YARN 节点健康监控案例：CPU 利用率报警
随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一款分布式计算框架，在处理海量数据方面发挥着重要作用。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理器，负责管理集群中所有资源的分配和调度。在 YARN 集群中，节点健康监控是保证集群稳定运行的关键。本文将围绕 YARN 节点健康监控，以 CPU 利用率报警为例，介绍相关代码技术。
YARN 节点健康监控概述
YARN 节点健康监控主要包括以下几个方面：
1. 节点 CPU 利用率
2. 节点内存使用情况
3. 节点磁盘空间使用情况
4. 节点网络状态
5. 节点进程状态
本文将重点介绍如何通过监控 YARN 节点的 CPU 利用率来实现报警功能。
监控工具选择
在 Hadoop 集群中，有多种工具可以用于监控节点健康，如 Ganglia、Nagios、Zabbix 等。本文选择使用 Python 编写一个简单的监控脚本，通过 SSH 连接到 YARN 节点，获取 CPU 利用率信息，并根据预设阈值进行报警。
代码实现
1. 获取 YARN 节点 CPU 利用率
我们需要编写一个 Python 脚本，用于获取 YARN 节点的 CPU 利用率。以下是一个简单的示例：
python
import subprocess
import re
def get_cpu_usage(node_ip):
command = f'ssh {node_ip} "top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/., ([0-9.])% id./1/"'"
result = subprocess.run(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
if result.returncode == 0:
cpu_usage = float(result.stdout.strip())
return cpu_usage
else:
raise Exception(f"Failed to get CPU usage on {node_ip}: {result.stderr}")
示例：获取节点 IP 地址为 192.168.1.10 的 CPU 利用率
node_ip = '192.168.1.10'
cpu_usage = get_cpu_usage(node_ip)
print(f"CPU usage on {node_ip}: {cpu_usage}%")
2. 设置报警阈值
根据实际情况，我们需要设置一个 CPU 利用率的报警阈值。以下是一个简单的示例：
python
ALERT_THRESHOLD = 80 设置 CPU 利用率报警阈值为 80%
3. 实现报警功能
当 CPU 利用率超过预设阈值时，我们需要实现报警功能。以下是一个简单的示例：
python
def send_alert(node_ip, cpu_usage):
发送报警信息，这里以发送邮件为例
subject = f"ALERT: High CPU usage on {node_ip}"
body = f"The CPU usage on {node_ip} is {cpu_usage}%."
recipient = 'admin@example.com' 设置报警接收人邮箱
command = f'smtp -v -S smtp.example.com:25 -o tls=yes -xu username -xp password -S from={recipient} -S to={recipient} -S subject="{subject}" -S body="{body}"'
subprocess.run(command, shell=True)
示例：当 CPU 利用率超过报警阈值时，发送报警信息
if cpu_usage > ALERT_THRESHOLD:
send_alert(node_ip, cpu_usage)
4. 定时监控
为了实现定时监控，我们可以使用 Python 的 `schedule` 库。以下是一个简单的示例：
python
import schedule
import time
def monitor_nodes():
获取所有 YARN 节点 IP 地址
node_ips = ['192.168.1.10', '192.168.1.11', '192.168.1.12']
for node_ip in node_ips:
try:
cpu_usage = get_cpu_usage(node_ip)
print(f"CPU usage on {node_ip}: {cpu_usage}%")
if cpu_usage > ALERT_THRESHOLD:
send_alert(node_ip, cpu_usage)
except Exception as e:
print(f"Error occurred while monitoring {node_ip}: {e}")
每 5 分钟监控一次
schedule.every(5).minutes.do(monitor_nodes)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
总结
本文介绍了如何使用 Python 编写一个简单的 YARN 节点健康监控脚本，通过 SSH 连接到 YARN 节点，获取 CPU 利用率信息，并根据预设阈值实现报警功能。在实际应用中，可以根据需求扩展监控功能，如添加内存、磁盘、网络等监控项，以及使用更复杂的报警机制，如短信、电话等。
通过本文的学习，读者可以了解到 YARN 节点健康监控的基本原理和实现方法，为构建稳定、高效的 Hadoop 集群提供技术支持。
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