目录一、apimonitor1. apimonitor简介2. apimonitor功能3. 技术架构4. 运行环境5. 代码及文档地址二、部署步骤1. 拉取代码2. 修改数据库建表sql3. 前往mysql建库并导入建表sql4. 修改jar包配置5. 运行jar包6. 访问验证三、apimonitor功能使用1. 单api监控设置2. 多api监控设置3. 探测启动开关4. 探测日志查看一、a
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2023-07-21 13:57:55
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要获取Metrics信息，监控1.加监听： 新的办法，直接一句话搞定 ssc. addSparkStreamingListener SparkStreaming、spark程序都能加监听只适合spark 2.2.0以上版本 ssc. addSparkStreamingListener2.老办法：解析Metrics的json串信息 好像是http请求之类的返回json串而且一般请求的4040端口有一
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2023-10-15 23:06:51
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Spark1.0.0可以通过以下几种方式来对Spark应用程序进行监控：
Spark应用程序的WebUI或者Spark Standalone的集群监控指标，然后通过支持指标收集的集群监控系统，如ganglia进行监控辅助监控工具
1：WebUI
Spark应用程序提交后，drive
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2023-10-05 16:20:43
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Spark实时监控yarn指标：
实时计算： sparkstreaming、flink
yarn：30T 2000core
spark、flink、mr
需求： 实时监控yarn资源使用情况
项目流程：
数据采集：采集yarn指标数据 =》 yarn api => 用户自己开发代码 jar
数据处理：实时处理 =》sparkstreaming
数据输出：mysql、ola
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2023-10-08 08:56:27
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# 监控Spark YARN任务状态
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了一种高效且易于使用的方式来处理大规模数据集。在Spark中，任务是分布式执行的，使用YARN作为资源管理器。因此，监控Spark YARN任务状态非常重要，以确保任务的正确执行和性能优化。
本文将介绍如何使用Spark的监控工具来监控和管理YARN任务的状态。我们将使用Pyth
原创
2023-11-18 15:10:25
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Prometheus 监控 （理论体系知识）prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。现在最常见的Docker、Mesos、Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控.Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供H
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2023-08-05 15:50:08
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ELFK日志分析系统之Filebeat一、Filebeat简介Filebeat有两个主要组成部分组成：prospector（探勘者）和harvesters（矿车）。这些组件一起来工作来读取文件并将时间数据发送到指定的output。prospector：负责找到所有需要进行读取的数据源。harvesters：负责读取单个文件的内容，并将内容发送到output中，负责文件的打开和关闭。二、Filebe
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现“go api 监控 docker状态”。以下是你需要遵循的步骤和代码示例。
### 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 创建Docker容器 |
| 3 | 使用Go编写API |
| 4 | 调用Docker API获取容器状态 |
| 5 | 返回容器状态到客户端 |
原创
2024-07-26 06:41:45
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# Spark任务监控的API实现指南
在云计算和大数据处理的快速发展中，Apache Spark已经成为一项流行的集群计算框架。对于使用Spark的开发者来说，实时监控任务的运行状态和性能指标非常重要。本文将引导你一步一步实现一个简单的Spark任务监控API，帮助你了解这一过程的每个环节。
## 流程概述
以下是实现Spark任务监控API的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
# 如何通过 Spark REST API 获取应用状态
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个广泛使用的框架，而 Spark REST API 是与 Spark 集群交互的重要工具之一。获取 Spark 应用的状态可以让我们实时监控应用的运行情况。本文将为你详细介绍如何使用 Spark REST API 获取应用状态，以下是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述
整体流程图如下：Spark资源调度和任务调度的流程：启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
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2023-09-21 10:09:49
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前言本文基于structured streaming开展。spark应用部署后因集群资源不足等问题导致应用出现‘卡住’现象，如下图所示。我们在应用部署后不可能时时关注应用的运行状况，应用可能卡住一晚、一天甚至更长时间，那么及时发现应用‘卡住’现象，排查卡住原因，也是很有必要的。参考1.spark官网提供了Monitoring Streaming Queries板块。有两种用于监视和调试active
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2023-09-05 15:04:38
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# Spark 任务状态监控日志查询
## 简介
在大数据领域，Spark 是一个非常常用的分布式计算框架。在实际开发过程中，我们经常需要对 Spark 任务的状态进行监控和查询。本文将介绍如何实现 Spark 任务状态监控日志查询，并给出相应的代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置 Spark 应用程序的日志级别 |
| 2 |
原创
2023-10-24 03:03:35
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一、API的介绍 （1）API定义 API（Application Programming Interface），应用程序编程接口，是一些预先定义的函数 目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部的工作机制的细节 简单来说，API就是对外的接口，利用API可以直接到达软件硬件内部来进行操作 （2）zabbix中的API Zabbix API开始
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2024-02-20 12:26:21
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一、Zabbix简介Zabbix 是一个企业级的、开源的、分布式的监控套件 Zabbix 可以监控网络和服务的监控状况.Zabbix 利用灵活的告警机制，允许用户对事件发送基于 Email 的告警.这样可以保证快速的对问题作出响应.Zabbix 可以利用存储数据提供杰出的报告及图形化方式. 这一特性将帮助用户完成容量规
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2024-03-17 08:45:41
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# 监控Yarn任务状态并开放API的实现指南
在现代大数据处理环境中，Apache Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是非常重要的资源管理平台。为了实时监控Yarn任务的状态，并开放相应的API，我们将通过几个主要步骤来实现这一目标。本文将为你详细讲解整个过程，并为每个步骤提供详细的代码示例。
## 整体流程概述
我们将通过以下步骤来实
原创
2024-09-09 05:23:14
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简介 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。每台计算机都运行一个收集和发
1. Spark监控页进入对应的application进入Tracking URL选择Streaming2. 监控指标Input Size 每个批次处理输入数据大小（如多少条日志）Processing Time 每个批次处理时间Scheduling Delay 每个批次延迟时间Status 每个批次的状态 queued排队等待，processing正在执行Active Batches 执行中/等待
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2024-02-26 14:33:29
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首先要祝大家2020年快乐！马上要过年了，大部分公司这个时候都不会再去谋求开新业务，而大数据工匠们，想要过好年，就要保证过年期间自己对自己的应用了如执掌。一般公司都会有轮值人员，至少要有春节应急预案，尤其是对于我们这些搞平台，或者线上应用的，应急预案更是必不可少。今天浪尖主要是分享一下关于在yarn上的spark 任务我们应该做哪些监控，如何监控。 Spark on yarn这种应用形态
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2024-05-17 13:29:47
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Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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2023-08-13 17:04:45
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