hadoop查看占用情况

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mob64ca12ea8117 2023-10-04 14:37:52 ©著作权

文章标签 Hadoop hadoop apache 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop查看占用情况

引言

Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源软件框架。在使用Hadoop时，我们经常需要了解集群中不同节点的资源占用情况，以便进行性能优化和资源管理。本文将介绍如何使用Hadoop提供的工具和API来查看集群的资源占用情况。

Hadoop工具

Hadoop提供了一些用于查看资源占用情况的工具：

Hadoop Web界面：Hadoop集群的Web界面提供了实时监控和查看集群状态的功能。可以通过浏览器访问http://<namenode>:50070来查看Hadoop的NameNode状态，或者访问http://<resourcemanager>:8088来查看YARN的ResourceManager状态。
Hadoop命令行工具：Hadoop提供了一些命令行工具，如hadoop dfsadmin和yarn top，可以用来查看集群的资源使用情况和运行中的作业。

下面我们将通过代码示例详细介绍如何使用Hadoop的Java API来查看资源占用情况。

Hadoop Java API

Hadoop的Java API提供了一些类和接口，可以用于编写自定义的资源监控程序。下面是一个例子，展示了如何使用Java API来获取Hadoop集群中每个节点的内存使用情况：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.NodeReport;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource;

public class HadoopResourceMonitor {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

        // 获取YARN的Node报告
        YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
        yarnClient.init(conf);
        yarnClient.start();
        List<NodeReport> nodeReports = yarnClient.getNodeReports(NodeState.RUNNING);

        // 打印每个节点的内存使用情况
        for (NodeReport nodeReport : nodeReports) {
            Resource resource = nodeReport.getCapability();
            System.out.println("Node: " + nodeReport.getNodeId());
            System.out.println("Memory: " + resource.getMemory());
            System.out.println("vCores: " + resource.getVirtualCores());
            System.out.println();
        }

        yarnClient.stop();
    }
}

运行上述代码，将会输出集群中每个节点的内存使用情况。这里我们使用了YarnClient类来获取YARN的Node报告，并通过Resource类获取节点的内存和虚拟核心数。

类图

下面是一个类图，展示了上述代码中使用的一些关键类和接口：

classDiagram
    Configuration <|-- HadoopResourceMonitor
    FileSystem <|-- HadoopResourceMonitor
    YarnClient <|-- HadoopResourceMonitor
    YarnClient --> NodeReport
    NodeReport --> Resource