监控Hadoop及spark任务实时运行状态

您可以使用Hadoop的ResourceManager和JobHistoryServer来监控Hadoop任务的实时运行状态。ResourceManager是Hadoop集群中的主要组件，负责管理集群资源的分配和调度。您可以通过ResourceManager的Web界面或者命令行工具来查看正在运行的任务、任务队列、资源使用情况等信息。

另外，JobHistoryServer是Hadoop的一个独立组件，它会保存已完成的任务的历史信息，包括任务的状态、运行时间、输入输出路径等。您可以通过访问JobHistoryServer的Web界面或者使用命令行工具来查看已完成任务的详细信息。

对于Spark任务，您可以使用Spark的Web界面来监控任务的实时运行状态。Spark提供了一个内置的Web界面，您可以通过浏览器访问该界面来查看正在运行的任务、任务的进度、资源使用情况等信息。

除了以上方法，您还可以使用一些第三方的监控工具来监控Hadoop和Spark任务的实时运行状态，比如Ambari、Ganglia等。这些工具提供了更丰富的监控功能，可以帮助您更好地了解任务的运行状况和集群的性能情况。

相关问题

oozie教程-实现你自己的hadoop/spark作业工作流

Oozie是一个开源的工作流协调器，可以用于管理和调度Hadoop和Spark作业。通过Oozie，用户可以定义和运行复杂的作业工作流，包括多个Hadoop和Spark作业的依赖关系和执行顺序。以下是实现自己的Hadoop/Spark作业工作流的步骤：

1. 安装和配置Oozie：首先需要安装和配置Oozie，可以参考官方文档进行操作。

2. 编写工作流定义文件：使用Oozie的工作流定义语言（Workflow Definition Language）编写工作流定义文件，定义作业之间的依赖关系和执行顺序。

3. 编写作业定义文件：使用Hadoop和Spark的作业定义语言（Job Definition Language）编写作业定义文件，定义作业的输入输出路径、参数和其他配置。

4. 部署作业和数据：将作业和数据部署到Hadoop集群中，确保作业可以访问到所需的数据。

5. 提交工作流：使用Oozie的命令行工具或Web界面提交工作流，Oozie会根据工作流定义文件中的定义自动调度和执行作业。

6. 监控和管理工作流：使用Oozie的监控和管理工具，可以查看工作流的执行状态、日志和错误信息，以及重新执行或终止工作流。

以上是实现自己的Hadoop/Spark作业工作流的基本步骤，需要根据具体的需求和场景进行调整和优化。