普罗米修斯监控yarn

普罗米修斯可以通过yarn_exporter监控YARN。yarn_exporter是一个开源的Prometheus Exporter，它可以提供有关YARN集群和应用程序的各种指标。您可以使用yarn_exporter来收集有关YARN的以下信息：

- 资源管理器（ResourceManager）的指标，例如节点，应用程序和队列的数量
- 应用程序的指标，例如应用程序的状态，启动时间和完成时间
- 队列的指标，例如队列的状态，当前应用程序和等待应用程序的数量

要使用yarn_exporter来监视YARN，请按照以下步骤操作：

1. 下载并安装yarn_exporter。
2. 配置yarn_exporter以监听YARN的REST API端点。
3. 在Prometheus配置文件中添加yarn_exporter作为目标。
4. 启动Prometheus服务器并访问其Web UI以查看YARN的监控指标。

以下是一个示例Prometheus配置文件，其中包含一个目标为yarn_exporter的示例：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'yarn'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9105']

在此示例中，Prometheus将每15秒向yarn_exporter发送请求，并将其视为yarn监控的目标。您可以通过将yarn_exporter的URL替换为您自己的URL来自定义此示例。

相关问题

根据上述回答，为什么我的普罗米修斯监控yarn时，没有 yarn_开头的指标？

可能是因为您的 Prometheus 监控程序没有正确配置 YARN 的 REST API。要使用 Prometheus 监控 YARN，您需要在 Prometheus 配置文件中添加相应的 job，并指定 YARN 的 REST API 地址和端口。

例如，在 Prometheus 配置文件中添加以下内容：

- job_name: 'yarn'
  scrape_interval: 5s
  metrics_path: '/ws/v1/cluster/metrics'
  static_configs:
    - targets: ['yarn-rest-api:8088']

其中，`job_name` 为该监控任务的名称，`scrape_interval` 为采集间隔，`metrics_path` 为 YARN REST API 的路径，`targets` 为 YARN REST API 的地址和端口。

如果您已经正确地配置了 Prometheus 监控 YARN，但仍然没有看到以 `yarn_` 开头的指标，可能是因为 YARN 版本不同。不同版本的 YARN 可能会有不同的 REST API，因此您需要查阅相应版本的 YARN REST API 文档，以获取正确的指标名称和路径。

总之，如果您想在 Prometheus 中监控 YARN，需要正确地配置相应的 job，并指定正确的 YARN REST API 地址和端口。

普罗米修斯监控yarn时,以普罗米修斯标准数据展示的指标数据中，yarn的哪个指标表示当前spark客户端的一些指标指标

在使用 Prometheus 监控 YARN 时，可以通过以下指标来获取 Spark 客户端的一些指标：

1. `yarn_app_state`：该指标可以用来获取 Spark 应用程序的状态，包括 RUNNING、FINISHED、FAILED 等状态。如果 Spark 应用程序处于 RUNNING 状态，那么该应用程序的客户端应该也在运行中。

2. `yarn_app_num_running_containers`：该指标可以用来获取 Spark 应用程序当前正在运行的容器数量，每个容器通常对应一个 Spark Executor 进程。因此，该指标可以用来获取 Spark 应用程序的 Executor 数量。

3. `yarn_app_num_allocated_containers`：该指标可以用来获取 Spark 应用程序当前已经分配的容器数量，每个容器通常对应一个 Spark Executor 进程。因此，该指标可以用来获取 Spark 应用程序的 Executor 数量。

4. `yarn_app_resource_requests`：该指标可以用来获取 Spark 应用程序的资源请求情况，包括 CPU 和内存等资源。通过该指标，可以了解 Spark 应用程序当前请求的资源量是否与客户端数量相匹配。

需要注意的是，以上指标都是 YARN 的指标，而不是 Spark 的指标。因此，这些指标只能用来获取 Spark 应用程序的一些大致指标，而不能获取更详细的 Spark 客户端指标。如果需要获取更详细的 Spark 客户端指标，可以考虑使用 Spark 自带的监控工具或者其他第三方工具来完成。