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  • linux 监控用户登陆
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    2017-03-01 16:45:07

    关于登录linux时,/etc/profile、~/.bash_profile等几个文件的执行过程。

    在登录Linux时要执行文件的过程如下: 在刚登录Linux时,首先启动 /etc/profile 文件,然后再启动用户目录下的 ~/.bash_profile、~/.bash_login或 ~/.profile文件中的其中一个,执行的顺序为:~/.bash_profile、~/.bash_login、 ~/.profile。如果 ~/.bash_profile文件存在的话,一般还会执行~/.bashrc文件。

    所以要监控所有用户登录最保险的是在/etc/profile文件最后添加执行代码发送用户登录信息给指定邮箱。

    who > /var/log/login.log
    mail -s "login notice" 123@.qq.com < /var/log/login.log
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    万次阅读 多人点赞 2018-03-18 18:34:19
    即可访问master的监控界面,此端口号默认是8080,若此端口不可用,也可通过修改配置文件conf/spark-env.sh进行修改 如上图所示,此页面自上而下包括: spark版本信息,spark master 的URL(worker用来连接此...

    日常铺垫

    本人最终用于大数据集测试的集群中包含4个节点,每个节点是一个worker,每个worker上启动一个Executor,其中Driver也跑在master上。每个Executor可使用的核数为2,可用的内存为2g,集群中所有Executor最大可用核数为8。
    conf/spark-defaults.conf 部分参数配置如下:

      spark.master                     spark://Master:7077
      spark.executor.memory            2g
      spark.executor.cores             2
      spark.cores.max                  8

    本人把master,executor的对应参数写死在default中,这样在提交jar包运行时省去写参数的麻烦,但若你想同时在集群中跑两个或以上spark应用,不建议把参数写死。而是选择在提交jar包的时,按照需求分配executor的核数和memory数给不同的应用。若某个应用占用了所有的核和内存,剩下的应用只能等待这个程序执行完毕释放资源后才可执行。

    conf/spark-env.sh 部分参数配置如下:

    export SPARK_WORKER_CORES=2   
    export SPARK_WORDER_INSTANCES=1
    export SPARK_WORKER_MEMORY=2g

    遇到过的问题:

    启动了四个节点,但是在处理数据的时候负载不均衡,只有两个节点的使用率很高。推测与分区数有关,测试数据集为267MB,hdfs中默认的数据分片大小为128MB,约有两个分区。推测只有两个分区能拿到数据进行计算,所以将hdfs的数据分片大小改为64MB,这样约有4个分区,与集群中的Executor数目相符。经测试证明,负载不均衡的问题得到解决。参考:分区小结

    修改配置文件hdfs-site.xml,将block size设置为64MB

     <property>
       <name>dfs.block.size</name>
       <value>67108864</value>   说明:64M=64*1024*1024
     </property>

    进入正题

    8080

    当我们成功启动spark后,通过http://localhost:8080即可访问master的监控界面,此端口号默认是8080,若此端口不可用,也可通过修改配置文件conf/spark-env.sh进行修改

    这里写图片描述
    如上图所示,此页面自上而下包括:
    spark版本信息,spark master 的URL(worker用来连接此master的URL)
    worker的数量:4
    所有worker节点中可用和在用的core(查看资源的使用情况,参考是否适合再启动一个应用等)
    所有worker节点中可用和在用的memory(如上)
    正在运行和已经完成的应用数量
    master当前状态

    workers部分
    -展示集群中每个worker的位置,到当前状态,内核使用情况,内存使用情况
    (通过查看内核和内存的用量情况确定是否足够运行一个新的应用)
    -点击workerID进入worker的detail页面会显示与该worker更详细的信息
    (理想情况下,所有worker节点使用的内核数和内存应该是相同的,如果出现使用率不同的情况,说明集群资源未平均分配,应用未最佳化运行,需停止所有应用重新启动集群)

    Running/Completed Application部分
    -分别展示在运行和已经运行完的应用信息,包括名称,获得的资源,开始时间,所有者,已运行时间,目前状态(RUNNING/FINISHED/结束原因)
    (若state显示WAITING,则说明Spark对于应用没有足够的内存或内核,将保持等待直到有足够资源可用,有几种情况,一是直到已经在运行的一个应用完成运行,而是增加分配给spark worker的资源,三是将少应用的请求资源)
    -点击ApplicationID进入detail页面会显示看到关于该应用运行时的详细信息,包括参与的worker/使用的资源数/日志等
    (如果一个任务失败或抛出了异常,可以查看stderr文件来调试问题)

    4040

    localhost:4040(当应用在运行中的时候可以访问,一旦应用执行结束该端口关闭不可访问)
    如下图,显示基本的运行时间,调度模式(FIFO为先进先出),不状态中作业的统计量,并显示正在运行/已经完成/运行失败的spark作业较为详细的信息列表,例如,Job的提交时间/运行时间/目前为止每个Job完成的Stage和Task数量等
    (从运行时间项可以观察到,若某一个Job花费时间异常,可以把问题缩小到该Job下的Stage或者Task)
    这里写图片描述

    点击某JobID,进入detail页面显示如下信息:
    该Job当前状态
    活跃/延迟/已完成的Stage数量
    该Job的事件时间线
    [spark为该Job生成的DAG的可视化呈现]

    表格部分的信息有助于定位性能问题,检查Duration列是否存在运行时间异常的Stage,Tasks表明一个Stage内的并行量(根据集群大小,太少或太多可能导致性能问题)。数据Shufflehaiku应用性能造成负面影响,所以要最小化Shuffle Read和Write数量。
    这里写图片描述

    DGA可视化
    这里写图片描述

    Stage
    这里写图片描述

    点击某Stage,进入detail页面显示如下信息。
    Summary 部分:
    若任务持续时间在任一个四分位处过高,则说明有问题。可能是分开太大,也可能是数据Shuffle的负面效应。也可以检查GC活动是否影响性能。

    Executor的聚合信息部分:
    可以有效找出处理缓慢的任务,检查GC时间
    Locality Level(数据的区域级别):标明任务所处理的数据是缓存在内存中的(PROCESS_LOCAL),还是本地读取(NODE_LOCAL),还是来自于集群中的任意节点(ANY)。以PROCESS_LOCAL级别处理数据是极快的。
    这里写图片描述

    事件时间线监控,显示了每个worker节点上并行运行了多少个任务,已经增加任务完成所需的总时间
    这里写图片描述

    Storage页显示Spark应用缓存在内存或硬盘中的数据量,提供每一个持久化RDD的信息。(可以是以Hive表格或者是RDD的形式缓存在内存中)
    Storage Level展示数据集如何缓存,以及所缓存数据的副本数量。
    这里写图片描述

    点击具体的RDDID,进入detail页。包括:
    缓存RDD的概要信息
    在不同EXecutor上的分布(每个Executor上需要的内存)
    分块信息,如存储级别/位置/每个缓存RDD分块大小
    这里写图片描述

    Enviroment页面显示不同环境和配置变量的值:
    这里写图片描述

    Executor显示Spark为该应用创建的执行者的概要信息:
    Storage Memory表示缓存数据所预留的和所使用的内存量(若内存小于正在尝试缓存的数据,则会出现性能问题)
    Shuffle的读写都是昂贵的,如果这两个值过大,应该重构应用代码或者调整Spark参数减少Shuffling
    这里写图片描述

    18080

    localhost:18080(spark的历史管理中心,包含所有已经运行完成的Application及其详细信息)
    这里写图片描述

    点击具体的APP ID 展现的页面结构与4040相同

    50070

    -master:50070 访问namenode的hdfs web UI监控页面
    (理想情况下,Summary下的表格右边是有正常数据的而不是0)
    这里写图片描述
    -查看已经启动的datanode信息
    这里写图片描述

    -查看文件目录
    这里写图片描述

    参考:《Spark大数据分析》


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如何登录监控