ganglia集群版搭建（支持hadoop和spark）

spark源码解读系列环境：spark-1.5.2、hadoop-2.6.0、scala-2.10.4，ganglia-3.6.1

系统：ubuntu 14.04

1.理解

1.1 ganglia的概述

Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲线很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。

ganglia是一个集群监控工具，hadoop和spark已经支持

ganglia有论文，“The ganglia distributed monitoring system:

design, implementation, and experience”。

1.2 Ganglia architecture：

1.3 集群配置

1.3.1 准备

需要先配置apache2和php

安装 Apache2：

sudo apt-get install apache2

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安装PHP模块：

sudo apt-get install php5

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其他模块安装：

sudo apt-get install libapache2-mod-php5

sudo apt-get install libapache2-mod-auth-mysql

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具体请参考【5】或者搜索，网上有很多

1.3.2 安装ganglia单节点

打开终端，运行以下命令：

sudo apt-get install ganglia-monitor rrdtool gmetad ganglia-webfrontend

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在安装过程中，你应该会看到安装后与apache2服务器重启选择，直接 Yes，然后按Enter键。

需要复制 Ganglia webfrontend Apache 配置，使用下面的命令来正确的位置：

sudo cp /etc/ganglia-webfrontend/apache.conf /etc/apache2/sites-enabled/ganglia.conf

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需要重启服务：

sudo /etc/init.d/ganglia-monitor start

sudo /etc/init.d/gmetad start

sudo /etc/init.d/apache2 restart

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现在你可以使用以下命令访问gnglia webinterface：

http://serverip/ganglia/

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可以参考【6】

1.3.3 安装ganglia集群

主节点：Mcnode7

客户端：Master Mcnode1 Mcnode2 Mcnode3 Mcnode4 Mcnode5 Mcnode6 Mcnode7

主节点(一个)

现在需要使用以下命令来编辑 Ganglia 元守护程序的配置文件：

sudo vi /etc/ganglia/gmetad.conf

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更改如下：

data_source "Spark" 10 Mcnode7:8649

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通过以上列出机器服务的数据源，IP：端口或服务器名称：端口。如果未指定端口号8649（默认gmond端口）。

case_sensitive_hostnames 0

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设置为1，则不会将hostname中大写变成小写

需要重启服务：

sudo /etc/init.d/ganglia-monitor restart

sudo /etc/init.d/gmetad start

sudo /etc/init.d/apache2 restart

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现在你可以使用以下命令访问ganglia webinterface：

http://192.168.1.50/ganglia/

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客户端（8个）

（1） ganglia 客户端安装

你需要安装以下所有服务器要监视客户端包

sudo apt-get install ganglia-monitor

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（2）客户端配置：

使用了单播模式，需要使用下面的命令编辑主节点的配置文件：

sudo vi /etc/ganglia/gmond.conf

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更改如下：（—-注释为改动）

/* If a cluster attribute is specified, then all gmond hosts are wrapped inside

* of a <CLUSTER> tag. If you do not specify a cluster tag, then all <HOSTS> will

* NOT be wrapped inside of a <CLUSTER> tag. */

cluster {

name = "Spark" ------集群名称

owner = "unspecified"

latlong = "unspecified"

url = "unspecified"

}

/* The host section describes attributes of the host, like the location */

host {

location = "unspecified"

}

/* Feel free to specify as many udp_send_channels as you like. Gmond

used to only support having a single channel */

udp_send_channel {

#mcast_join = 239.2.11.71 ------注释掉组播

host = Mcnode7 ------发送给安装gmetad的机器

port = 8649

ttl = 1

}

/* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */

udp_recv_channel {

#mcast_join = 239.2.11.71 ------注释掉组播

port = 8649

#bind = 239.2.11.71 ------注释掉

}

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保存并关闭文件。

（3）客户端生效

重启 ganglia monitor 服务

sudo /etc/init.d/ganglia-monitor restart

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具体参考【6】【7】

效果：

1.3.4 配置hadoop metrics设置，连接ganglia集群

修改Hadoop的配置文件hadoop/etc/hadoop/hadoop-metrics.properties（适用于Ganglia老版本）

dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

dfs.period=10

dfs.servers=192.168.1.50:8649

mapred.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

mapred.period=10

mapred.servers=192.168.1.50:8649

jvm.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

jvm.period=10

jvm.servers=192.168.1.50:8649

rpc.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

rpc.period=10

rpc.servers=192.168.1.50:8649

ugi.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

ugi.period=10

ugi.servers=192.168.1.50:8649

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(2) 修改Hadoop的配置文件hadoop/etc/hadoop/hadoop-metrics2.properties（适用于Ganglia新版本）

*.sink.file.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.FileSink

*.period=10

*.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31

*.sink.ganglia.period=10

*.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both

*.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40

namenode.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

datanode.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

resourcemanager.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

nodemanager.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

maptask.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

reducetask.sink.ganglia.servers=192.168.1.50:8649

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所有的servers都修改为安装为gmetad的机器IP（Spark-Master），保存完以后将配置文件分发到各个Slave节点的${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目录下，重启Hadoop集群即可。

效果：

dfs.datanode.BlocksRead：

参考见【8】

1.3.5 配置spark metrics设置，连接ganglia集群

（1）配置环境

由于license问题，spark的bin里面没有自带ganglia，需要自己弄

方法1： 编译的时候自己加上

mvn -DskipTests -Pspark-ganglia-lgpl -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.6.0 clean package

方法2：运行的时候用jar形式加入 （参考【11】）

–jars lib/spark-ganglia-lgpl_2.10-x.x.x.jar …

（2）设置spark metrics

自行部署spark集群，编辑$SPARK_HOME/conf/metrics.properties文件（没有可以拷贝metrics.properties.template），添加以下内容：

复制代码

*.sink.ganglia.class=org.apache.spark.metrics.sink.GangliaSink

*.sink.ganglia.host=Mcnode7 --host（可以是ip）

*.sink.ganglia.port=8649

*.sink.ganglia.period=10

*.sink.ganglia.unit=seconds

*.sink.ganglia.ttl=1

*.sink.ganglia.mode=unicast --单播

*.sink.ganglia.name=Spark --名字

*.sink.console.class=org.apache.spark.metrics.sink.ConsoleSink

*.sink.console.period=10

*.sink.console.unit=seconds

master.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource

worker.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource

driver.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource

executor.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource

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更改后scp到其它spark节点，启动spark集群。

(3) 启动服务进行监控

启动ganglia的gmetad,gmond以及httpd服务：

service gmond start

service gmetad start

service httpd start

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参考见【9】

(3) 效果

常用的监控指标有：

DAGScheduler.job.allJobs

driver.BlockManager.memory.maxMem_MB

master.works

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spark集群的监控：

单个节点的监控：

控制台输出时间信息：