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深度解析(二):智能分析的监控功能介绍

在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为发行版DKhadoop的管理,它的四功能分别是:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。 管理功能已经给家列举了一些做了说明,今天就DKM的监控功能再给家做细致的分享分析。 DKH通用计算.jpg DKM 提供了许多监控功能,用于检测集群健康,组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。 同时提供了各个作业所使用资源的许多统计,系统管理员可以通过比较相似任务的不同性能以及比较查看同一任务中不同执行的性能来诊断性能问题或行为问题。4、报警:通过配置DKM可以对指定的事件产生警报。 同时,对集群的各项性能进行监控,例如CPU,内存,网络等,一方面能够监控集群的性能状态,一方面能够帮助性能调优。

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速解决方案

周末去哪儿架构师李锡铭根自己的成功经验,为我们分享速解决方案。?搭建始末当时我们确定要做的时候,有两种选型。 第一种选型是用用原生的、开源的技术,需要自己搭建;第二种是ODPS。后来我们选择了利用原生,自己搭建一个。因为我们已经有了一定的小积累,并且也想做一个方面的技术沉淀。 技术概览Hadoop是现在所有计算存储的一个底层概念,后面所有衍生的产品都是在Hadoop的基础上进行衍生的。?这张图是目前的架构。 它的核心是执行引擎,把sql翻译成可以接受的任务。底层基于存储,它可以存在hdfs上。8sqoop主要用于在hadoop与传统的库间进行的传递。9ooize任务编排调度。 学习与使用路线如果想要学习一些相关的东西,我推荐可以先掌握一些基础,然后找一个场景套进技术里,进行速实践。

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    DKH基础的监控参说明

    2018年国内公司50强榜单排名已经公布了出来,以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM监控参说明》,继续就一体化处理架构中的监控参进行介绍和说明。DKhadoop处理架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参进行说明。今天就把剩下的一些监控参一起介绍完,关于处理监控参的介绍就完整了。 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序量纵轴表示应用程序量,单位个横轴表示时间,单位分钟(3)正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序量纵轴表示应用程序量 ,单位个横轴表示时间,单位分钟2、Spark监控界面注意:(spark 运行任务后才有监控)(1) 最可使用内存 图片7.png 监控 Spark 集群中最可使用的内存纵轴表示内存容量,单位MB

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    服务化实践

    本文是围绕着手的服务化中进行介绍。第一部分是背景介绍,包括开发的痛点,第二部分是介绍服务化,包括架构以及关键细节详解,第三部分是经验总结和未来思考。? 基于上述痛点,我们开始建设统一的服务化。由此开启一个新模式去解决问题。服务化本身的定位是一站式自助服务。用户通过来创建服务接口、运维服务、调用服务。 服务化单日同步的量达到1200亿条,size达到20TB。? 服务化通过多种方式来达到高可用的目的,主要包括:弹性服务框架资源隔离全链路监控弹性服务框架服务是部署在容器云环境,容器云是手自研的弹性可伸缩的容器服务,部署在其中的RPC服务会注册到 目前就职于手,从事领域工作,主要负责服务化基础建设。

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    测试

    来源:http:www.uml.org.cn一.测试简述测试包括2部分:基础能力测试和性能测试Ⅰ).基础能力测试的基本功能和的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习 c).是否能够提供审计和加密功能是否具备高可用的机制,防止机器的失效带来的任务失败以及丢失是否能够支持机器滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力是否能够支持多个调用接口以及对 Ⅲ).测试指标主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比性能?三.测试工具Ⅰ).单组件测试测试应用单一、效率高、成本低,但无法全面衡量性能? Ⅱ).综合测试覆盖面广,可以较全面测试衡量不同类型任务的性能,通用性好? b).测试领域:零售商c).负载类型:离线分析d).类型:结构化、半结构化、非结构化四.测试用例Ⅰ).基准测试用例主要是从性能的角度衡量,包括生成、负载选择和明确测试指标等内容

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    HDP搭建

    一、概述Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具,Ambari已支持Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、 提供Web UI进行可视化的集群管理,简化了的安装、使用难度。

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    CDH搭建

    一、概述 Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持Hadoop组件,包括HDFS 、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了的安装、使用难度。 5.14.1sharecmflib #将jar包复制到cm的lib目录下cp mysql-connector-java-5.1.46mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化库 adminadmin接受协议继续可以选择适用60天提示一些涉及许可证的信息勾选管理的主机继续操作选择CDH-5.14版本parcel安装主机正确性检查群集设置(选择安装的服务)自定义角色分配,选择安装在那个节点上库设置需要提前创建库及授权其他节点可以正常连接审核更改集群安装完成安装后期可添加服务

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    技术栈

    技术栈下面自底向上介绍各个层的主要项目。1 采集层和传输层?采集层Sqoop在hadoop和关系型库之间转换。FlumeFlume是一个分布式的高可用的收集、聚集和移动的工具。 CanalLogstashLogstash 是开源的服务器端处理管道,能够同时从多个来源采集,转换,然后将发送到您最喜欢的 “存储库” 中。Kafka消息队列,一个分布式流。 Ignit是一个以内存为中心的分布式库,缓存和处理,用于事务,分析和流式工作负载,在PB级别的上提供接近内存速度访问。 Kudu的设计与众不同,它定位于应对速变化速分析型仓库,希望靠系统自身能力,支撑起同时需要高吞吐率的顺序和随机读写的应用场景,提供一个介于HDFS和HBase的性能特点之间的一个系统,在随机读写和批量扫描之间找到一个衡点 Presto被设计为仓库和分析产品:分析、规模聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。Presto通过使用分布式查询,可以速高效的完成海量的查询。

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    架构+ETL

    抽取:把不同的抓取过来,存到某个地方。例如:网络爬虫。清洗:过滤那些不符合要求的或者修正之后再抽取。 清洗包括以下几种不符合要求的:1、不完整的缺失需要不全才能写入仓库。2、错误的:格式错误,日期越界,或者多了一个空格等。3、重复的:重复记录的所有字段都要去重。 2架构?首先,对于做开发而言,的监控与报警和管理不归我们管,主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。然后来看看基础。 另外还有HBase,可以称作中的库。Kafka的话一般会跟Flume作为一个组合。调度层,就是把计算层的计算放到调度层运行。如前面讲的小案例,就是把mapreduce放到yarn上面去运行。 计算层,就是对的处理运算。接着看应用。元管理。这边的元要存储到关系型库中。作业管理,就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。

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    时空

    为了解决当前中心运营过程中的管理组织混乱,无法深入本身,无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题,我司推出了一款时空,能够实现的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 针对常用的空间以及观测(SHP、GEOJSON、KML、TIF、IMG、JP2、TXT、CSV、EXCEL、DAT等),能够像百度网盘一样进行的上传、下载、删除、移动、重命名等常规操作 并可以深入到实体而非文件进行管理,能够查看的缩略图,查看(包含波段、空间范围、小、分辨率等),查看统计信息(包含字段、量、最值、最小值、均值等信息)等。 针对此,支持用户直接将上传到的空间叠加在地图上进行可视化,并能够配置点线面以及波段的显示样式等,还可以查看每一个空间对象的属性信息;观测可以通过表格和图表两种方式进行查看,并支持字段过滤等简单清洗操作 当然,用户也可以直接调用 pandas、spark、matplotlib 等常用科学分析库来处理中的,得到自己想要的结果。 五、总结 通过以上四个部分,实现了完整的中心解决方案。

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    Cloudera 介绍

    Cloudera Manager:简称CM 是为了便于在集群中进行Hadoop等处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark等服务的安装配置管理做了极的简化 它是Hadoop集群的软件分发及管理监控,通过它可以速地部署好一个Hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。? 2、日志采集及检索:对于一个规模的集群,CM提供了日志的收集功能,能够通过统一的界面查看集群中每机器、各项服务的日志,并且可以根日志级别进行检索。 四、集成功能1、安全配置:为了方便Hadoop与原有身份认证系统如AD、LDAP等的集成,CM只需在界面上配置即可完成。 3、备份及容灾系统BDR:实现界面化的备份与容灾恢复。4、审计:支持对的审计和访问5、安全集成向导:启动Kerberos集成和外部安全认证集成,如支持通过内部库和外部服务进行用户认证。

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    治理——搭建探索

    一个成功的管理,不仅仅要提供各种分析的工具,提供各种各样的源,更要提供探索的能力。为什么探索服务很重要? 必须要不断的去寻找可靠的。但是随着量增使用者的增加,分析需求的增加,元量也在增加。这个过程就为寻找的过程带来了非常的挑战。 科学家用来查找与他们的需求相关的的方式可能很会适得其反,变得不可靠,从而导致很多挫败感,不确定性和创造力下降。解决这些问题的方案就是探索服务。 探索服务探索服务意味着向用户提供一种工具,使其可以了解中的及其质量。让我们来了解下具体的实现。 没有元的支撑,探索服务不复存在。Atlas作为管理,可以捕获上的各种组件的元信息。称为钩子,比如可从Kafka,Hive,Hbase中收集元

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    深度解析DKM运维管理功能

    深度解析DKM运维管理功能之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把DKM运维管理的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理,是有必要对DKM有所了解的。 DKM 是DKHadoop管理。作为端到端Apache Hadoop 的管理应用,DKM 对 DKH 的每个部件都提供了细粒度的可视化和控制。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业中心的管理变得简单和直观。通过DKM ,可以方便地部署,并且集中式的操作完整的软件栈。该应用软件会自动化安装过程,从而减少了部署集群的时间。 否则,Namespace 状态会在两者之间速出现分歧,从而导致丢失风险或其他不正确的结果。

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    剖析

    我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《架构技术选型与场景运用》。 在演讲中,我主要分析了架构的生态环境,并主要以源、采集、存储与处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对的理解。 是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。 的核心功能从工程师的角度看,决定整个关键质量的不外三方面:采集存储处理至于系统监控、资源协调、部署运维及其他管理功能都是整个生态环境中不可缺少的拼图, 然而,作为源而言,情况则相反,若允许更改,采集过程就会变得更复杂。一种简单的应对办法是采用直连的形式。

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    下的治理

    治理是指从使用零散变为使用统一主、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合治理、从尝试处理主混乱状况到主井井有条的一个过程。 相比传统仓时代,进入Hadoop集群的更加的多样、更加的复杂、量更足,这个仓时代都没有处理好的事情,如何能够在时代处理好,这是所有应用者最最期盼的改变,也是建设者最有挑战的难题 治理涉及的IT技术主题众多,包括元管理、主管理、质量、集成、监控与报告等。??????????????????? 治理是专注于将作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除的不一致性,建立规范的应用标准,提高组织质量,实现广泛共享,并能够将作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、 物流IT圈 泛物流行业IT知识分享传播、从业人士互帮互助,覆盖运互联网物流城配即时配送3PL仓配货代冷链物流软件公司物流装备物流自动化设备物流机器人等细分行业。

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    搭建:基于Hadoop的分析

    15.jpg企业要进行规模的分析,基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起系统,无疑是一种低成本高效率的选择。 HadoopHadoop在技术生态圈,经过这么多年的发展,基础核心架构的地位,依然稳固。 针对不同的具体需求,采用不同的分析架构和框架组件来解决实际问题。分析需求规划按照分析的时效性需求,分析可分为实时分析和离线分析两种。 这里的内存级别指的是量不超过集群的内存最值,通常可以采用一些内存库,将热点常驻内存之中,从而取得非常速的分析能力,非常适合实时分析业务。在这方面,MongoDB的应用很普遍。 9.jpg关于搭建,基于Hadoop的分析,以上就是今天的分享内容了。在的发展当中,Hadoop历经多年,仍然占重要的市场地位,掌握相关技术,仍然是行业工作者们重要能力要求。

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    搭建 Hadoop-2.7.4 + Spark-2.2.0 速搭建

    Apache Spark 简介Apache Spark 是专为规模处理而设计的速通用的计算引擎。 与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式集。 Spark 由加州学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建型的、低延迟的分析应用程序。 与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式集。 exectors的内存小SPARK_WORKER_CORES:每个worker节点所占有的CPU核目SPARK_WORKER_INSTANCES:每机器上开启的worker节点的目修改 slavescd

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    CDH 6.2 搭建

    准备虚拟机(根自己的系统资源分配虚拟机资源)操作系统CPU内存硬盘hostnameip角色CentOS(64位)2vCPU16GiB800GiBmanager192.168.124.100clouder-managerCentOS 参考:sysctl修改内核参 重启不生效:https:blog.csdn.netygtlovezfarticledetails790142998. 为保证防火墙、虚拟机参修改后生效,各节点机器需要重启 reboot12. ; hive中的元 CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; GRANT ALL ON metastore 和上面设置的对应的库的密码保持一直optclouderacmschemascm_prepare_database.sh mysql cmserver cmserveruser Yyf5211314!

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    搭建:基础架构选型

    越来越受到重视的今天,企业级搭建,也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的系统,基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊基础架构选型。 3.jpg 在企业团队当中,基础架构选型,通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员,结合具体场景和需求,综合考虑成本、投入等因素,选择合适的技术架构。 主流基础架构:传统架构传统架构,在进入时代之后,因为量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造。通常采取的是保留ETL的动作,将经过ETL动作进入存储。 4.jpg 关于搭建:基础架构选型,以上就是今天的分享内容了。 继续发展,企业对于搭建的需求,将越来越普遍,不管是基于原有的系统进行改造,还是搭建全新的架构,都需要更多专业人才的支持。

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    剖析采集

    采集的设计,几乎完全取决于源的特性,毕竟源是整个蓄水的上游,采集不过是获取水源的管道罢了。 在转换的过程中,需要针对具体的业务场景对进行治理,例如进行非法监测与过滤、格式转换与规范化、替换、保证完整性等。 但是在下,由于源具有更复杂的多样性,采集的形式也变得更加复杂而多样,当然,业务场景也可能变得迥然不同。下图展现了比较典型的采集架构:?以下是几种比较典型的业务场景。 但是在场景下,这些看似无用的历史又可能是能够炼成黄金的沙砾。因而需要实时将RDB的同步到HDFS中,让HDFS成为备份了完整的冗余存储。 场景3:源为视频文件,需提取特征。针对视频文件的处理,需要在Extract阶段加载图片后,然后根某种识别算法,识别并提取图片的特征信息,并将其转换为业务场景需要的模型。

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