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Ambari WebUI-集群管理操作使用说明 一、Dashboard（仪表盘，总览页面） 二、服务面板 三、参数配置、组、版本 四、Host主机管理 五、告警管理 六、Ambari管理 七、扩展页面 七、AMS（Ambari Metrics System）

分类: IT文章 • 2024-08-15 23:39:55
【总览】
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【集群操作】
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【配置文件下载】
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【图表操作】
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【图表时间配置】

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【集群总体监控图表】
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Memory Usage：整个集群的内存使用情况，包括 cached，swapped，used，和shared。
Network usage：整个就群的网络流量，包括上行和下行；
CPU Usage：集群的CPU使用情况；
Cluster Load：集群整体加载信息，包括节点数目，总CPU个数，正在运行的进程
 

【HDFS层面】
【HDFS Disk Usage】
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左图：整个集群的磁盘使用情况。
右图：DFS的使用情况；non DFS的使用情况；磁盘实际剩余空间。
总共：100G空间。
如果配置了dfs.datanode.du.reserved = 30G。
那么，HDFS可以理所应当的占据70GB的空间。
 
这个时候，如果系统文件或者其他文件已经使用了40GB。
那么就意味着，最多给HDFS的空间只剩下60GB了！！
本来讲道理，HDFS有70GB的空间可以挥霍，但是现在空间只有60GB。
是不是说，有10GB应当给HDFS用的空间，却被其他东西使用了？
这个10GB的空间，就是Non - DFS！
如果dfs.datanode.du.reserved配置了0GB。
那么就意味着，只要不是HDFS使用的空间，都是NonDFS！！
 
【NameNode Heap】
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NameNode的JVM堆使用情况。
【NameNode CPU WIO】
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NameNode节点的CPU WIO。表示CPU空闲等待IO的情况，参数越高，说明CPU在长时间等待磁盘、网络等IO的操作而空闲。IO瓶颈较大。
【NameNode RPC】
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 RPC请求在队列中的平均滞留时间。

【NameNode Uptime】
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NameNode累计上线时间，以及上线时间点。
【DataNodes Live】
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DataNode的状态。
 
【HDFS Links】
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HDFS相关页面的快速链接。    
 
【Yarn 层面】
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YARN Memory：Yarn集群的内存使用率。
 
【ResourceManager Heap】
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RM的JVM堆使用情况。
 
【ResourceManager Uptime】
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RM累计上线时间，以及上线时间点。
【NodeManagers Live】
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NM的节点状态监控。
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【节点热力图】
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【服务参数版本管理】
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【查看操作】
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【查看告警】
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二、服务面板

下面是HDFS的主面板，其他的类似。
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三、参数配置、组、版本

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Ambari WebUI-集群管理操作使用说明 一、Dashboard（仪表盘，总览页面） 二、服务面板 三、参数配置、组、版本 四、Host主机管理 五、告警管理 六、Ambari管理 七、扩展页面 七、AMS（Ambari Metrics System） 【服务配置版本与组的时间上关系】
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可以把Default理解为主版本（master版本），默认所有的节点配置都是按照这个来。
可以对这个主版本创建一个分支，也就是创建一个group。group中存储额外override覆盖的参数。
group中的参数会在哪个节点中生效取决于该group中配置了哪些host。
在默认的Default组的config面板中，参数都可以直接修改，这里改的是master主版本的配置。
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核心参数不允许Override。
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也可以Override这个参数，一旦点击，就会提示说在哪个group中改这个参数。
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在分支组中的配置面板如下：Ambari WebUI-集群管理操作使用说明 一、Dashboard（仪表盘，总览页面） 二、服务面板 三、参数配置、组、版本 四、Host主机管理 五、告警管理 六、Ambari管理 七、扩展页面 七、AMS（Ambari Metrics System）
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四、Host主机管理

主机列表视图：
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主机视图：
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五、告警管理

告警列表视图：
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告警详情：
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六、Ambari管理

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总体界面：
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 【自定义页面管理】Ambari WebUI-集群管理操作使用说明 一、Dashboard（仪表盘，总览页面） 二、服务面板 三、参数配置、组、版本 四、Host主机管理 五、告警管理 六、Ambari管理 七、扩展页面 七、AMS（Ambari Metrics System）

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 【用户和用户组角色分配】
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【角色权限列表】

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七、扩展页面

【Yarn队列管理】 
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【HDFS】文件管理

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七、AMS（Ambari Metrics System）

AMS包括4个部分：
Metrics Monitors：在各个节点中收集系统级别的度量参数，然后推送给Metrics Collector。
Hadoop Sinks：内嵌在Hadoop的各个组件中，将Hadoop的度量参数推送给Metrics Collector。
Metrics Collector：一个守护进程，运行在特定的节点中，用来接收已经注册的“Publisher”的数据。
Grafana：开源的度量分析和可视化套件。数据源为Collector。

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【AMS架构图】

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【访问Grafana界面】

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默认端口号是3000。

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【Grafana简单操作】

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