HBase监控指标95rt实现流程
步骤概览
以下是实现HBase监控指标95rt的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 创建一个HBase表用于存储监控指标数据 |
| 步骤二 | 编写一个Java程序获取HBase监控指标 |
| 步骤三 | 将获取到的监控指标数据写入HBase表 |
| 步骤四 | 实现95rt指标的计算功能 |
步骤详解
步骤一：创建HBase表
首先，我们需要创建一个HBase表，用于存储监控指标数据。可以使用HBase Shell或Java API进行表的创建。
// 创建HBase表的Java代码示例
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
public class CreateTable {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建HBase配置对象
org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
// 创建HBase连接对象
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = connection.getAdmin();
// 定义表名
TableName tableName = TableName.valueOf("monitoring_metrics");
// 创建表描述符
HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);
// 添加列族描述符
HColumnDescriptor columnDescriptor = new HColumnDescriptor("metrics_data");
tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);
// 创建表
admin.createTable(tableDescriptor);
// 关闭连接
admin.close();
connection.close();
}
}
步骤二：获取HBase监控指标
接下来，我们需要编写一个Java程序，用于获取HBase的监控指标。可以使用HBase的Metrics API获取各种监控指标。
// 获取HBase监控指标的Java代码示例
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.metrics.MetricsServlet;
import org.apache.hadoop.hbase.metrics.MetricsUtil;
import org.apache.hadoop.metrics2.MetricsSystem;
import org.apache.hadoop.metrics2.lib.DefaultMetricsSystem;
import org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory;
import org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsRegistry;
public class GetMetrics {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建HBase配置对象
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
// 获取Metrics系统对象
MetricsSystem metricsSystem = DefaultMetricsSystem.initialize("HBase");
// 获取Metrics注册表
MutableMetricsRegistry registry = metricsSystem.getMutableMetricsRegistry();
// 获取Metrics工厂
MutableMetricsFactory factory = MetricsUtil.getMetricsFactory(conf);
// 获取Metrics
MetricsServlet servlet = new MetricsServlet(registry, factory);
servlet.printMetrics(System.out);
}
}
步骤三：写入HBase表
获取到监控指标数据后，我们需要将其写入到之前创建的HBase表中。
// 写入HBase表的Java代码示例
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
public class WriteMetrics {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建HBase配置对象
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
// 创建HBase连接对象
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
// 定义表名
TableName tableName = TableName.valueOf("monitoring_metrics");
// 获取表对象
Table table = connection.getTable(tableName);
// 创建Put对象，用于插入数据
Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key"));
// 添加列族、列和值
put.addColumn(Bytes.toBytes("metrics_data"), Bytes.toBytes("metric"), Bytes.toBytes("value"));
// 插入数据
table.put(put);
// 关闭连接
table.close();
connection.close();
}
}
步骤四：计算95rt指标
最后，我们需要计算95rt（95th percentile response time）指标。可以使用HBase的Scan功能获取表中的数据，并进行计算。
// 计算95rt指标的Java代码示
