大数据平台监控命令实战：查看状态与资源管理

第13章详细介绍了在大数据平台环境中进行监控的重要性和实践操作。本章分为三个主要部分，分别针对大数据平台的运行状态、资源状态和服务状态进行监控。 1. 实验一：通过命令监控大数据平台运行状态 - 实验目的：通过实践学习如何通过命令来评估大数据平台的整体运行状况，包括掌握关键性能指标的查看方法和常用命令。 - 实验要求：学员需熟练掌握常用的Linux命令，如`uname -a`来获取系统基本信息，理解如何检查内存、CPU、磁盘等资源使用情况。 - 实验环境：至少包含3个以上的节点，每个节点需具备基本配置，如双核CPU、8GB内存和100GB硬盘，并且运行在CentOS 7.4环境中，已安装必要的服务和组件。 2. 实验二：通过命令监控大数据平台资源状态 - 实验目标：关注于各个核心组件的状态，包括Hadoop YARN、HDFS、HBase和Hive。学员将学习如何通过命令查看这些服务的运行情况，比如YARN的资源分配、HDFS的磁盘空间使用、HBase的表格状态和Hive的数据仓库管理。 - 实验任务包括： - 查看YARN的状态，确保任务调度和资源管理正常 - 检查HDFS的块存储和数据分布 - 监控HBase的表和RegionServer状态 - 检查Hive的元数据和查询执行情况 3. 实验三：通过命令监控大数据平台服务状态 - 本部分着重于关键服务的健康检查，如ZooKeeper（分布式协调服务）和数据迁移工具Sqoop、数据收集工具Flume的状态。 - 实验任务涵盖： - 检查ZooKeeper集群的连接状态，确保数据一致性 - 使用Sqoop验证数据同步和导入/导出功能是否正常 - 监听Flume管道，确认数据流是否稳定高效地传输 通过这三个实验，学生将深入理解大数据平台的底层架构和维护，以及如何利用命令行工具有效地监控系统的健康和性能。这不仅有助于故障排查，也是大数据管理员必备的技能之一。