CN105681128A - 一种用于大数据系统状态监控的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于大数据系统状态监控的方法和装置。该方法包括调用计算机设备采集大数据系统信息，并根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常，当根据采集到的大数据系统信息判断出大数据系统状态出现异常时，自动向用户发送报警信息。这样就通过计算机设备实现了对大数据系统状态的监控和报警过程，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。

Description

一种用于大数据系统状态监控的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于大数据系统状态监控的方法和装置。
背景技术
大数据系统(hadoop生态)的服务器集群在统计分析和汇总相关软硬件信息上因服务器较多、部署软件种类较多以及相关信息指标过于复杂，对整个集群的状态进行监控，并当集群的状态出现异常时的报警工作量很繁重，监控和报警效率低下。
针对以上低效情况，目前多数解决方式仍为人工监控集群，通过相关监控软件以及相关命令等对集群信息进行查看和判断，当集群出现异常时人工报警。这种方式步骤繁琐、耗费工时、效率低下，此外，经常会由于人工疏忽而产生误报、漏报等现象。
发明内容
本发明提供了一种用于大数据系统状态监控的方法和装置，通过调用计算机设备采集大数据系统信息，并根据采集到的大数据系统信息判断出大数据系统出现异常时自动向用户发送报警信息，提高了对大数据系统状态监控和报警工作的效率。
第一方面，本发明提供了一种用于大数据系统状态监控的方法，包括调用计算机设备执行：
采集大数据系统信息；
根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常；
当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。
进一步的，所述向用户发出报警信息，包括：
发送报警邮件给用户，或者调用第三方接口，自动给用户拨打报警电话。
进一步的，所述采集大数据系统信息，包括：
采集多种类型的大数据系统信息；
所述根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常，包括：
针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
进一步的，所述根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常包括：
将采集到的大数据系统信息处理为预设格式；
根据处理为预设格式的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常。
进一步的，所述采集大数据系统信息包括：采集如下参数中的一种或者多种：
HDFS空间占用信息、HDFSBLOCK块计数信息、HDFSBLOCK分布信息、HDFS空间增长信息、HBASE合并队列信息、HBASE刷新队列信息、HBASEmemstore大小信息、flume堆压信息、flume速率信息、kafka堆压信息、集群各进程信息和集群机器负载信息。
进一步的，所述方法，还包括：
获取历史报警信息，并根据历史报警信息分析大数据系统的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成报警图表；
向用户发送报警图表。
进一步的，所述方法，还包括：
根据历史报警信息，对大数据系统未来的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成预测图表；
向用户发送预测图表。
第二方面，本发明提供了一种用于大数据系统状态监控的装置，包括：
采集模块，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；
判断模块，用于根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；
报警模块，用于当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。
进一步的，所述报警模块具体用于调用计算机设备向客户发送报警邮件，或者调用第三方接口，给用户拨打报警电话。
进一步的，所述采集模块，具体用于调用计算机设备采集多种类型的大数据系统信息；
所述判断模块具体用于调用计算机设备针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
进一步的，所述判断模块还用于调用计算机设备将采集到的大数据系统信息处理为预设格式；根据处理为预设格式的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常。
本发明提供的用于大数据系统状态监控的方法和装置，通过调用计算机设备采集大数据系统信息，并根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常，当根据采集到的大数据系统信息判断出大数据系统状态出现异常时，自动向用户发送报警信息。这样就通过计算机设备实现了对大数据系统状态的监控和报警过程，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。
附图说明
图1为本发明提供的用于大数据系统状态监控的方法的流程示意图；
图2为本发明提供的用于大数据系统状态监控的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
第一方面，本发明提供了一种用于大数据系统状态监控的方法，参见图1，该方法包括调用计算机设备执行如下流程：
步骤S1，采集大数据系统信息；
步骤S2，根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常；
步骤S3，当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。
通过调用计算机设备采集大数据系统信息，当根据采集到的大数据系统信息判断出大数据系统状态出现异常时，自动向用户发送报警信息。这样就通过计算机设备实现了对大数据系统状态的监控和报警，提高了监控和报警效率以及报警的准确性。
在具体实施时，上述的步骤S3中可以通过多种方式将报警信息发送给用户。具体来说，将与大数据系统状态出现异常有关的异常大数据系统信息以邮件的形式发送给用户，这样用户无需在相应的计算机设备处，便可获知大数据系统出现了异常。另外，当大数据系统状态出现异常时也可以通过计算机调用第三方接口，自动给用户拨打报警电话，这样用户便可以及时获知大数据系统状态出现了异常，从而及时地采取相应措施，避免出现的异常对大数据系统造成损害。
在具体实施时，上述的步骤S1可以具体包括：
持续地或按照预设周期采集多种大数据系统信息；
针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
如此可以提高对大数据系统状态监控的容错性。
在具体实施时，上述的步骤S2可以具体包括：将采集到的大数据系统信息处理为预设格式；
根据处理为预设格式的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常。
这样做的好处是，能够允许计算机设备与多种不同类型的设备之间进行通信，比如这里的接口可以为hadoopjmx以及其他组件的相关接口，比如linuxshell等，此时可以采用json解析数据并生成预设格式的大数据系统信息。
在具体实施时，上述的步骤S1可以具体包括：按照预设周期采集如下参数中的一种或者多种：
HDFS空间占用信息、HDFSBLOCK块计数信息、HDFSBLOCK分布信息、HDFS空间增长信息、HBASE合并队列信息、HBASE刷新队列信息、HBASEmemstore大小信息、flume堆压信息、flume速率信息、kafka堆压信息、集群各进程信息和集群机器负载信息。
在具体实施时，所述方法，还可以包括：
获取历史报警信息，并根据历史报警信息分析大数据系统的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成报警图表；
向用户发送报警图表。
由于磁盘存储空间报警会影响存储指数以及稳定性指数；kafka堆压报警会影响性能指数；进程报警会影响稳定性指数和漏洞指数。因此，用户可以根据报警图表获知大数据系统哪个部分的状态出现了异常，从而能够当大数据系统状态出现异常时，及时采取相应的处理处理措施。
在具体实施时，所述方法，还可以包括：
根据历史报警信息，对大数据系统未来的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成预测图表；
向用户发送预测图表。
如此设计的好处在于，能够为用户预测大数据系统可能会出现异常的部分，使用户及早做好防护准备，避免给用户造成损失。
在具体实施时，可以对所有的报警信息进行存储，按预设周期定期读取相应的报警信息，根据报警信息分析大数据系统的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数，并对各项指数进行预测。
在具体实施时，可以通过大数据系统各个部件的报警时间、报警频率和报警的详细内容分析对大数据系统的各项指数进行预测。
在具体实施时可以根据每种指数的报警次数t，按如下公式计算报警值P:
P＝(100-t)/100
在具体实施时，若报警值P随着时间的推移越来越小，则表明该指数的状态出现异常。
例如，若磁盘存储空间的根目录报警信息连续出现，且报警值P逐渐递减，则可以通过分析数据得出每日平均差，给出预测结果：该磁盘的根目录可能将在几天后彻底占满。如此用户便可以根据报警信息及时对磁盘进行清理。
基于相同的构思，第二方面，本发明提供了一种用于大数据系统状态监控的装置，参见图2，该装置可以包括：
采集模块201，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；
判断模块202，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；
报警模块203，用于当大数据系统状态出现异常时，用于调用计算机设备向用户发出报警信息。
在具体实施时，上述的报警模块203可以具体用于向用户发送报警邮件，或者调用第三方接口，给用户拨打报警电话。
在具体实施时，所述采集模块201，具体用于调用计算机设备采集多种类型的大数据系统信息；所述判断模块202具体用于调用计算机设备针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于大数据系统状态监控的方法，其特征在于，包括调用计算机设备执行：
采集大数据系统信息；
根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常；
当大数据系统状态出现异常时，向用户发出报警信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向用户发出报警信息，包括：
发送报警邮件给用户，或者调用第三方接口，自动给用户拨打报警电话。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集大数据系统信息，包括：
采集多种类型的大数据系统信息；
所述根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常，包括：
针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常包括：
将采集到的大数据系统信息处理为预设格式；
根据处理为预设格式的大数据系统信息判断大数据系统状态是否出现异常。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集大数据系统信息包括：采集如下参数中的一种或者多种：
HDFS空间占用信息、HDFSBLOCK块计数信息、HDFSBLOCK分布信息、HDFS空间增长信息、HBASE合并队列信息、HBASE刷新队列信息、HBASEmemstore大小信息、flume堆压信息、flume速率信息、kafka堆压信息、集群各进程信息和集群机器负载信息。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
获取历史报警信息，并根据历史报警信息分析大数据系统的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成报警图表；
向用户发送报警图表。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
根据历史报警信息，对大数据系统未来的稳定性指数、存储指数、性能指数和漏洞指数中的一种或者几种生成预测图表；
向用户发送预测图表。
8.一种用于大数据系统状态监控的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于调用计算机设备采集大数据系统信息；
判断模块，用于调用计算机设备根据采集到的大数据系统信息判断大数据系统状态是否存在异常；
报警模块，用于当大数据系统状态出现异常时，调用计算机设备向用户发出报警信息。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述报警模块具体用于调用计算机设备向客户发送报警邮件，或者调用第三方接口，给用户拨打报警电话。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述采集模块，具体用于调用计算机设备采集多种类型的大数据系统信息；
所述判断模块具体用于调用计算机设备针对每一种类型的大数据系统信息，确定该大数据系统信息对应的异常判断规则，并根据该异常判断规则判断该类型的大数据系统信息是否异常。
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