Ambari Metrics 原理

我会带着你远行 2022-04-17 03:26 258阅读 0赞

Ambari Metrics System 简称为 AMS，它主要为系统管理员提供了集群性能的监察功能。Metrics 一般分为 Cluster、Host 以及 Service 三个层级。Cluster 和 Host 级主要负责监察集群机器相关的性能，而 Service 级别则负责 Host Component 的性能。AMS 涉及的模块如下图所示：

图 1. Ambari Metrics 原理图

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对于 AMS 本身来说，涉及的主要模块有 Metrics Monitor、Hadoop Sinks 以及 Metrics Collector。AMS 也是一个 Master-Slave 结构的框架。Master 模块便是 Metrics Collector，Slave 则是 Metrics Monitor 和 Hadoop Sinks。Salve 模块负责收集信息，并发送给 Collector。当然 Metrics Monitor 和 Hadoop Sinks 也有不同的职责，前者主要负责收集机器本身相关的指标，例如 CPU、Mem、Disk 等；后者则负责收集 Hadoop 相关 Service 模块的性能数据，例如该模块占用了多少 Mem，以及该模块的 CPU 占用率等。在 Ambari 2.1 之后的版本中（包含 2.1）支持了配置化 Widget 的功能。Widget 也就是 Ambari Web 中呈现 Metrics 的图控件，它会根据 Metrics 的数值，做出一个简单的聚合运算，最终呈现在图控件中。

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AMS 会不断的收集集群相关的性能数据，并最终由 Metrics Collector 中的 Timeline Server 保存到 Hbase 数据库中（通过 Phoenix）。随着时间的推移，Metrics 数据会变得非常庞大，因此 Metrics Collector 支持两种存储模式，Embedded Mode（嵌入模式）和 Distributed Mode（分布式模式）。简单来说，对于在嵌入模式中，Hbase 会以本地文件系统作为存储层，而在分布式模式中，Hbase 则以 HDFS 作为存储层。这样就可以充分利用整个集群的物理存储了。不过目前 AMS 并不支持自动化的数据迁移，也就是说当用户从嵌入模式迁向分布式模式的时候，无法自动的完成 HBase 的数据导出导入。庆幸的是，我们可以通过简单的 HDFS CLI 命令，将整个 Hbase 数据目录从本地拷贝到 HDFS 中，从而完成 Metrics 数据迁移。这里我们还需要注意，如果 AMS 要以分布式模式运行，那么 Metrics Collector 所在的机器必须部署一个 HDFS 的 Data Node 模块。

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