Hadoop slave node会定期发出一些metrics信息来反映服务的健康状况，服务团队可以通过查看这些metrics来了解服务是否处于健康状态，并回溯了解历史表现。一些典型的用例是：
- 对HBase集群中RegionServer（堆使用情况）、RPC处理metrics和region有效性等预先警告
- 通过metrics历史dashboard进行故障排除
- 来自客户端的NameNode RPC流量非常高，确定客户端的来源，并从审核日志中grep用户
- 用户可以灵活地为每个监控的metric设置阈值，并在不重写或从头创建策略的情况下获取警报通知
- 关于生成异常RPC流量的HDFS客户端的通知
- 提取RPC处理时间异常的DN/RS列表
Metrics收集器和Agent
通常我们获取Hadoop集群 metrics信息，主要通过两种方式进行：
1.在每个节点中部署一个独立的JMX client
以HBase集群为例，监控HBase集群服务器堆使用情况、RegionServer的RPC处理metrics等。那么可以在每个从属节点（或者是选定的一个节点集）部署JMX client。
2.在Hadoop的metrics系统中添加JMX sink
JMX sink需要根据Hadoop的metrics接口开发，并嵌入Hadoop运行时环境中。
对于通过构建JMX client来收集JMX metrics，那么最好有一个agent（代理）来监控JMX client是否工作良好，否则如果有些JMX client停止工作，可能会出现一些JMX数据丢失。
如果我们使用JMX sink收集数据，则JMX client不需要代理，毕竟数据收集生命周期与守护程序生命周期相同。
对于收集的metrics数据，建议先写入Kafka，作为一个"分布式缓存层"，以将JMX client和metrics最终的存储系统解偶，避免JMX数据的存储延迟。
JMX监控和预警
目前Hadoop集群监控的方式很多，比如Restful API，具体Hadoop组件内置的API、JMX等。但具体采取哪种方式，则取决于我们的实际生产需求。
Hadoop的JMX提供了诸如Cluster、NameNode、JVM、FSQueue等Metrics信息，而且获取它也是非常地方便。比如想获取NameNode相关的JMX，我们可以直接请求http://ip:50070/jmx（ip为HDFS集群中active NameNode所在节点IP地址）获取JMX信息（如果想获取Yarn的JMX，则将ip换为active ResourceManager节点所在节点地址，端口改为8088请求即可）。
JMX相关信息的接口是在类org.apache.hadoop.jmx.JMXJsonServlet中实现的，返回的信息是json结构。示例：
代码语言：javascript复制http://bigdatalearnshare01.com:50070/jmx返回信息：
代码语言：javascript复制{
"beans": [
{
"name": "Hadoop:service=NameNode,name=JvmMetrics",
"modelerType": "JvmMetrics",
"tag.Context": "jvm",
"tag.ProcessName": "NameNode",
"tag.SessionId": null,
"tag.Hostname": "bigdatalearnshare01.com",
"MemNonHeapUsedM": 106.66022,
"MemNonHeapCommittedM": 109.15625,
"MemNonHeapMaxM": -1.0,
"MemHeapUsedM": 425.97473,
"MemHeapCommittedM": 1011.25,
"MemHeapMaxM": 1011.25,
"MemMaxM": 1011.25,
"GcCountParNew": 172404,
"GcTimeMillisParNew": 923008,
"GcCountConcurrentMarkSweep": 103,
"GcTimeMillisConcurrentMarkSweep": 14309,
"GcCount": 172507,
"GcTimeMillis": 937317,
"GcNumWarnThresholdExceeded": 0,
"GcNumInfoThresholdExceeded": 1,
"GcTotalExtraSleepTime": 70879,
"ThreadsNew": 0,
"ThreadsRunnable": 7,
"ThreadsBlocked": 0,
"ThreadsWaiting": 11,
"ThreadsTimedWaiting": 72,
"ThreadsTerminated": 0,
"LogFatal": 0,
"LogError": 0,
"LogWarn": 308137,
"LogInfo": 39725604
},
-- 此处省略一万字
......
}从上面的结果看出，如果直接请求：
代码语言：javascript复制http://bigdatalearnshare01.com:50070/jmx返回的信息很庞大，但其中有很多我们不需要的冗余信息。如果我们只想获取NameNode状态怎么办呢？这就要介绍JMXJsonServlet支持的参数：qry。
qry
回到刚才的问题，只想获取NameNode状态怎么办呢？其实很简单，直接请求下述URL即可：
代码语言：javascript复制http://bigdatalearnshare01.com:50070/jmx?qry=Hadoop:service=NameNode,name=NameNodeStatus返回信息：
代码语言：javascript复制{
"beans": [
{
"name": "Hadoop:service=NameNode,name=NameNodeStatus",
"modelerType": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode",
"NNRole": "NameNode",
"HostAndPort": "bigdatalearnshare01.com:8020",
"SecurityEnabled": false,
"LastHATransitionTime": 1618163473872,
"BytesWithFutureGenerationStamps": 0,
"SlowPeersReport": null,
"State": "active"
}
]
}我们也可以指定通配符，比如：http://bigdatalearnshare01.com:50070/jmx?qry=Hadoop:*将会返回所有name为Hadoop:开头的JMX信息。
如果查询的添加没有找到，将会返回{}。在Hadoop内部，这个参数的应用可参考接口MBeanServer中的方法：
代码语言：javascript复制public Set<ObjectName> queryNames(ObjectName name, QueryExp query)除参数qry外，JMXJsonServlet还支持参数callback、get。
callback
用于需要JSONP响应的请求。JSONP(JSON with Padding)是JSON的一种"使用模式"，可用于解决http请求的跨域访问问题。使用这个参数之后HTTP头的ContentType变成了application/javascript; charset=utf8，并且返回的Json被callback参数的值和()包围了（JSONP的一种方式处理）。
代码语言：javascript复制访问示例的URL：
http://bigdatalearnshare01.com:50070/jmx?callback=bigdatalearnshare（bigdatalearnshare在这里是指用户名）get
如果我们想获取JMX某个属性的值，可以使用get参数。这个参数的值要求是MXBeanName::AttributeName格式的。
以Yarn为例，如果想获取某个队列的tag.Queue属性的值，我们可以这么请求：
代码语言：javascript复制http://bigdatalearnshare01.com:8088/jmx?get=Hadoop:service=ResourceManager,name=QueueMetrics,q0=root,q1=bigdata_test::tag.Queue返回信息：
代码语言：javascript复制{
"beans": [
{
"name": "Hadoop:service=ResourceManager,name=QueueMetrics,q0=root,q1=g4_q450",
"modelerType": "QueueMetrics,q0=root,q1=g4_q450",
"tag.Queue": "root.g4_q450"
}
]
}如果get参数值的格式不对，服务器将返回异常信息：
代码语言：javascript复制{
"result": "ERROR",
"message": "query format is not as expected."
}我们可以重新解析这些JMX信息，从而可以监控Hadoop集群、队列、jvm使用情况等。
推荐文章： Linux性能检测常用的10个基本命令 Hadoop支持的压缩格式对比和应用场景以及Hadoop native库 如何有效恢复误删的HDFS文件
关注大数据学习与分享，获取更多技术干货
