Ganglia可以监控分布式集群中硬件资源的使用情况，例如CPU，内存，网络等资源。通过Ganglia可以监控Hadoop集群在运行过程中对集群资源的调度，作为简单地运维参考。
环境搭建流程
1、我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境
2、在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录、修改配置文件
3、克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射、做免密码登录
4、启动Ganglia和Hadoop集群、实现wordcount实例
关闭防火墙和Selinux
关闭防火墙和Selinux是因为这两者会对Ganglia和Hadoop环境搭建造成影响，比如防火墙会导致集群间一些通信问题。
关闭防火墙
临时和永久关闭防火墙
临时：
service iptables stop
永久：
chkconfig iptables off
关闭Selinux
vi /etc/sysconfig/selinux
修改内容如下：
使配置生效：
setenforce 0
Ganglia单机环境搭建
Ganglia简介
Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目，设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式，才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展。gmond 带来的系统负载非常少，这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码，而不会影响用户性能。
一、Ganglia组件
Ganglia 监控套件包括三个主要部分：gmond，gmetad，和网页接口，通常被称为ganglia-web。
Gmond :是一个守护进程，他运行在每一个需要监测的节点上，收集监测统计，发送和接受在同一个组播或单播通道上的统计信息 如果他是一个发送者(mute=no)他会收集基本指标，比如系统负载（load_one）,CPU利用率。他同时也会发送用户通过添加C/Python模块来自定义的指标。 如果他是一个接收者（deaf=no）他会聚合所有从别的主机上发来的指标，并把它们都保存在内存缓冲区中。
Gmetad:也是一个守护进程，他定期检查gmonds，从那里拉取数据，并将他们的指标存储在RRD存储引擎中。他可以查询多个集群并聚合指标。他也被用于生成用户界面的web前端。
Ganglia-web :顾名思义，他应该安装在有gmetad运行的机器上，以便读取RRD文件。 集群是主机和度量数据的逻辑分组，比如数据库服务器，网页服务器，生产，测试，QA等，他们都是完全分开的，你需要为每个集群运行单独的gmond实例。
一般来说集群中每个节点需要一个接收的gmond，每个网站需要一个gmetad。
二、安装依赖
注：建议使用超级用户安装
yum install –y gcc gcc-c++ libpng freetype zlib libdbi apr* libxml2-devel pkg-config glib pixman pango pango-devel freetye-devel fontconfig cairo cairo-devel libart_lgpl libart_lgpl-devel pcre* rrdtool*
三、安装expat依赖
cd /root
wget
tar -xf expat-2.1.0.tar.gz && cd expat-2.1.0 && ./configure --prefix=/usr/local/expat && make && make install && cd ..
四、安装confuse
wget
tar -xf confuse-2.7.tar.gz && cd confuse-2.7 && ./configure CFLAGS=-fPIC --disable-nls --prefix=/usr/local/confuse && make && make install && cd ..
64bit机器需要拷贝动态链接库：
mkdir -p /usr/local/confuse/lib64 && cp -a -f /usr/local/confuse/lib/* /usr/local/confuse/lib64/