背景:
公司自建IDC机房,基于IDC机房构建大数据集群;需要对集群资源进行监控,集群采用的是CDH集群,采集主要分两块进行:成都创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务,包含不限于成都网站建设、成都网站设计、冠县网络推广、重庆小程序开发公司、冠县网络营销、冠县企业策划、冠县品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等,从售前售中售后,我们都将竭诚为您服务,您的肯定,是我们最大的嘉奖;成都创新互联公司为所有大学生创业者提供冠县建站搭建服务,24小时服务热线:18980820575,官方网址:www.cdcxhl.com
HDFS和YARN相关的指标进行采集
IDC机器自身的指标进行采集
注意: 也许有人会有疑惑,CM界面已经提供了监控的图表,为什么还需要自己进行展示。原因在于,这些信息需要集成到内部的数据平台上面去,做成对应的数据报表,可视化的方式展示在自己的数据平台上实现思路大致可以分为两种:
使用CM所提供的Java API去获取 使用CM提供的REST API去获取
其实两者本质上是一样的,CM所提供的Java API也是按照REST API那套来实现的,两者是保持一致的
核心代码如下:
public class IdcHostResource {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IdcHostResource.class);
static RootResourceV18 apiRoot;
// TODO... 写死了,需要改进
static {
apiRoot = new ClouderaManagerClientBuilder()
.withHost("cm ip")
.withPort(7180)
.withUsernamePassword("user", "passwd")
.build()
.getRootV18();
}
/**
* 固定获取Host的基本资源信息
*/
public static List<IdcHostBasicInfo> getAllHostResource() {
List<IdcHostBasicInfo> hosts = new ArrayList<IdcHostBasicInfo>();
HostsResourceV10 hostsResourceV10 = apiRoot.getHostsResource();
List<ApiHost> hostLists = hostsResourceV10.readHosts(DataView.SUMMARY).getHosts();
LOGGER.info("Total" + hostLists.size() + "Host");
for (ApiHost hostList : hostLists) {
IdcHostBasicInfo host = formatHost(hostsResourceV10.readHost(hostList.getHostId()));
LOGGER.info("Host Name:" + host.getHostName());
LOGGER.info("Host Health Summary:" + host.gethostHealthSummary());
LOGGER.info("Host Physical Memory:" + host.getTotalPhysMemBytes());
hosts.add(host);
}
return hosts;
}
public static IdcHostBasicInfo formatHost(ApiHost apiHost) {
IdcHostBasicInfo idcHostBasicInfo = new IdcHostBasicInfo();
idcHostBasicInfo.sethostHealthSummary(apiHost.getHealthSummary().toString());
idcHostBasicInfo.setHostName(apiHost.getHostname());
idcHostBasicInfo.setTotalPhysMemBytes(apiHost.getTotalPhysMemBytes());
return idcHostBasicInfo;
}
/**
* 通过tsquery来动态获取对应的metrics info
*
* @param query
* @param startTime
* @param endTime
* @return
*/
public static List<IdcMetricInfo> getHostMetrics(String query, String startTime, String endTime) throws ParseException {
TimeSeriesResourceV11 timeSeriesResourceV11 = apiRoot.getTimeSeriesResource();
ApiTimeSeriesResponseList responseList = timeSeriesResourceV11.queryTimeSeries(query, startTime, endTime);
List<ApiTimeSeriesResponse> apiTimeSeriesResponseList = responseList.getResponses();
List<IdcMetricInfo> metrics = formatApiTimeSeriesResponseList(apiTimeSeriesResponseList);
return metrics;
}
public static List<IdcMetricInfo> formatApiTimeSeriesResponseList(List<ApiTimeSeriesResponse> apiTimeSeriesResponseList) throws ParseException {
List<IdcMetricInfo> metrics = new ArrayList<IdcMetricInfo>();
DateUtils dateUtils = new DateUtils();
for (ApiTimeSeriesResponse apiTimeSeriesResponse : apiTimeSeriesResponseList) {
List<MetricData> dataList = new ArrayList<MetricData>();
List<ApiTimeSeries> apiTimeSeriesResponseLists = apiTimeSeriesResponse.getTimeSeries();
for (ApiTimeSeries apiTimeSeries : apiTimeSeriesResponseLists) {
LOGGER.info("query sql is: " + apiTimeSeries.getMetadata().getExpression());
IdcMetricInfo metric = new IdcMetricInfo();
metric.setMetricName(apiTimeSeries.getMetadata().getMetricName());
metric.setEntityName(apiTimeSeries.getMetadata().getEntityName());
metric.setStartTime(apiTimeSeries.getMetadata().getStartTime().toString());
metric.setEndTime(apiTimeSeries.getMetadata().getEndTime().toString());
for (ApiTimeSeriesData apiTimeSeriesData : apiTimeSeries.getData()) {
MetricData data = new MetricData();
// 在Data中插入EntityName,避免重复数据的产生
data.seHostname(apiTimeSeries.getMetadata().getEntityName());
// CM默认得到的时间格式为 EEE MMM dd HH:mm:ss 'CST' yyyy,转换时间格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
data.setTimestamp(dateUtils.parse(apiTimeSeriesData.getTimestamp().toString()));
data.setType(apiTimeSeriesData.getType());
data.setValue(apiTimeSeriesData.getValue());
dataList.add(data);
}
metric.setData(dataList);
metrics.add(metric);
}
}
return metrics;
}
注意:
代码中涉及到的DateUtils需要自己去进行实现
通过这部分代码可以通过传入tsquery的方式去获取对应的idc集群的metric信息;接下来的代码我们只需要通过ServiceImpl去实现对应的监控指标的获取代码即可
如果想通过cm api与spring boot整合的,这其中还会遇到2个问题:
依赖冲突问题,主要表现在jackson与cxf的冲突;通过排jar包的方式可以解决正则解析错误,该问题为cm使用过程中的一个坑,目前仍在排查当中,具体表现形式为:
这里面有个空格,因此在编译的过程中直接会报正则解析的错误;但是我们可以发现在cm 6.x的api版本中已经没有这个问题了:
因此可以直接升级api的版本来解决该问题,但是随之带来的问题就是与线上运行的cm版本不一致(线上的版本为5.13.2),因此对于如何解决仍然需要思考;不过经过测试发现,使用cm 6.x版本的api,对于目前线上那套版本的相关指标并不影响
分享题目:你懂集群monitoring么?(一)——IDC机房有关技术指标获取
路径分享:https://www.cdcxhl.com/article20/gidoco.html
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