監控大數據框架Hadoop和Kafka是確保它們高效運行的關鍵步驟。以下是對兩者監控方式的詳細介紹：
Hadoop監控方式
- 作業監控：查看任務運行的具體情況，包括集群調度策略和隊列使用情況，以及集群中的所有任務和任務的概覽情況。
- 集群監控：涉及集群概覽、節點監控以及查看集群各個節點標簽配置。
- 從節點信息：包括節點概覽、查看從節點上的作業運行情況以及節點上containers分配情況。
- 中間件監控：關注Hadoop集群的應用程序監控、CPU監控、集群健康狀況、基本信息監控、內存監控以及Hadoop的連接狀態和HDFS的基本信息。
Kafka監控方式
- JMX監控：通過JMX接口監控Kafka集群，包括吞吐量、延遲、磁盤使用率、網絡連接數等關鍵指標。
- 第三方監控工具：如Prometheus和Grafana，用于收集和存儲Kafka的指標數據，并提供實時的圖表和警報功能。
- Kafka管理工具：如Kafka Manager、Confluent Control Center，提供集群狀態監控、主題和分區管理、消費者組管理等功能。
- 日志監控：監控Kafka的日志輸出情況，及時發現異常情況并進行處理。
通過上述方法，可以有效地監控Hadoop和Kafka集群的狀態和性能，確保它們能夠穩定地處理大數據任務。
