yarn 作业实时监控

原创

mob64ca12f8a724 2024-12-12 06:33:09 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12f8a724的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Yarn 作业实时监控指南

在大数据处理环境中，能够实时监控作业的状态对保证系统的稳定性至关重要。本指南将教你如何使用 Apache Hadoop 的 Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 来实现作业的实时监控。我们将通过简化的步骤来帮助你理解整个监控流程。

整体流程

以下是实现 Yarn 作业实时监控的基本步骤：

步骤	描述
1. 环境准备	确保 Hadoop 和 Yarn 正确安装并配置
2. 开启 YARN Web UI	启用 Yarn 的 Web 界面以实时监控作业
3. 编写监控脚本	使用 Python 编写监控脚本
4. 收集并展示数据	将作业状态数据获取并展示出来
5. 自动化监控	使用 Cron 定时任务来自动执行监控脚本

步骤详解

步骤 1: 环境准备

首先，确保你的环境中已经正确安装了 Hadoop 和 YARN。你可以通过以下命令验证：

hadoop version  # 检查 Hadoop 版本
yarn version    # 检查 YARN 版本

确保没有错误显示，接下来配置 HADOOP_HOME 和 YARN_HOME 环境变量。

步骤 2: 开启 YARN Web UI

YARN 提供了一个 Web UI 来监控作业。通常它的地址是 http://<your_hadoop_master>:8088/。确保你能够访问这个地址。

你可以在 Hadoop 配置文件中的 yarn-site.xml 里检查并修改 UI 的端口：

<property>
    <name>yarn.web.port</name>
    <value>8088</value>  <!-- 设置 YARN Web UI 端口 -->
</property>

步骤 3: 编写监控脚本

我们将使用 Python 来编写一个简单的监控脚本，这个脚本会调用 Yarn 的 REST API。以下是一个简单的脚本示例：

import requests
import time

# 配置 YARN ResourceManager 的地址
YARN_URL = "http://<your_hadoop_master>:8088/ws/v1/cluster/apps"

def get_yarn_jobs():
    """
    获取当前 YARN 中正在运行的作业
    """
    try:
        response = requests.get(YARN_URL)
        if response.status_code == 200:
            jobs = response.json()  # 将响应解析为 JSON
            return jobs['applications']['application']  # 返回作业列表
        else:
            print("Error: Unable to fetch jobs")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

def monitor_jobs():
    """
    监控并打印作业状态
    """
    while True:
        jobs = get_yarn_jobs()
        for job in jobs:
            print(f"Job ID: {job['id']}, Name: {job['name']}, State: {job['state']}")
        time.sleep(10)  # 每10秒更新一次

if __name__ == "__main__":
    monitor_jobs()

代码解释：

YARN_URL - 存储 YARN 的 API 地址。
get_yarn_jobs - 请求 YARN API，获取当前的作业。
monitor_jobs - 无限循环中定期获取作业状态并打印。

步骤 4: 收集并展示数据

在上面的脚本中，我们打印了作业的 ID、名称以及状态。你可以对数据进行进一步处理，将它们写入日志文件、数据库或可视化平台以做更深入的分析。

步骤 5: 自动化监控

为了使监控脚本定期执行，你可以使用 cron 来设置定时任务：

crontab -e  # 编辑 cron 表

然后添加以下行以每分钟运行一次监控脚本：

* * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py

序列图

以下是整个监控过程的序列图，展示了不同组件之间的交互关系：

sequenceDiagram
    participant User
    participant YARN
    participant Script

    User->>YARN: 提交作业请求
    YARN-->>User: 返回作业 ID
    User->>Script: 运行监控脚本
    Script->>YARN: 请求当前作业状态
    YARN-->>Script: 返回作业状态
    Script-->>User: 打印作业信息

类图

下面是监控脚本的类图，展示了类之间的关系（在此示例中我们使用了简单的函数，而不是类，但为了说明我们可以构建一个类）：

classDiagram
    class JobMonitor {
        +get_yarn_jobs()
        +monitor_jobs()
    }
    class YARN {
        +api_url: String
        +request_status()
    }
    JobMonitor --> YARN