大数据平台运行监控系统的研究与应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 Spark研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 Spark监控系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 理论基础及相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 Spark框架 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Spark简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Spark系统架构 | 第18-19页 |
| 2.1.3 RDD弹性分布式数据集 | 第19-20页 |
| 2.2 Icinga监控 | 第20-23页 |
| 2.2.1 Icinga架构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Icinga监控策略 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Icinga扩展 | 第22-23页 |
| 2.3 SNMP协议 | 第23-25页 |
| 2.3.1 SNMP管理框架 | 第23页 |
| 2.3.2 SNMP工作过程 | 第23-24页 |
| 2.3.3 SNMP协议Trap消息 | 第24-25页 |
| 2.4 日志监控 | 第25-26页 |
| 2.4.1 日志和日志文件 | 第25页 |
| 2.4.2 日志采集 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 大数据平台健康指标研究及监控难点分析 | 第27-34页 |
| 3.1 大数据平台健康指标研究 | 第27-31页 |
| 3.1.1 集群指标研究 | 第27-28页 |
| 3.1.2 节点性能指标研究 | 第28-30页 |
| 3.1.3 作业运行指标研究 | 第30-31页 |
| 3.2 监控难点分析 | 第31-33页 |
| 3.2.1 作业运行监控代理分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 作业运行监控插件分析 | 第33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 大数据平台运行监控系统设计与实现 | 第34-54页 |
| 4.1 总体结构 | 第34-38页 |
| 4.1.1 系统架构 | 第34-36页 |
| 4.1.2 监控流程 | 第36-38页 |
| 4.2 集群监控 | 第38-40页 |
| 4.2.1 集群监控代理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 集群监控插件 | 第40页 |
| 4.3 节点性能监控 | 第40-44页 |
| 4.3.1 节点性能监控代理 | 第41页 |
| 4.3.2 节点性能监控插件 | 第41-44页 |
| 4.4 作业运行监控 | 第44-51页 |
| 4.4.1 作业运行监控代理 | 第45-49页 |
| 4.4.2 作业运行监控插件 | 第49-51页 |
| 4.5 告警 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验 | 第54-65页 |
| 5.1 环境要求 | 第54-55页 |
| 5.2 环境搭建 | 第55-60页 |
| 5.2.1 配置本地环境 | 第55-56页 |
| 5.2.2 设置SSH无密码互联环境 | 第56-57页 |
| 5.2.3 配置Spark | 第57-60页 |
| 5.3 实验结果 | 第60-64页 |
| 5.3.1 集群监控 | 第61-62页 |
| 5.3.2 节点监控 | 第62-63页 |
| 5.3.3 作业运行监控 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
