YARN 节点健康脚本：自定义健康检查集成
随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一款开源的大数据处理框架，被广泛应用于各个行业。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理器，负责管理集群资源，为应用程序提供资源分配和调度。为了保证 YARN 集群的稳定运行，节点健康检查变得尤为重要。本文将围绕 YARN 节点健康脚本，介绍如何进行自定义健康检查集成。
YARN 节点健康检查概述
YARN 节点健康检查主要包括以下几个方面：
1. CPU 使用率：检查节点 CPU 使用率是否超过预设阈值。
2. 内存使用率：检查节点内存使用率是否超过预设阈值。
3. 磁盘空间：检查节点磁盘空间是否充足。
4. 网络连接：检查节点网络连接是否正常。
5. 服务状态：检查 YARN 相关服务（如 ResourceManager、NodeManager）是否正常运行。
自定义健康检查脚本
以下是一个基于 Python 的 YARN 节点健康检查脚本示例：
python
import subprocess
import os
定义阈值
CPU_THRESHOLD = 80
MEMORY_THRESHOLD = 80
DISK_THRESHOLD = 80
获取 CPU 使用率
def get_cpu_usage():
try:
result = subprocess.check_output(['top', '-bn1'], stderr=subprocess.STDOUT)
for line in result.decode().split(''):
if 'Cpu(s)' in line:
cpu_usage = line.split()[1].split('%')[0]
return float(cpu_usage)
except Exception as e:
print("Error getting CPU usage:", e)
return None
获取内存使用率
def get_memory_usage():
try:
result = subprocess.check_output(['free', '-m'], stderr=subprocess.STDOUT)
for line in result.decode().split(''):
if 'Mem:' in line:
memory_usage = line.split()[2]
return float(memory_usage)
except Exception as e:
print("Error getting memory usage:", e)
return None
获取磁盘空间
def get_disk_space():
try:
result = subprocess.check_output(['df', '-h'], stderr=subprocess.STDOUT)
for line in result.decode().split(''):
if '/' in line:
disk_space = line.split()[4]
return float(disk_space.replace('%', ''))
except Exception as e:
print("Error getting disk space:", e)
return None
检查节点健康
def check_node_health():
cpu_usage = get_cpu_usage()
memory_usage = get_memory_usage()
disk_space = get_disk_space()
if cpu_usage is not None and cpu_usage > CPU_THRESHOLD:
print("CPU usage is too high:", cpu_usage)
return False
if memory_usage is not None and memory_usage > MEMORY_THRESHOLD:
print("Memory usage is too high:", memory_usage)
return False
if disk_space is not None and disk_space > DISK_THRESHOLD:
print("Disk space is too low:", disk_space)
return False
检查 YARN 服务状态
try:
result = subprocess.check_output(['jps'], stderr=subprocess.STDOUT)
for line in result.decode().split(''):
if 'ResourceManager' in line:
print("ResourceManager is running.")
if 'NodeManager' in line:
print("NodeManager is running.")
except Exception as e:
print("Error checking YARN service status:", e)
return False
return True
主函数
if __name__ == '__main__':
if check_node_health():
print("Node is healthy.")
else:
print("Node is not healthy. Please check the logs.")
集成到监控系统
将自定义健康检查脚本集成到监控系统，可以通过以下步骤实现：
1. 定时任务：使用 cron 或其他定时任务工具，定期执行健康检查脚本。
2. 日志记录：将检查结果记录到日志文件中，方便后续分析。
3. 报警机制：当检查结果不正常时，通过邮件、短信等方式发送报警信息。
总结
本文介绍了如何使用 Python 编写 YARN 节点健康检查脚本，并介绍了如何将其集成到监控系统。通过自定义健康检查，可以及时发现并解决 YARN 集群中的问题，保证集群的稳定运行。在实际应用中，可以根据具体需求对脚本进行扩展和优化。
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