Hadoop和Flink作為大數據處理領域的重要工具，它們的監控方式對于確保系統的穩定運行至關重要。以下是對兩者監控方式的詳細介紹：
Hadoop監控方式
- 作業監控：包括查看任務運行的具體情況、集群調度策略和隊列使用情況、集群中的所有任務以及任務的概覽情況。
- 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。
Flink監控方式
- 內置指標系統：Flink提供了一套指標系統，可以收集和暴露各種內部狀態和性能指標，支持通過Flink的Web UI或者第三方監控系統集成，如Prometheus、Grafana等。
- Web UI：提供了一個直觀的界面，用于展示集群的狀態和作業的運行情況，包括任務的執行狀態、輸入輸出數據量、資源消耗等。
- 告警集成：支持將內置指標系統暴露給外部監控系統，如Prometheus，以實現告警功能，支持通過郵件、短信、Slack等多種方式通知用戶。
- Java API監控：Flink的Java API提供了一些內置工具和第三方庫來幫助監控，如Flink自帶的Metrics、JobManager Metrics REST API等。
- 日志監控：Flink的運行日志包含了豐富的信息，可以通過配置合適的日志聚合工具實時分析這些日志。
- 可視化工具：像Grafana、Prometheus和Kibana這樣的監控平臺可以集成Flink，展示實時的性能圖表和警報。
通過上述監控方式，可以確保Hadoop和Flink集群的高效運行，及時發現并處理潛在問題，從而保障大數據處理任務的順利進行。
