（二十四）大数据实战——Flume数据流监控之Ganglia的安装与部署-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了（二十四）大数据实战——Flume数据流监控之Ganglia的安装与部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

本节内容我们主要介绍一下Flume数据流的监控工具Ganglia。Ganglia是一个开源的分布式系统性能监控工具。它被设计用于监视大规模的计算机群集（包括集群、网格和云环境），以便收集和展示系统和应用程序的性能数据。Ganglia 可以轻松地扩展到数千台计算机节点，并支持跨多个数据中心进行分布式监控。Ganglia 使用高效的多播通信协议和紧凑的数据格式，以最小化对网络和系统资源的影响。Ganglia 提供实时监控和报告功能，可以显示关键指标（如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量等）的实时数据和历史趋势。Ganglia 提供直观的 Web 界面，可以通过图表和图形方式展示系统性能数据，方便用户进行可视化分析。Ganglia 支持插件机制，可以扩展其功能并与其他工具和服务集成。

正文

服务规划

Ganglia
hadoop101	hadoop102	hadoop103
gweb
gmetad
gmod	gmod	gmod

Ganglia组件说明

gmond（Ganglia Monitoring Daemon）：是一种轻量级服务，安装在每台需要收集指标数据的节点主机上。使用 gmond，你可以很容易收集很多系统指标数据，如 CPU、内存、磁盘、网络和活跃进程的数据等。

gmetad（Ganglia Meta Daemon）：整合所有信息，并将其以 RRD 格式存储至磁盘的服务。

gweb（Ganglia Web）Ganglia ：可视化工具，gweb 是一种利用浏览器显示 gmetad 所存储数据的 PHP前端。在Web界面中以图表方式展现集群的运行状态下收集的多种不同指标数据。

在hadoop101、hadoop102、hadoop103分别安装epel-release

- 命令：sudo yum -y install epel-release

在hadoop101上安装ganglia-gmetad、ganglia-web、ganglia-gmond

- 命令：

sudo yum -y install ganglia-gmetad

sudo yum -y install ganglia-gmond

sudo yum -y install ganglia-web

在hadoop102和hadoop103上安装ganglia-gmond

- 命令：

sudo yum -y install ganglia-gmond

在hadoop101服务器修改/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf配置文件

- 使得该网段地址192.168.10.0/24都能访问ganglia-web

在hadoop101服务器修改/etc/ganglia/gmetad.conf配置文件

- 修改元数据的存储位置

在hadoop101、hadoop102、hadoop 103 修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf

- 修改hadoop101的gmond.conf 配置

- 同步配置到hadoop102和hadoop103

将hadoop101配置文件/etc/selinux/config中的SELINUX修改为disabled

启动ganglia的监控服务

- 在hadoop101、hadoop02、hadoop103启动gmond服务：sudo systemctl start gmond

- 在hadoop101启动httpd和gmetad服务

访问ganglia的web端页面

开启一个flume监控任务，查看ganglia的web端页面查看监控指标

- 在hadoop101服务器上启动一个flume监控任务
bin/flume-ng agent \
-c conf/ \
-n a1 \
-f job/job-netcat-flume-console.conf \
-Dflume.root.logger=INFO,console \
-Dflume.monitoring.type=ganglia \
-Dflume.monitoring.hosts=hadoop101:8649

图例说明

图例说明
EventPutAttemptCount	source 尝试写入 channel 的事件总数量
EventPutSuccessCount	成功写入 channel 且提交的事件总数量
EventTakeAttemptCount	sink 尝试从 channel 拉取事件的总数量。
EventTakeSuccessCount	sink 成功读取的事件的总数量
StartTime	channel 启动的时间（毫秒）
StopTime	channel 停止的时间（毫秒）
ChannelSize	目前 channel 中事件的总数量
ChannelFillPercentage	channel 占用百分比
ChannelCapacity	channel 的容量