前 目 GB/T5271.1-2000GB/T35295-2017GBT35589-2017大數據監測和分析工具（Bigdatamonitoringandanalysis指標收集（Dataindex數據分析（Data保存指標(Savedata可視化(Data服務指標（Dataservice服務指標是BigDeterBigDeter任務指標（Datataskindicator）節點指標（Datanodeindicator）服務日志（Service計數器（Datacounter）作業（執行器（Executor）溢寫率（SpillWriteRate大數據核心索引系統包括HDFSYARNHDFSNameNode、DataNode、JournalNodeNameNodeHDFS節點，journalNode負責Guarantea。ctivenAmenodestandbynamenodeeditlogJVMContext:包含JVMMetricsJavarpccontext:遠程過程調用上下文索引，包括rpcretrycache,DFSContext:分布式文件系統的上下文相關元，包括NameNode、FsNameSystem、JournalNodeDataNode,FSVolume,RouterrPCMetrics,UGIContext:包括UgimetricsMetricssystemContext:包含MetricssystemFdefaultcontextYarnHadoopResourceManager、NodeManager、Container資源的統一管理和分配NodeManagerContainerCPUYarnContainerMetrics:UGIContext:包含Ugimetricsmetricssystemcontext:包含metricssystemdefaultcontext:MapReduceSpark點是都為大規模數據集提供并行計算。MapReduceComputeEngine是基于非內存的計算框架，SparkComputeEngineMapReduceTaskIndexTaskCountersFileSystemCounters:MapReduce的讀取/寫入數據大小，HDFSJobCounters:任務指標，MapEndReduceEndmap-reducemap-reducemapreduce割成多個階段，每個階段又可以被分割成多個任務。ExecutorTasksMetric:ExecutorIndex:根據Executor存儲器:暫時保存CPU網絡IO:盤IO:負載:表示操作系統CPUCPU機器硬件信息:CPUCPUCPUCPUB)DataNode3C)基于RESTAPIAgent，從RESTAPI30Dresultthreshold我們的任務包括MapReduceSpark和Hive。我們對指標進行分低。根據GC的比例CPU41%以下的比例是健康的，12%的比例是需要優化的，34%以上的比例是必須優化的。60%以上(健康)、50%-60%(optimistable4050optimistable4050%(optimistable)40%，我們必須優化。2，這意味著幾乎所有記錄都在盤中覆蓋30Dresultthreshold日志的錯誤分析Warn格式:項目名稱_indexclass_cluster項目名稱:不同的服務。大數據生態系統的核心項目有NameNode，DataNode，ResourceManager,NodeManager,HiveServer,指標是JVMMetrics，RPC、UGI、ClusterMetrics公式:指標詳細類_計算方式。A2指定的監視控制卡組。格式:<key,value，例如<IP,172.10.0.