28、ASDF：用于诊断Hadoop性能问题的自动化在线框架

ASDF：用于诊断Hadoop性能问题的自动化在线框架

在当今的大数据环境中，Hadoop作为一个广泛使用的分布式计算框架，其性能问题的诊断至关重要。ASDF（Automated, Online Framework for Diagnosing Performance Problems）为解决Hadoop性能问题提供了一种有效的自动化在线诊断方案。下面将详细介绍ASDF的相关内容，包括数据收集、分析模块、设计选择以及在Hadoop中的应用。

1. 数据收集

在ASDF中，数据收集是诊断性能问题的基础。系统的各种性能指标，如CPU使用率、上下文切换率、分页活动、I/O活动、文件使用情况、网络活动（针对特定协议）和内存使用等，传统上会记录在 /proc 伪文件系统中，并通过 /proc 解析工具（如 sysstat 包中的 sadc ）进行收集。

ASDF使用了修改版的 sysstat 代码，以库 libsadc 的形式存在，它能够以C数据结构的形式收集系统级和进程级的统计信息。 ASDF sadc 数据收集模块将这些 /proc 黑盒指标作为 fpt-core 的输出，并提供给 fpt-core 的分析模块。

为了收集远程统计信息，ASDF使用了ZeroC的ICE（Internet Communications Engine）RPC来生成RPC存根，这些存根与