centos集群上安装ganglia-3.6.0监控hadoop-2.2.0和hbase-0.96.0

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Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目,设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据(如处理器速度、内存使用量等)的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式,才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展。gmond 带来的系统负载非常少,这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码,而不会影响用户性能。

一、Ganglia组件

Ganglia 监控套件包括三个主要部分:gmond,gmetad,和网页接口,通常被称为ganglia-web。

Gmond :是一个守护进程,他运行在每一个需要监测的节点上,收集监测统计,发送和接受在同一个组播或单播通道上的统计信息 如果他是一个发送者(mute=no)他会收集基本指标,比如系统负载(load_one),CPU利用率。他同时也会发送用户通过添加C/Python模块来自定义的指标。 如果他是一个接收者(deaf=no)他会聚合所有从别的主机上发来的指标,并把它们都保存在内存缓冲区中。

Gmetad:也是一个守护进程,他定期检查gmonds,从那里拉取数据,并将他们的指标存储在RRD存储引擎中。他可以查询多个集群并聚合指标。他也被用于生成用户界面的web前端。

Ganglia-web :顾名思义,他应该安装在有gmetad运行的机器上,以便读取RRD文件。 集群是主机和度量数据的逻辑分组,比如数据库服务器,网页服务器,生产,测试,QA等,他们都是完全分开的,你需要为每个集群运行单独的gmond实例。

一般来说每个集群需要一个接收的gmond,每个网站需要一个gmetad。

Ganglia工作流如图所示:


左边是运行在各个节点上的gmond进程,这个进程的配置只由节点上/etc/gmond.conf的文件决定。所以,在各个监视节点上都需要安装和配置该文件。

右上角是更加负责的中心机(通常是这个集群中的一台,也可以不是)。在这个台机器上运行这着gmetad进程,收集来自各个节点上的信息并存储在rrdtool上,该进程的配置只由/etc/gmetad.conf决定。   

右下角显示了关于网页方面的一些信息。我们的浏览网站时调用php脚本,从RRDTool数据库中抓取信息,动态的生成各类图表。

二、安装依赖

注:建议使用超级用户安装

  1. #yum install –y gcc gcc-c++ libpng freetype zlib libdbi apr*  libxml2-devel pkg-config glib pixman \  
  2. pango pango-devel freetye-devel fontconfig cairo cairo-devel libart_lgpl libart_lgpl-devel pcre* rrdtool*  
三、安装expat依赖

  1. #cd /home/aaron  
  2. #wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/expat/expat/2.1.0/expat-2.1.0.tar.gz  
  3. #tar -xf expat-2.1.0.tar.gz  
  4. #cd expat-2.1.0  
  5. #./configure --prefix=/usr/local/expat  
  6. #make  
  7. #make install  

对于64位操作系统,需要手动的拷贝下动态链接库到lib64下

  1. #mkdir /usr/local/expat/lib64  
  2. #cp -a /usr/local/expat/lib/* /usr/local/expat/lib64/  

四、安装confuse

  1. #cd /home/aaron  
  2. #wget http://ftp.twaren.net/Unix/NonGNU//confuse/confuse-2.7.tar.gz  
  3. #tar -xf confuse-2.7.tar.gz  
  4. #cd confuse-2.7  
  5. #./configure CFLAGS=-fPIC --disable-nls --prefix=/usr/local/confuse    
  6. #make    
  7. #make install    
64bit机器需要拷贝动态链接库:
  1. #mkdir -p /usr/local/confuse/lib64    
  2. #cp -a -f /usr/local/confuse/lib/* /usr/local/confuse/lib64/    
五、安装ganglia
  1. #cd /home/aaron  
  2. #wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/ganglia/ganglia%20monitoring%20core/3.6.0/ganglia-3.6.0.tar.gz  
  3. #tar -xf ganglia-3.6.0.tar.gz  
  4. #cd ganglia-3.6.0  
  5. #./configure --with-gmetad --enable-gexec --with-libconfuse=/usr/local/confuse --with-libexpat=/usr/local/expat --prefix=/usr/local/ganglia --sysconfdir=/etc/ganglia  
  6. #make    
  7. #make install    
六、服务端配置
创建rrdtool数据目录,看$ganglia-3.2.0/web/conf.php里面的gmetad_root变量,并根据apache的运行用户创建权限,例如apache运行于apache用户上 。
  1. #mkdir -p /var/lib/ganglia/rrds  
  2. #mkdir -p /var/lib/ganglia/dwoo  
  3. #chown -R root:root /var/lib/ganglia  
配置一个数据源,修改/etc/ganglia/gmetad.conf文件,同时将运行用户设置为rrdtool的目录权限用户,例如apache用户
  1. data_source "hadoop" 192.168.1.108:8649  
  2. setuid_username "root"  
说明:这里的 " hadoop " 表示的是集群的名称,后面的内容是这个集群中所包含的主机信息,也就是要监控的主机ip。
添加自启动脚本
  1. #cp -f gmetad/gmetad.init /etc/init.d/gmetad  
  2. #cp -f /usr/local/ganglia/sbin/gmetad /usr/sbin/gmetad  
  3. #chkconfig --add gmetad  
启动gmetad服务
  1. #service gmetad start  
看见Starting GANGLIA gmetad: [ OK ]就代表运行正常了。 通过telnet localhost 8651验证gmetad是否正常
七、客户端配置(gmond节点)
本机安装如下:
  1. #cp -f gmond/gmond.init /etc/init.d/gmond  
  2. #cp -f /usr/local/ganglia/sbin/gmond /usr/sbin/gmond  
  3. #chkconfig --add gmond  
  4. #gmond --default_config > /etc/ganglia/gmond.conf  
对于生成的默认配置文件需要做适当的修改
  1. globals {  
  2.   daemonize = yes  
  3.   setuid = yes  
  4.   user = root /*运行Ganglia的用户*/  
  5.   debug_level = 0  
  6.   max_udp_msg_len = 1472  
  7.   mute = no  
  8.   deaf = no  
  9.   host_dmax = 120 /*secs */  
  10.   cleanup_threshold = 300 /*secs */  
  11.   gexec = no  
  12.   send_metadata_interval = 15 /*发送数据的时间间隔*/  
  13. }  
  14.   
  15. cluster {  
  16.   name = "hadoop" /*集群名称*/  
  17.   owner = "root" /*运行Ganglia的用户*/  
  18.   latlong = "unspecified"  
  19.   url = "unspecified"  
  20. }  
  21.   
  22. udp_send_channel {  
  23. #  mcast_join =  239.2.11.71  /*注释掉组播*/  
  24.   host = 192.168.1.108/*发送给安装gmetad的机器*/  
  25.   port = 8649  
  26.   ttl = 1  
  27. }  
  28.   
  29. udp_recv_channel {  #接受UDP包配置  
  30. # mcast_join = 239.2.11.71  
  31.   port = 8649   
  32. # bind = 239.2.11.71  
  33. }  
其中name是将要在服务端进行的分组,是服务端的数据源。接下来开启服务
  1. #service gmond start  
看见Starting GANGLIA gmetad: [ OK ]代表启动成功。如果有失败,可以讲gmond.conf中的debug从0改为100,看更多的日志,然后进行排查。

八、服务端的WEB配置
PHP程序需要依赖Apache来运行,因此需要安装如下依赖

  1. # yum -y install php httpd   
  2. # service httpd start //启动httpd 服务  

九、测试安装是否成功 

  1. # vi /var/www/html/index.php   
输入: 
  1. <?php   
  2. phpinfo();   
  3. ?>   
保存,然后浏览器 master/index.php 
正常是看到php的信息。 
  1. #cd /home/ruifeng.shan  
  2. #wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/ganglia/ganglia-web/3.5.10/ganglia-web-3.5.10.tar.gz  
  3. #tar -xf ganglia-web-3.5.10.tar.gz  
  4. #cd ganglia-web-3.5.10  
  5. #make install  
这样 在/var/www/html/下 生成了 ganglia 目录
注:
Ganglia访问失败:
There was an error collecting ganglia data (127.0.0.1:8652): fsockopen error: Permission denied
解决:
需要关闭selinux:vi /etc/selinux/config,把SELINUX=enforcing改成SELINUX=disable;需要重启机器。
可以使用命令setenforce 0来关闭selinux而不需要重启,刷新页面,即可访问。但此方法只是一权宜之计。要想永久修改selinux设置,还是要使用第一种方法。 
重启httpd服务器即可看到效果 
  1. #service httpd restart  
使用http://master/ganglia查看对应的ganglia信息。(注:master为运行gmetad的主机的hostname)

Hadoop和HBase社区一直使用它作为监控集群的业界标准方案。在maste上安装gmetad,在master、node、slave上安装gmond。为了监控Hadoop和HBase,需要对它们做一些配置。这里Hadoop使用的是2.2.0版本,HBase使用的是0.96.0这个版本。这里监控的分布式集群也是文章《Ubuntu和CentOS中分布式配置Hadoop-2.2.0》和《CentOS分布式环境安装HBase-0.96.0》中布置的hadoop和hbase。

为了能让ganglia监控hadoop,Hadoop2.2.0需要配置hadoop-2.2.0/etc/hadoop/目录下的hadoop-metrics.properties和hadoop-metrics2.properties文件。其中,hadoop-metrics.properties配置如下:

  1. # Configuration of the "dfs" context for null  
  2. dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContext  
  3.   
  4. # Configuration of the "dfs" context for file  
  5. #dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.file.FileContext  
  6. #dfs.period=10  
  7. #dfs.fileName=/tmp/dfsmetrics.log  
  8.   
  9. # Configuration of the "dfs" context for ganglia  
  10. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)  
  11. # dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext  
  12. # dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31  
  13. # dfs.period=10  
  14. # dfs.servers=localhost:8649  
  15.   
  16.   
  17. # Configuration of the "mapred" context for null  
  18. mapred.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContext  
  19.   
  20. # Configuration of the "mapred" context for file  
  21. #mapred.class=org.apache.hadoop.metrics.file.FileContext  
  22. #mapred.period=10  
  23. #mapred.fileName=/tmp/mrmetrics.log  
  24.   
  25. # Configuration of the "mapred" context for ganglia  
  26. # Pick one: Ganglia 3.0 (former) or Ganglia 3.1 (latter)  
  27. # mapred.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext  
  28. # mapred.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31  
  29. # mapred.period=10  
  30. # mapred.servers=localhost:8649  
  31.   
  32.   
  33. # Configuration of the "jvm" context for null  
  34. #jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContext  
  35.   
  36. # Configuration of the "jvm" context for file  
  37. #jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.file.FileContext  
  38. #jvm.period=10  
  39. #jvm.fileName=/tmp/jvmmetrics.log  
  40.   
  41. # Configuration of the "jvm" context for ganglia  
  42. # jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext  
  43. # jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31  
  44. # jvm.period=10  
  45. # jvm.servers=localhost:8649  
  46.   
  47. # Configuration of the "rpc" context for null  
  48. rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContext  
  49.   
  50. # Configuration of the "rpc" context for file  
  51. #rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.file.FileContext  
  52. #rpc.period=10  
  53. #rpc.fileName=/tmp/rpcmetrics.log  
  54.   
  55. # Configuration of the "rpc" context for ganglia  
  56. # rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext  
  57. # rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31  
  58. # rpc.period=10  
  59. # rpc.servers=localhost:8649  
  60.   
  61.   
  62. # Configuration of the "ugi" context for null  
  63. ugi.class=org.apache.hadoop.metrics.spi.NullContext  
  64.   
  65. # Configuration of the "ugi" context for file  
  66. #ugi.class=org.apache.hadoop.metrics.file.FileContext  
  67. #ugi.period=10  
  68. #ugi.fileName=/tmp/ugimetrics.log  
  69.   
  70. # Configuration of the "ugi" context for ganglia  
  71. # ugi.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext  
  72. # ugi.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31  
  73. # ugi.period=10  
  74. # ugi.servers=localhost:8649  

hadoop-metrics2.properties文件配置如下:

  1. #  
  2. #   Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more  
  3. #   contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with  
  4. #   this work for additional information regarding copyright ownership.  
  5. #   The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0  
  6. #   (the "License"); you may not use this file except in compliance with  
  7. #   the License.  You may obtain a copy of the License at  
  8. #  
  9. #       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0  
  10. #  
  11. #   Unless required by applicable law or agreed to in writing, software  
  12. #   distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,  
  13. #   WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.  
  14. #   See the License for the specific language governing permissions and  
  15. #   limitations under the License.  
  16. #  
  17.   
  18. # syntax: [prefix].[source|sink].[instance].[options]  
  19. # See javadoc of package-info.java for org.apache.hadoop.metrics2 for details  
  20.   
  21. ##############一定要注释掉原来的这块,否则会监控不到#########  
  22. #*.sink.file.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  23. # default sampling period, in seconds  
  24. #*.period=10  
  25. #############################################################  
  26.   
  27. # The namenode-metrics.out will contain metrics from all context  
  28. #namenode.sink.file.filename=namenode-metrics.out  
  29. # Specifying a special sampling period for namenode:  
  30. #namenode.sink.*.period=8  
  31.   
  32. #datanode.sink.file.filename=datanode-metrics.out  
  33.   
  34. # the following example split metrics of different  
  35. # context to different sinks (in this case files)  
  36. #jobtracker.sink.file_jvm.context=jvm  
  37. #jobtracker.sink.file_jvm.filename=jobtracker-jvm-metrics.out  
  38. #jobtracker.sink.file_mapred.context=mapred  
  39. #jobtracker.sink.file_mapred.filename=jobtracker-mapred-metrics.out  
  40.   
  41. #tasktracker.sink.file.filename=tasktracker-metrics.out  
  42.   
  43. #maptask.sink.file.filename=maptask-metrics.out  
  44.   
  45. #reducetask.sink.file.filename=reducetask-metrics.out  
  46.   
  47. *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31  
  48. *.sink.ganglia.period=10  
  49.   
  50. *.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both  
  51. *.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40  
  52.   
  53. namenode.sink.ganglia.servers=master:8649  
  54. resourcemanager.sink.ganglia.servers=master:8649  
  55.   
  56. datanode.sink.ganglia.servers=master:8649    
  57. nodemanager.sink.ganglia.servers=master:8649    
  58.     
  59.     
  60. maptask.sink.ganglia.servers=master:8649    
  61. reducetask.sink.ganglia.servers=master:8649   
为了让ganglia监控hbase,需要配置hbase-0.96.0目录下的conf目录中的hadoop-metrics2-hbase.properties文件。内容如下:

  1. # syntax: [prefix].[source|sink].[instance].[options]  
  2. # See javadoc of package-info.java for org.apache.hadoop.metrics2 for details  
  3.   
  4. ##############一定要注释掉原来的这块,否则会监控不到#########  
  5. #*.sink.file*.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  6. # default sampling period  
  7. #*.period=10  
  8. #############################################################  
  9.   
  10. # Below are some examples of sinks that could be used  
  11. # to monitor different hbase daemons.  
  12.   
  13. # hbase.sink.file-all.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  14. # hbase.sink.file-all.filename=all.metrics  
  15.   
  16. # hbase.sink.file0.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  17. # hbase.sink.file0.context=hmaster  
  18. # hbase.sink.file0.filename=master.metrics  
  19.   
  20. # hbase.sink.file1.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  21. # hbase.sink.file1.context=thrift-one  
  22. # hbase.sink.file1.filename=thrift-one.metrics  
  23.   
  24. # hbase.sink.file2.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  25. # hbase.sink.file2.context=thrift-two  
  26. # hbase.sink.file2.filename=thrift-one.metrics  
  27.   
  28. # hbase.sink.file3.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink  
  29. # hbase.sink.file3.context=rest  
  30. # hbase.sink.file3.filename=rest.metrics  
  31.   
  32. *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31  
  33. *.sink.ganglia.period=10  
  34.   
  35. hbase.sink.ganglia.period=10  
  36. hbase.sink.ganglia.servers=master:8649  
CentOS7零基础部署ELK(7.2.0)集群步骤并监控日志告警 本人完全从Linux零基础一步步摸索总结出来的部署步骤。 ELK大致工作流程:Filebeat → Redis → Logstash → Elasticsearch → Kibana,Elastalert定时查询Elasticsearch保存的数据,当数据符合设定的规则时触发告警,发送 短信、微信、邮件通知。 ELK相关软件的版本都是7.2.0,Redis是5.0.4版本,Elastalert是0.1.39(需安装Python2),CentOS7.3。 立即下载

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ganglia安装部署并实现监控Hadoop和Hbase

环境: centos6.10 hadoop-3.1.3 hbase-2.1.10 ganglia-6.8 节点: 主机名:IP地址 进程 myhbase:192.168.130.28(从) secondrynamenode datanode hregionserver xmhl :192.168.130.29(主) namenode datanode hmaster xmhl30:192.168.130.30 (从) datanode hregionserver Ganglia组

weixin_47303949的博客 361

闲人闲谈PS之十二——WBS-BOM在装备制造项目中的实战解析

本文深入解析了WBS-BOM在装备制造项目中的核心应用。针对按订单设计/生产的行业痛点,WBS-BOM作为项目专属物料清单,完美连接SAP PS与PP模块,确保MRP能基于项目进行精准物料需求计算,实现从设计到生产的全链路项目化跟踪与管理。

weixin_29284885的博客 400

YOLOv8安防监控实战:跌倒/闯入/徘徊实时检测(附TensorRT加速+声光报警部署代码)

精准性:针对跌倒/闯入/徘徊的行为特征优化,准确率达89.3%,误报率低于5次/天;实时性:TensorRT加速到50+FPS,报警延迟<1秒,满足安防“黄金响应时间”;低成本:无需专用AI芯片,RTX 3060或Jetson Orin就能跑,硬件成本比传统方案低60%;易部署:代码全开源,提供从模型训练到硬件联动的完整流程,2天即可搭起原型系统。如果你的安防监控还在“漏报误报”“响应慢”,建议先从跌倒检测的姿态过滤改起——用100张样本测试,再集成TensorRT加速,90%能看到明显改善。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 681

Ganglia监控Hadoop与HBase集群

Hadoop 集群基本部署完成,接下来就需要有一个监控系统,能及时发现性能瓶颈,给故障排除提供有力依据。监控hadoop集群系统好用的比较少,自身感觉 ambari比较好用,但不能监控已有的集群环境,挺悲催的。ganglia在网上看到原生支持Hadoop、Hbase性能监控,试用一段时间感觉还不 错,监控项比较全面,配置简单,软件包在epel网络源中,使用yum安装方便快捷。 Gangl

xinxiangsui2008的专栏 557

MIKE水动力笔记18_如何将dfsu流场模拟结果的数据导出成txt文件

MIKE的模拟结果dfsu文件的数据是可以导出的,导出格式为xyz,我们也可以将其改后缀改为txt文本格式,其中包含了某一时刻下所有网格坐标点的数据。

晏长街的博客 4410

CentOS集群上安装Ganglia-3.6.1监控

CentOS集群上安装Ganglia-3.6.1监控       1、安装依赖 1、建议使用超级用户安装 yum -y install apr-devel apr-util check-devel cairo-devel pango-devel libxml2-devel \ rpmbuild glib2-devel dbus-devel freetype-devel font...

hdu05051124的专栏 364

【推荐100个unity插件之27】推荐5种办法实现unity人物布料系统 衣服裙子飘动 头发飘动 胸部抖动 骨骼模拟 配件摆动 尾巴摆动 —— 主要是Magica Cloth 2插件

要实现Unity中的人物布料系统并使其具备动态效果,可以探索多种技术方法。这些方法不仅可以使衣服、裙子、头发等元素自然飘动,还可以实现胸部抖动、骨骼模拟、配件摆动和尾巴摆动等细致效果。本文将深入探讨五种实现这些动态效果的技术方案,从基础的物理模拟到高级的动画控制,帮助你打造逼真的人物表现。本文主要探究Magica Cloth 2的使用,因为我想探究最好的实现方法,而不是探究最多的实现方法。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 6306

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

2020-12-25 Ganglia在Hadoop上的配置

Ganglia在Hadoop上的配置 参考博客1:https://www.cnblogs.com/flytor/p/11440804.html 参考博客2:https://blog.csdn.net/seedcup/article/details/53228684 参考博客3:https://blog.csdn.net/wuliowen/article/details/70324775 通过yum方式安装Ganglia的过程 CentOS系统中默认的yum源并没有包含Ganglia,所以必须安装扩展的yu

m0_50137969的博客 323

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

基于PCA9422与PIC18LF45K40的便携设备电源管理方案

在便携式设备设计中,电源管理是决定续航与稳定性的核心。锂电池供电系统通常需要多路电压输出、充电控制与低功耗调度,传统分立方案元件多、灵活性差。通过集成PMIC与低功耗MCU的协同,利用I2C总线动态配置LDO输出和充电参数,可实现软件定义电源,显著降低休眠功耗并简化外围电路。这种架构特别适合无线传感器节点、手持数据记录仪等场景,能在不修改硬件的情况下适配不同传感器与工作模式。本文以PCA9422电源管理芯片与PIC18LF45K40低功耗MCU为例,详细解析从硬件设计到固件调度的完整实现,并分享实测功耗数据

weixin_34377919的博客 182

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Ganglia监控hdfs+hbase集群

Ganglia     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工作原理 ...

keeper的博客 523

nagios整合ganglia实现hadoop、Hbase监控及手机短信报警

预计该博文篇幅较长,这里不再废话,对ganglia不太了解的去问谷老师,直接看环境:hadoop1.updb.com192.168.0.101 hadoop2.updb.com192.168.0.102 hadoop3.updb.com192.168.0.103 hadoop4.updb...

weixin_33915554的博客 235

使用GANGLIA对HADOOP进行监控

Ganglia是一个监控服务器,集群的开源软件,能够用曲线图表现最近一个小时,最近一天,最近一周,最近一月,最近一年的服务器或者集群的cpu负载,内存,网络,硬盘等指标。 Ganglia的强大在于:ganglia服务端能够通过一台客户端收集到同一个网段的所有客户端的数据,ganglia集群服务端能够通过一台服务端收集到它下属的所有客户端数据。这个体系设计表示一台服务器能够通过不同的分层能够管...

soledede 190

hadoop集群ambari搭建(1)之ambari-server安装

Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Ambari眼下已支持大多数Hadoop组件,包含HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。 Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookep...

aoe41606的博客 312

部署Ganglia监控Hadoop&Hbase

在运维hadoop的时候,经常会遇到一些性能问题。而性能问题,是无法简单通过web页面和log分析出来的。需要很多方面的指标。而Ganglia就是比较实用个监控工具之一。部署Ganglia,百度一下,很多人已经分享很多。结合众人的经验。并加入自己安装过程中遇到的问题,整理出本文。1. 准备了2台机器Server 192.168.0.11(gmetad,web,gmond-master) Clien...

weixin_33894640的博客 156

在 Ubuntu 14.04 Server 上安装 Ganglia

关于 Ganglia 软件,Ganglia是一个跨平台可扩展的,高性能计算系统下的分布式监控系统,如集群和网格。它是基于分层设计,它使用广泛的技术,如XML数据代表,便携数据传输,RRDtool用于数据存储和可视化。它利用精心设计的数据结构和算法实现每节点间并发非常低的。 它已移植到广泛的操作系统和处理器架构上,目前在世界各地成千上万的集群正在使用。它已 被用来连结大学校园和世界各地,可以处理2

Tim 529

ganglia安装教程(centos7)

ganglia 安装教程 依赖软件 http://nchc.dl.sourceforge.net/project/pcre/pcre/8.32/pcre-8.32.tar.gz tar xvzf pcre-8.32.tar.gz cd pcre-8.32 -./configure –prefix=/usr/local make &amp;&amp; make i...

dawuafang 471
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hxpjava1
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