metrics

对于大数据集群来说，监控功能是非常必要的，通过日志判断故障低效，我们需要完整的指标来帮我们管理Kafka集群。本文讨论Kafka的监控以及一些常用的第三方监控工具。 一、Kafka Monitoring 首先介绍kafka的监控原理，第三方工具也是通过这些来进行监控的，我们也可以自己去是实现监控，官网关于监控的文档地址如下： http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring ]( http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring ) kafka使用Yammer Metrics进行监控，Yammer Metrics是一个java的监控库。 kafka默认有很多的监控指标，默认都使用JMX接口远程访问，具体方法是在启动broker和clients之前设置JMX_PORT： JMX_PORT=9997 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties Kafka的每个监控指标都是以JMX MBEAN的形式定义的，MBEAN是一个被管理的资源实例。 我们可以使用Jconsole （Java Monitoring and Management Console），一种基于JMX的可视化监视、管理工具。 来可视化监控的结果： 图2

sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标，为什么我们还要自定义存入redis？ 1.结合自己的业务，可以将监控页面集成到自己的数据平台内，方便问题查找，邮件告警 2.可以在sparkUi的基础上，添加一些自己想要指标统计 一、spark的SparkListener sparkListener是一个接口，我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法，SparkListener 下各个事件对应的函数名非常直白，即如字面所表达意思。 想对哪个阶段的事件做一些自定义的动作，变继承SparkListener实现对应的函数即可，这些方法会帮助我监控spark运行时各个阶段的数据量，从而我们可以获得这些监控指标数据 abstract class SparkListener extends SparkListenerInterface {//stage完成的时调用 override def onStageCompleted(stageCompleted: SparkListenerStageCompleted): Unit = { } //stage提交时调用 override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit = { } override def

本人浅析传统IT系统层面的系统监控，不涉及k8s以及Service Mesh，抛砖引玉。 随着系统增多，我们需要一套能够立体化监控系统去监控你的应用及业务，出现问题能够及时告警，或通过大屏、短信和邮件。 我个人认为监控应该从三个方面进行入手，即：Metrics、Logging、Tracing。 Metrics （指标） 通常指标信息担负着数据可视化的物料信息，比如：计量器、直方图、计数器、TPS等等。 Logging（日志） 日志信息通常记录了应用程序运行时的详细状态信息。通常会有INFO、WARN、ERROR等级别。 Tracing（追踪） 在传统的单体应用，如传统的MVC系统中，通常访问逻辑明确。而使用微服务对系统进行重新设计之后，就会带来接口互调，多线程，应用多活情况下的调用次序不明等种种问题。这时迫切需要记录每次请求都经过了哪些主机的那些服务，以及是一次调用会带来系统内部的多次调用问题。以及Http传输协议的天然低效率问题，都是需要在追踪层面上做考虑的。 监控选型与架构： Metrics （指标）: Promethues+Grafanna+Influxdb Logging（日志）: ELK or Spark Streaming Tracing（追踪）: Zipkin or Skywalking 欢迎关注我的公号：彪悍大蓝猫，持续分享大数据、Java、安全干货~ 来源：

kubernetes dashboard安装 看　kubectl　版本 [root@master home]# kubectl version Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"15", GitVersion:"v1.15.3", GitCommit:"2d3c76f9091b6bec110a5e63777c332469e0cba2", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2019-08-19T11:13:54Z", GoVersion:"go1.12.9", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"} Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"15", GitVersion:"v1.15.3", GitCommit:"2d3c76f9091b6bec110a5e63777c332469e0cba2", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2019-08-19T11:05:50Z", GoVersion:"go1.12.9", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"} 下载 Dashboard yaml 文件 wget https://raw

一、介绍 1、曾经 原先版本是用heapster来收集资源指标才能看，但是现在heapster废弃了。从k8s v1.8开始后，引入了新的功能，即把资源指标引入api； 在使用heapster时，获取资源指标是由heapster自已获取的，heapster有自已的获取路径，没有通过apiserver，后来k8s引入了资源指标API(Metrics API)，于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取，不必再通过其它途径。 k8s中很多组件是依赖于资源指标API的功能 ，比如kubectl top 、hpa，如果没有一个资源指标API接口，这些组件是没法运行的；Heapster只能根据CPU来进行HPA。 2、目前 metrics-server：它也是一种API Server，提供了核心的Metrics API，就像k8s组件kube-apiserver提供了很多API群组一样，但它不是k8s组成部分，而是托管运行在k8s之上的Pod。metrics-server是一个服务于资源指标的api server，收集cpu利用率、内存利用率等。 为了让用户无缝的使用metrics-server当中的API，还需要把这类自定义的API，通过聚合器（kube-aggregator）聚合到核心API组里，然后可以把此API当作是核心API的一部分，通过kubectl api

/*--> */ /*--> */ 前言 不久前在部门周会上分享了 Hystrix 源码解析之后，就无奈地背上了 专家包袱 ，同事们都认为我对 Hystrix 很熟，我们接触 Hystrix 更多的还是工作中的使用和配置，所以很多人一遇到 Hystrix 的配置问题就会过来问我。为了不让他们失望，我把 Hystrix 的 配置文档 仔细看了一遍，将有疑问的点通过翻源码、查官方 issue、自己实验的方式整理了一遍，这才对 Hystrix 的配置有了一定的了解。 在了解这些配置项的过程中，我也发现了很多坑，平常我们使用中认为理所应当的值并不会让 Hystrix 如期望工作，没有经过斟酌就复制粘贴的配置会让 Hystrix 永远不会起作用。于是写下本文，希望能帮助小伙伴们掌握 Hystrix。如果想了解 Hystrix 的话，可以搭配我之前的分享 PPT： Hystrix 源码解析 文章欢迎转载，请尊重作者劳动成果，带上原文链接：https://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/9630167.html HystrixCommand 配置方式 我们的配置都是基于 HystrixCommand 的，我们通过在方法上添加 @HystrixCommand 注解并配置注解的参数来实现配置，但有的时候一个类里面会有多个 Hystrix 方法

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端 By: 授客 QQ：1033553122 1． 测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1： http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/ 下载地址2： https://pan.baidu.com/s/1dnBgHvySE9pVRZXJVmezyQ kafka_2.12-2.1.0.tgz 下载地址1： http://kafka.apache.org/downloads.html 下载地址2： https://pan.baidu.com/s/1VnHkJgy4iQ73j5rLbEL0jw pip-18.1.tar.gz 下载地址： https://pan.baidu.com/s/1VpYk8JvMuztzbvEF8mQoRw 说明：实践中发现，pip版本比较旧的话，没法安装whl文件 kafka_python-1.4.4-py2.py3-none-any.whl 下载地址1： https://pypi

一、模型验证方法如下： 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线：model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线：model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评估交叉验证的得分在重要性：model_selection.permutation_test_score(...) ①通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) import numpy as np from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn import datasets,svm digits=datasets.load_digits() X=digits.data y=digits.target svc=svm.SVC(kernel='linear') C_s=np.logspace(-10,0,10) print("参数列表长度",len