Apache Hadoop

En este documento, se describe cómo configurar tu implementación de Google Kubernetes Engine a fin de que puedas usar Google Cloud Managed Service para Prometheus a fin de recopilar métricas de Apache Hadoop. Este documento te muestra cómo hacer lo siguiente:

• Configurar el exportador de Hadoop para que informe las métricas.
• Configurar un recurso PodMonitoring a fin de que Managed Service para Prometheus recopile las métricas exportadas.
• Acceder a un panel en Cloud Monitoring para ver las métricas
• Configura reglas de alerta para supervisar las métricas

Estas instrucciones se aplican solo si usas la colección administrada con Managed Service para Prometheus. Si usas la colección con implementación automática, consulta el repositorio de código fuente para el exportador de JMX a fin de obtener información de instalación.

Estas instrucciones se proporcionan como ejemplo y se espera que funcionen en la mayoría de los entornos de Kubernetes. Si tienes problemas para instalar una aplicación o un exportador debido a políticas restringidas de la organización o de seguridad, te recomendamos que consultes la documentación de código abierto a fin de obtener asistencia.

Para obtener información sobre Hadoop, consulta Apache Hadoop.

Requisitos previos

Para recopilar métricas desde Hadoop mediante Managed Service para Prometheus y la colección administrada, tu implementación debe cumplir los siguientes requisitos:

• Tu clúster debe ejecutar la versión 1.21.4-gke.300 o posterior de Google Kubernetes Engine.
• Debes ejecutar Managed Service para Prometheus con la colección administrada habilitada. Para obtener más información, consulta Primeros pasos con la recopilación administrada.

• Si deseas usar los paneles disponibles en Cloud Monitoring para la integración de Hadoop, debes usar lo siguiente:jmx-exporter versión 0.17.0 o posterior.

  Para obtener más información sobre los paneles disponibles, consulta Visualiza los paneles.

Asegúrate de que los valores de los campos port y matchLabels coincidan con los de los Pods de Hadoop que deseas supervisar. Los NameNodes y DataNodes deben configurarse para aceptar conexiones JMX remotas. Esta configuración se puede hacer si estableces las variables de entorno NAMENODE_HDFS_OPTS y DATANODE_HDFS_OPTS como se describe en la Guía de shell de Unix de Hadoop.

Instala el exportador de Hadoop

Te recomendamos instalar el exportador de Hadoop, jmx-exporter, como archivo adicional en tu carga de trabajo de Hadoop. Para obtener información sobre el uso de archivos adicionales, consulta Aplicaciones extendidas en Kubernetes con Pods de varios contenedores.

Para instalar jmx-exporter como un archivo adicional en Hadoop, modifica tu configuración de Hadoop como se muestra en el siguiente ejemplo:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

+ apiVersion: v1
+ kind: ConfigMap
+ metadata:
+   name: hadoop-exporter
+ data:
+   config.yaml: |
+     hostPort: localhost:1026
+     lowercaseOutputName: true
+     lowercaseOutputLabelNames: true
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: hadoop-hdfs
spec:
  serviceName: hadoop-hdfs
  selector:
    matchLabels:
+     app.kubernetes.io/name: hadoop
  template:
    metadata:
      labels:
+       app.kubernetes.io/name: hadoop
    spec:
      containers:
      - name: hadoop-hdfs
        image: "farberg/apache-hadoop:3.3.2"
+       env:
+         - name: HDFS_NAMENODE_OPTS
+           value: "-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=1026"
        command:
        - "/bin/bash"
        - "/tmp/hadoop-config/bootstrap.sh"
        - "-d"
+       ports:
+       - containerPort: 1026
+         name: jmx
+     - name: exporter
+       image: bitnami/jmx-exporter:0.17.0
+       command:
+         - java
+         - -jar
+         - jmx_prometheus_httpserver.jar
+       args:
+         - "9900"
+         - config.yaml
+       ports:
+       - containerPort: 9900
+         name: prometheus
+       volumeMounts:
+       - mountPath: /opt/bitnami/jmx-exporter/config.yaml
+         subPath: config.yaml
+         name: hadoop-exporter
+     volumes:
+     - name: hadoop-exporter
+       configMap:
+         name: hadoop-exporter
+         items:
+         - key: config.yaml
+           path: config.yaml

Debes agregar cualquier línea precedida por el símbolo + a tu configuración.

Estas instrucciones se basan en los cambios realizados en un gráfico de helm. Las plantillas se pueden descargar y modificar. En el ejemplo anterior, se supone que todo se encuentra en un solo archivo YAML.

Para aplicar los cambios de configuración desde un archivo local, ejecuta el siguiente comando:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

También puedes usar Terraform para administrar tus opciones de configuración.

Define un recurso PodMonitoring

Para el descubrimiento de destinos, el operador de Managed Service para Prometheus requiere un recurso PodMonitoring que corresponda al exportador de Hadoop en el mismo espacio de nombres.

Puedes usar la siguiente configuración de PodMonitoring:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: hadoop
  labels:
    app.kubernetes.io/name: hadoop
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  endpoints:
  - port: prometheus
    scheme: http
    interval: 30s
    path: /metrics
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: hadoop

Asegúrate de que los selectores de etiquetas y el puerto coincidan con los selectores y el puerto que se usan en Instala el exportador de Hadoop.

Para aplicar los cambios de configuración desde un archivo local, ejecuta el siguiente comando:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

También puedes usar Terraform para administrar tus opciones de configuración.

Define reglas y alertas

Puedes usar la siguiente configuración Rules para definir alertas en las métricas de Hadoop:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: Rules
metadata:
  name: hadoop-rules
  labels:
    app.kubernetes.io/component: rules
    app.kubernetes.io/name: hadoop-rules
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  groups:
  - name: hadoop
    interval: 30s
    rules:
    - alert: HadoopDown
      annotations:
        description: |-
          Hadoop instance is down
            VALUE = {{ $value }}
            LABELS: {{ $labels }}
        summary: Hadoop down (instance {{ $labels.instance }})
      expr: hadoop_namenode_numdeaddatanodes > 0
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
    - alert: HadoopLowAvailableCapacity
      annotations:
        description: |-
          Hadoop low available capacity
            VALUE = {{ $value }}
            LABELS: {{ $labels }}
        summary: Hadoop low available capacity (instance {{ $labels.instance }})
      expr: (hadoop_namenode_capacityused/hadoop_namenode_capacitytotal) > 0.8
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
    - alert: HadoopVolumeFailure
      annotations:
        description: |-
          Hadoop volume failure
            VALUE = {{ $value }}
            LABELS: {{ $labels }}
        summary: Hadoop volume failure (instance {{ $labels.instance }})
      expr: hadoop_namenode_volumefailurestotal > 0
      for: 5m
      labels:
        severity: critical

Para aplicar los cambios de configuración desde un archivo local, ejecuta el siguiente comando:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

También puedes usar Terraform para administrar tus opciones de configuración.

Para obtener más información sobre cómo aplicar reglas a tu clúster, consulta Evaluación y alertas de reglas administradas.

Puedes ajustar los umbrales de las alertas para que se adapten a tu aplicación.

Verifica la configuración

Puedes usar el Explorador de métricas para verificar que configuraste correctamente el exportador de Hadoop. Cloud Monitoring puede tardar uno o dos minutos en transferir las métricas.

Para verificar que se hayan transferido las métricas, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página  Explorador de métricas:

   Ir al Explorador de métricas

   Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuyo subtítulo es Monitoring.

2. En la barra de herramientas del panel del compilador de consultas, selecciona el botón cuyo nombre sea MQL o PromQL.
3. Verifica que PromQL esté seleccionado en el botón de activación Lenguaje. El botón de activación de lenguaje se encuentra en la misma barra de herramientas que te permite dar formato a tu consulta.
4. Ingresa y ejecuta la siguiente consulta:
   

   up{job="hadoop", cluster="CLUSTER_NAME", namespace="NAMESPACE_NAME"}

Ver paneles

La integración de Cloud Monitoring incluye el panel Hadoop Prometheus Overview. Los paneles se instalan automáticamente cuando configuras la integración. También puedes ver vistas previas estáticas de los paneles sin instalar la integración.

Para ver un panel instalado, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página  Paneles.

   Dirígete a Paneles de control

   Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuyo subtítulo es Monitoring.

2. Selecciona la pestaña Lista de paneles.
3. Elige la categoría Integraciones.
4. Haga clic en el nombre del panel, por ejemplo, Hadoop Prometheus Overview.

Para obtener una vista previa estática del panel, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página  Integraciones:

   Dirígete a Integraciones

   Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuyo subtítulo es Monitoring.

2. Haz clic en el filtro de la plataforma de implementación Kubernetes Engine.
3. Ubica la integración de Apache Hadoop y haz clic en Ver detalles.
4. Selecciona la pestaña Paneles.

Soluciona problemas

Para obtener información sobre la solución de problemas de transferencia de métricas, consulta Problemas de recopilación de exportadores en Solución de problemas de transferencia.