InfluxDB

#!/bin/sh # kubeadm config images list 查看当前容器版本 images=( kube-apiserver:v1.14.0 kube-controller-manager:v1.14.0 kube-scheduler:v1.14.0 kube-proxy:v1.14.0 pause:3.1 etcd:3.3.10 coredns:1.3.1 kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1 heapster-grafana-amd64:v5.0.4 heapster-amd64:v1.5.4 heapster-influxdb-amd64:v1.5.2 ) for imageName in ${images[@]} ; do docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName} docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName} k8s.gcr.io/${imageName} docker rmi registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName}

在Coreos系统中我们一般利用Portainer容器来管理Docker，可以看我的其他文章(coreos和portainer都有讲到过) 全容器化的部署方式下，我们可以利用 cAdvisor+InfluxDB+Grafana 实现对主机和Docker的各项指标的监控。 组件简介 cAdvisor：用于数据采集 cadvisor谷歌公司自己用来监控他们基础设施的一款工具，这个工具厉害之处不仅能监控docker容器的实时信息，而且还能将你的cadvisor这容器所在的主机的系统的实时信息，但是由于cadvisor只是能监控到实时的信息而不能保存。 InfluxDB：用于数据存储 InfluxDB 是用 Go 语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。所以我们要使用 influxdb 将这些实时监控到的信息存放起来。 Grafana： 用于数据展示 Grafana 是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus 和 OpenTSDB 作为数据源。 部署过程 在Portainer中进行可视化部署。 首先我们先建立一个自定义的网络 然后我们逐一部署容器 部署InfluxDB容器 设置网络 重启规则和数据卷自行配置即可，不再多说了。

#!/bin/sh # kubeadm config images list 查看当前容器版本 images=( kube-apiserver:v1.14.0 kube-controller-manager:v1.14.0 kube-scheduler:v1.14.0 kube-proxy:v1.14.0 pause:3.1 etcd:3.3.10 coredns:1.3.1 kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1 heapster-grafana-amd64:v5.0.4 heapster-amd64:v1.5.4 heapster-influxdb-amd64:v1.5.2 ) for imageName in ${images[@]} ; do docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName} docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName} k8s.gcr.io/${imageName} docker rmi registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/${imageName}

本书的gitbook地址是: https://frank6866.gitbooks.io/monitor/content/ 主要内容 开源分布式监控与告警系统(Telegraf+InfluxDB+Grafana)的运维笔记 Linux监控 Docker监控 基本组件 InfluxDB InfluxQL Telegraf Grafana简介 Grafana Tutorial Grafana 配置 Grafana 异常 Linux监控 Linux监控指标 基本信息监控 CPU监控 内存监控 磁盘监控 网络监控 Web Server监控 apache/httpd监控 http响应时间监控 Docker监控 cAdvisor cAdvisor+InfluxDB 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/592236/blog/3041371

序 本文主要研究一下如何将springboot2的metrics输出到influxdb maven <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-influx</artifactId> </dependency> 配置 management: metrics: export: influx: enabled: true db: springboot uri: http://192.168.99.100:8086 # user-name: # password: connect-timeout: 1s read-timeout: 10s auto-create-db: true step: 1m num-threads: 2 consistency: one compressed: true batch-size: 10000 influx docker run -d --name influx -p 8086:8086

序 本文主要研究一下如何使用jmxtrans+influxdb+granfa监控zookeeper 配置zookeeper jmx 在conf目录下新增zookeeper-env.sh，并使用chmod +x赋予执行权限，内容如下 JMXLOCALONLY=false JMXDISABLE=false JMXPORT=8999 JMXAUTH=false JMXSSL=false 指定JMXPORT为8999 搭建influxdb及grafana 这里使用docker构建，如下 docker network create monitoring-network docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 \ --net monitoring-network \ --name influxdb \ influxdb:1.5.4 curl -POST http://192.168.99.100:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE zookeeper" docker run -d -p 3000:3000 --net monitoring-network --name grafana grafana/grafana:5.2.4 curl 'http://admin:admin@192.168.99

1.influxDB 1.1.什么是influxDB InfluxDB是一个分布式时间序列数据库，是由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。 1.2.influxDBan安装 （1）下载镜像 docker pull tutum/influxdb (2)创建容器 docker run -di \ -p 8083:8083 \ -p 8086:8086 \ --expose 8090 \ --expose 8099 \ --name influxsrv \ tutum/influxdb 端口概述： 8083端口：web访问端口 8086是数据写入端口 打开浏览器 http://192.168.222.128:8083 2.cAdvisor 2.1 什么是cAdvisor Google开源的用于监控设施应用的工具，它是一个强大的监控工具，不需要任何配置就可以通过运行在docker主机上的容器来监控docker容器，而且可以监控docker主机。 2.2 cAdvisor (1)下载镜像 docker pull google/cadvisor (2)创建容器： docker run \ -

I'm running a job on Spark Yarn and trying to emit messages to Influx DB but I'm crashing on an okio conflict: 22:17:54 ERROR ApplicationMaster - User class threw exception: java.lang.NoSuchMethodError: okio.BufferedSource.readUtf8LineStrict(J)Ljava/lang/String; java.lang.NoSuchMethodError: okio.BufferedSource.readUtf8LineStrict(J)Ljava/lang/String; at okhttp3.internal.http1.Http1Codec.readHeaderLine(Http1Codec.java:212) at okhttp3.internal.http1.Http1Codec.readResponseHeaders(Http1Codec.java:189) Here's my dependencies: val cdhVersion = "cdh5.12.2" val sparkVersion = "2.2.0.cloudera2" val

I am using influxdb grafana and collectd and i want to display memory usage graph. The collectd give me this metrics value for memory and save it in influxdb influxdb/memory/memory-buffered influxdb/memory/memory-cached influxdb/memory/memory-free influxdb/memory/memory-used i want to display in grafana graph the total memory so i need to sum the following metrics: memory_buffered + memory_cached + memory_free + memory_used How can I query this in influxdb or in grafana ? I think this is not possible at moment (with InfluxDB 0.9). In order to compute ratios between timeseries (fields) you

在这之前呢，也写过两篇关于Docker基础入门类的文章 Docker容器技术入门（一） Docker容器技术入门（二） 很多人都感觉这文章这么简单、这么基础，可是别忘记了“万丈高楼平地起”，如果少了这个平地址，你这高楼估计也起不了。所以，基础是学习任何一门技术或者一个技术点的重中之重，也可以说是很关键的决胜点。 所以呢，今天，给大家 总结了这20个Docker Command，愿各位小伙伴在通往“玩转Docker”路上不再无助!!!! 安装完成docker容器服务之后，需要了解如何操作它？在shell命令行下直接输入docker就可以查看帮助信息，如下。 [root@master ~]# docker Usage: docker COMMAND A self-sufficient runtime for containers Options: --config string Location of client config files (default "/root/.docker") -D, --debug Enable debug mode --help Print usage -H, --host list Daemon socket(s) to connect to (default []) -l, --log-level string Set the logging