Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目，设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式，才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展。gmond 带来的系统负载非常少，这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码，而不会影响用户性能。
Server端： yum install rrdtool ganglia ganglia-gmetad ganglia-gmond ganglia-web httpd php Client端： yum install ganglia-gmond 创建RRD目录 mkdir -p /var/lib/ganglia/rrds chown ganglia:ganglia /var/lib/ganglia/rrds 编辑/etc/ganglia/gmond.conf cluster { name = "DFS" owner = "unspecified" latlong = "unspecified" url = "unspecified" } udp_send_channel { #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default. # This option tells gmond to use a source address # that resolves to the machine's hostname. Without # this, the metrics may appear to come from any # interface and the DNS names associated with # those IPs will be used to create the RRDs. mcast_join = master.hadoop.test port = 8649 ttl = 1 }
前言 监控hadoop的框架有不少，如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop，但是它不能监控apache的hadoop，如果你是使用原生的Apache Hadoop，那么也没关系，原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口，里面包含了各个核心组件metrics获取功能，这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下面的metrics文件里面配置，就能得到验证。 （一）Ganglia是什么？ Ganglia 是 UC Berk
在运维Hadoop的时候，经常会遇到一些性能问题。而性能问题，是无法简单通过web页面和log分析出来的。需要很多方面的指标。而Ganglia就是比较实用个监控工具之一。
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能？ 2.监控粒度更细如何自定义实现？ 3.哪些监控软件可以自定义？ 企业转型大数据，随着发展，可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况；遇到问题，该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。由于监控软件，粒度比较粗，想定制监控内容，该如何定制，获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样，经常有些初学者想了解或则提问，我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途，大家可以选择
#1.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* #rm -rf ambari* #2.删除安装包 #用yum list installed | grep HDP来检查安装的ambari的包 yum remove -y sqoop.noarch yum remove -y lzo-devel.x86_64 yum remove -y hadoop-libhdfs.x86_64 yum remov
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count，不过这只是个累计值。
导读：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中
这是一篇hadoop的测试题及答案解析，题目种类挺多，一共有98道题，题目难度不大，对于高手来说，90分以上才是你的追求。 1 单选题 1.1 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案 C datanode 1.2 HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 答案 A 默认 3份 1.3 下列哪个程序通常与 Name
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
当您需要对大数据进行随机、实时的读写访问时，请使用Apache HBase™。这个项目的目标是在商用硬件集群上托管非常大的表——数十亿行X数百万列。Apache HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型的数据库，它模仿了Chang等人的谷歌的Bigtable: A distributed Storage System for Structured Data。正如Bigtable利用了谷歌文件系统提供的分布式数据存储，Apache HBase在Hadoop和HDFS上提供了类似Bigtable的功能。
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。
导读：在大数据开发岗位的需求下，工资待遇水涨船高，不少编程人员在面对职业瓶颈期的时候，会选择转编程方向发展。
a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker
本篇文章主要讲解Ambari的一些基础知识，让大家对Ambari有一个潜意识的认识。
单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Marti
hbase 启动不起来，通常是因为节点日期不同步。 HDFS 无法启动，通常是因为hdfs 进入了安全模式，需要先退出来，再启动。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
该文是关于介绍如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索的内容。文章首先介绍了 Elasticsearch 的基本概念和架构，然后详细讲解了如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索。文章还介绍了 Elasticsearch 的各种插件和工具，以及如何在实践中进行配置和部署。
yarn-site.xml文件默认参数： http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
HBase 是什么？HBase 是在 Hadoop 分布式文件系统（简称：HDFS）之上的分布式面向列的数据库。而且是 2007 最初原型，历史悠久。
摘 要 当今大数据最火爆的一个名词就是Hadoop，那么Hadoop是什么呢？ Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会的发布的开源的，可靠的，可扩展的，分布式的运算存储系统。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop可以解决什么问题 海量数据的存储（HDFS） 海量数据的分析（MapReduce） 资源管理调度（YARN） Hadoop来源与历史 Hapdoop是Google的集群系统的开源实现 -Google集群系统:
Here's my notes about introduction and some hints for Hadoop-based open source projects. Hope it's useful to you.
flume，版本1.7.0，主要用来从业务系统收集数据以及从jms收集数据。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
增加Source个数（使用Tair Dir Source时可增加FileGroups个数）可以增大Source的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source 以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。 batchSize参数决定Source一次批量运输到Channel的event条数，适当调大这个参数可以提高Source搬运Event到Channel时的性能。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业
Ganglia监控本身没有提供API可供外部程序调用，不过根据ganglia监控的原理，可以通过分析gmetad的端口的xml来直接获取metrics。
以下资料来源于互联网，很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题，我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题，其中里面有些考题出的的确不是很好，但是也不乏有很好的题目，这些都是基于真实的面试来的，希望对即将去面试或向继续学习hadoop，大数据等的朋友有帮助！
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
环境： CentOS release 6.2 (Final) 首先要下载ganglia http://sourceforge.net/projects/ganglia/files/ganglia
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
1.基于尚硅谷做的笔记 2.也参考了几篇我觉得写得比较好的博客,参考链接在文中 3.此外，我也将我在操作过程中遇到的问题以及解决方案都记录了下来
Conky 是一个轻量级的系统监视工具，可以显示系统状态、资源使用情况、网络流量等信息。它支持通过配置文件自定义显示内容和格式。
服务器hadoop002 服务器hadoop003 服务器hadoop004
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎，旨在减
Flume 是 Cloudera 提供的一种高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。 Flume 最主要的作用是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写到 HDFS。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
yum -y install httpd-devel automake autoconf libtool ncurses-devel libxslt groff pcre-devel pkgconfig pcre 我是直接运行的这个，没有用下面命令那些安装
修改**/etc/ganglia/gmetad.conf**，将"Example Cluster"修改成你需要的集群名字
[atguigu@hadoop102 flume]$ sudo setenforce 0
Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
Ganglia由gmond、gmetad和gweb三部分组成。 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。
该文介绍了如何监控Hadoop YARN集群，包括JVM分析和Ganglia、Ambari监控系统。通过这些方法，管理员可以实时监控集群状态，实现集群资源有效管理和利用。
一．Ganglia概述 Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲线很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。(来自百度百科) 二．前期工作EPEL的安装 EPEL(Extra Packages for Enterprise Linux),这是针对RHEL设计的软件仓库，在这个仓库中有很多免费的常用软件，由Fedora项目维护，如果使用的是RHEL，CentOS，Scientific等RHEL系列的linux，可以非常方便的使用EPEL的yum源。 查看本机是否安装了EPEL: rpm -q epel-release package epel-release is not installed 如果没有安装，可以选择下面的情况来安装： 32位系统选择： rpm -ivh http://download.fedora.RedHat.com/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm 64位系统选择： rpm -ivh http://download.fedora.redhat.com/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm 导入key： rpm --import /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-6 安装后可以查看，得到： rpm -q epel-release epel-release-6-8.noarch 三．ganglia的安装 目前集群有三个节点：hdp1,hdp2,hdp3,其中hdp1为主节点 1．服务端安装 在服务器中需要安装 yum -y install ganglia 2．客户端安装 在客户端中需要安装 yum -y install ganglia-gmond 四．ganglia的配置 1.服务端配置 在/etc/ganglia/gmetad.conf中进行下面的配置 data_source "ShaQi" hdp1 hdp2 hdp3 setuid_username "apache" （可以不设置） 2.客户端配置 在/etc/ganglia/gmond.conf中进行下面的配置 cluster { name = "ShaQi" owner = "apache" latlong = "unspecified" url = "unspecified" } 其中name需要与gmetad.conf中data_source中的“ShaQi”匹配 owner需要与setuid_username中的值对应(如果没有设置，可以不用修改) 修改了setuid_username后需要对权限进行更改: Chown -R apache:apache /var/lib/ganglia/rrds 否则使用service gmetad status时出现gmetad dead but subsys locked 3.Apache的服务端配置 /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf 代码如下: Alias /ganglia /usr/share/ganglia <Location /ganglia> Order deny,allow Allow from all </Location> 五．ganglia的启动 启动服务端gmetad并且设为开机启动 service gmetad start chkconfig gmetad on 通过telnet localhost 8651进行测试 启动客户端的gmond并设为开机启动 service gmond start chkconfig gmond on 通过telnet localhost 8649进行测试 启动apache服务端 service httpd restart 六．ganglia的测试 通过浏览器访问：http://service_ip/ganglia加载下面界面
Flume(水槽) 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 在2009年Flume被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;，同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一。
1.Hadoop是一个开源分布式计算平台，以HDFS（Hadoop Distributed Filesystem，Hadoop分布式文件系统）和MapReduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
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