark2 18 安装Flink 19 安装Kafka 20 安装Flume
74 0
Hadoop学习笔记(HDP)-Part.19 安装Kafka
|
3月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
在Linux系统上安装Hadoop的详细步骤
【1月更文挑战第4天】在Linux系统上安装Hadoop的详细步骤
426 0
|
4月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
hadoop 安装系列教程二——伪分布式
hadoop 安装系列教程二——伪分布式
46 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop Java
hadoop系列——linux hadoop安装
hadoop系列——linux hadoop安装
77 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop【部署 01】腾讯云Linux环境CentOS Linux release 7.5.1804单机版hadoop-3.1.3详细安装步骤(安装+配置+初始化+启动脚本+验证)
Hadoop【部署 01】腾讯云Linux环境CentOS Linux release 7.5.1804单机版hadoop-3.1.3详细安装步骤(安装+配置+初始化+启动脚本+验证)
88 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据成长之路------hadoop集群的部署(2)Hadoop集群安装部署
大数据成长之路------hadoop集群的部署(2)Hadoop集群安装部署
81 0
|
4月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
Hadoop学习笔记(HDP)-Part.20 安装Flume
01 关于HDP 02 核心组件原理 03 资源规划 04 基础环境配置 05 Yum源配置 06 安装OracleJDK 07 安装MySQL 08 部署Ambari集群 09 安装OpenLDAP 10 创建集群 11 安装Kerberos 12 安装HDFS 13 安装Ranger 14 安装YARN+MR 15 安装HIVE 16 安装HBase 17 安装Spark2 18 安装Flink 19 安装Kafka 20 安装Flume
54 0
Hadoop学习笔记(HDP)-Part.20 安装Flume