在大数据作业容器化部署后,日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。
1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ,使用日志聚合工具(比如Fluentd、Filebeat)收集大数据作业容器的日志,并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。
2、使用监控工具(比如主流的Prometheus、Grafana)监控大数据作业容器的关键性能指标,如CPU利用率、内存使用量、网络流量等。
3、利用统一日志平台系统进行日志分析,快速定位和排查异常情况等。还可以通过事件追溯工具(如Jaeger、Zipkin)追踪作业的调用链路,查找异常发生的根源和影响范围。
大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理,我可以分享一些我这边的经验给你参考:如果是serverless yarn方式,还是通过yarn UI查看作业日志。 监控建议通过prometheus exportor对接k8s集群内的prometheus,实现监控数据的同一采集。 异常诊断需要首先通过作业日志定位作业失败的原因,如果涉及平台管理组件(比如RM或者NM),需要查看RM或者NM Pod的日志。这些是一些日常的经验总结,希望能对你有带来一定的帮助和参考。
收起仅供参考
收起针对大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断的有效处理,可以采取以下措施:
综上所述,通过以上措施,可以有效处理大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断等问题,提高系统的稳定性和可靠性。