Unified Monitoring: Which Metrics Should We Focus on When Using Prometheus to Monitor E-MapReduce?
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
阿里云Prometheus对EMR平台大数据服务的监控实践，包括HOST、HDFS、YARN、Hive、Kafka、Zookeeper、ClickHouse和Flink等指标的采集和解读，其中Zookeeper指标包括包数量、延迟、watch数量、znode数量、连接数量、数据大小等，Kafka指标包括消息队列、Broker状态、吞吐量、性能、存储、请求率、请求时间、消息转换、ZK会话、JVM等，Impala指标包括状态、吞吐量、请求率、消息转换、存储等。
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关键要点
- 阿里云Prometheus用于监控EMR平台大数据服务，包括多个组件的指标采集和解读。
- EMR是云原生开源大数据平台，支持Hadoop、Hive、Spark等计算和存储引擎。
- E-MapReduce集群由多个ECS实例组成，运维工程师需关注各组件的监控指标。
- 主要监控指标包括HOST、HDFS、YARN、Hive、Kafka、Zookeeper、ClickHouse和Flink。
- HOST指标监控ECS节点的CPU、内存、磁盘等性能。
- HDFS指标包括HOME、NameNodes、DataNodes和JournanlNodes等。
- YARN指标监控集群资源管理和作业调度情况。
- Hive指标包括HiveMetaStore和HiveServer2的性能监控。
- Zookeeper指标包括包数量、延迟、watch数量等。
- Kafka指标监控消息队列的状态、吞吐量和请求性能。
- Impala指标监控SQL查询的执行情况和性能。
- 使用阿里云Prometheus监控EMR需要配置exporter端口和接入信息。
- 阿里云Prometheus提供多种监控大盘，涵盖各个组件的性能指标。
- 自建Prometheus面临部署复杂、资源消耗高等问题，阿里云Prometheus提供优化解决方案。
- 阿里云Prometheus与云服务深度集成，提供统一的监控界面和Grafana看板增强功能。
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