《Hadoop MapReduce实战手册》一1.10 使用MapReduce监控UI-低调大师

《Hadoop MapReduce实战手册》一1.10 使用MapReduce监控UI

2017-05-01 595

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第1章，第1.10节，作者：【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者：杨卓荦责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.10 使用MapReduce监控UI

Hadoop MapReduce实战手册
本节传授如何使用Hadoop的监控Web控制台来验证Hadoop的安装，以及如何监控Hadoop集群的每个部分的分配和使用。

操作步骤
现在让我们来访问Hadoop的监控Web控制台。

使用浏览器访问http://MASTER_NODE:50030/，其中MASTER_NODE是主节点的IP地址。
图1-6所示的网页显示了MapReduce安装的当前状态，包括正在运行和已经完成的作业。

工作原理
Hadoop的监控UI可让用户访问Hadoop配置的JobTracker，并且访问到不同的节点的安装、配置和使用信息。例如，用户可以使用UI看到当前正在运行的作业和与作业相关的日志。

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2017-05-02

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首先kafka的throughput 很牛逼，参考：http://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines 接着主要谈一下，Kafka的可靠性问题，有哪些机会可能丢数据？从producer，broker，consumer的角度，分别看看 a. Producer到broker 把request.required.acks设为1，丢会重发，丢的概率很小 b. Broker b.1 对于broker，落盘的数据，除非磁盘坏了，不会丢的 b.2 对于内存中没有flush的数据，broker重启会丢可以通过log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来配置flush间隔，interval大丢的数据多些，小会影响性能但在0.8版本，可以通过replica机制保证数据不丢，代价就是需要更多资源，尤其是磁盘资源，kafka当前支持GZip和Snappy压缩，来缓解这个问题...

2017-05-02

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