说到对Hadoop和 HBase的集群监控，大家知道的和用的最多的可能还是第三方的监控工具，cacti，ganglia，zabbix之类的。玩的深一些的，会用 zenoss之类的。这些工具确实不错，也能发挥很大的作用，但时间长了总感觉监控粒度还是比较粗，不够详细。毕竟是第三方的监控，即便Hadoop自带 了ganglia的接口，也还是觉得不够。
其实Hadoop本身是带有监控接口的，各公司的发行版还有自己定制的接口，不过可能知道的人就不太多了。
其实这个接口特别简单，但是非常详细，也非常方便，就是JMX。
Hadoop的http监控端口基本所有人都知道，namenode 50070，jobtracker 50030，datanode 50075，tasktracker 50060。不过当用户访问这些端口的时候，会自动跳转到dfshealth.jsp或者jobtracker.jsp这样的监控页面。jmx的访问很简 单，只需要把网页的名字换成jmx就可以了。
例如，将
:50070/dfshealth.jsp的地址替换成:50070/jmx
即可，其他如50030，50060等等，也依次类推，HBase的系统信息也可以用这种方法获取。
返回值全部是JSON，非常便于自己进行处理。返回的信息也非常详细，内存状态，内存池状态，java堆信息等等。甚至还有操作系统信息，版本，JVM版本信息等等，很全面。
实现
对于:50070/jmx 这样地址的数据访问可以通过HttpClient进行数据访问，再将得到的数据通过
由于返回的Json数据量很大，而且基本上不可能全部需要，对于这种情况可以通过添加?qry方式获得部分数据，
例如:60010/jmx?qry=Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=Server
Maven配置：
<dependency>
<groupId>commons-httpclient</groupId>
<artifactId>commons-httpclient</artifactId>
<version>3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.json</groupId>
<artifactId>json</artifactId>
<version>20090211</version>
</dependency>
Java类
该程序以获得Hbase的监控数据为例，关于HDFS的监控数据相似
/**
* 作为HBase Master监控信息的source
*
* @author aihua.sun
* @date 2015/4/6
* @since V1.0
*/
import com.eric.agent.flume.model.HMasterRoleInfo;
import com.eric.agent.utils.AgentConstants;
import com.eric.agent.utils.MetricDataUtils;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class HBaseMasterDataProvider{
protected final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(getClass());
private static final String server = "Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=Server";
private static final String assignment = "Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=AssignmentManger";
@Override
public String extractMonitorData() {
//TODO 通过调用API获得IP以及参数
HMasterRoleInfo monitorDataPoint = new HMasterRoleInfo();
String URL = "http://hostname:60010/jmx";
JSONObject serverJson = qryJSonObjectFromJMX(URL, server);
JSONObject assignJson = qryJSonObjectFromJMX(URL, assignment);
try {
monitorDataPoint.setNumRegionServers(serverJson.getLong("numRegionServers"));
monitorDataPoint.setNumDeadRegionServers(serverJson.getLong("numDeadRegionServers"));
monitorDataPoint.setClusterRequests(serverJson.getLong("clusterRequests"));
monitorDataPoint.setRitCount(assignJson.getLong("ritCount"));
monitorDataPoint.setRitCountOverThreshold(assignJson.getLong("ritCountOverThreshold"));
monitorDataPoint.setRitOldestAge(assignJson.getLong("ritOldestAge"));
} catch (JSONException e) {
e.printStackTrace();
}
return monitorDataPoint.toString();
}
public static void main(String[] args){
System.out.println(new HBaseMasterDataProvider().extractMonitorData());
}
/**
* 通过jmx获取监控数据
*
* @param URL
* @param objectName
* @return
*/
public static JSONObject qryJSonObjectFromJMX(String URL, String objectName) {
JSONObject jsonObject = null;
try {
StringBuilder sb = new StringBuilder(URL);
sb.append("?qry=");
sb.append(objectName);
GetMethod getMethod = new GetMethod(sb.toString());
int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
String jsonStr = new String(getMethod.getResponseBody());
jsonObject = new JSONObject(removeDuplicateContext(jsonStr)).getJSONArray("beans").getJSONObject(0);
} catch (JSONException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return jsonObject;
}
}
参考文章
JMXJsonServlet 介绍
Hadoop指标介绍
#rpc
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