GetInsight組件技術(shù)及功能（五）：系統(tǒng)綜合管理平臺和分布式計算框架

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GetInsight是慧都自主研發(fā)、應(yīng)用最靈活的大數(shù)據(jù)平臺。能夠幫助您隨時找到您想要的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)得到安全、穩(wěn)定和高效的管理與應(yīng)用。GetInsight是企業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案的重要組成部分，除了提供完整的大數(shù)據(jù)功能組件，我們還提供組件自定義搭配，為企業(yè)選擇滿足方案需要的大數(shù)據(jù)功能組件，使您的大數(shù)據(jù)解決方案成本降到最低，從而高品質(zhì)的解決您的大數(shù)據(jù)需求問題。

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本文主要跟大家介紹GetInsight的系統(tǒng)綜合管理平臺、分布式計算框架和分布式MLlib。

系統(tǒng)綜合管理平臺

系統(tǒng)綜合管理平臺是大數(shù)據(jù)平臺的管理軟件，通過棧的形式提供Service的組合使用，簡化了部署過程，使集群快速運行起來。它具備大數(shù)據(jù)其他組件的安裝、管理、運維等基本功能，提供Web UI進行可視化的集群管理，簡化了大數(shù)據(jù)平臺的安裝、使用難度。同時，它實現(xiàn)集群狀態(tài)的監(jiān)控，可以方便的通過瀏覽器交互并進行參數(shù)的修改和節(jié)點擴展。

管控組件有自身的用戶管理系統(tǒng)，基于RBAC賦予用戶對集群的管理權(quán)限。同時，它支持基于Kerberos的認證系統(tǒng)，提供了基于角色的用戶認證、授權(quán)和審計功能，并為用戶管理集成了LDAP和Active Directory。

管控組件的實現(xiàn)使用了很多開源組件，其中：

1. 在Agent端，采用了puppet管理節(jié)點；
2. 在Web端，采用了ember.js作為前端的MVC構(gòu)架和NodeJS相關(guān)工具，用handlebars.js作為頁面渲染引擎，在CSS/HTML方面還用了Bootstrap 框架；
3. 在Server端，采用了Jetty, Spring，Jetty，JAX-RS等；
4. 同時利用了Ganglia，Nagios的分布式監(jiān)控能力。

GetInsight系統(tǒng)綜合管理平臺的功能

操作級別

集群管控組件支持三種不同類型的操作級別，它們分別是：

• Service Level Action - 基于Service級別的操作粒度管理，例如Mapreduce作業(yè)、Spark作業(yè)、Tez作業(yè)等；
• Host Level Action - 基于機器級別的操作粒度管理，例如開啟或停止文件系統(tǒng)集群、分布式數(shù)據(jù)庫等；
• Component Level Action - 基于模塊級別的操作粒度管理，例如在單個節(jié)點開啟或停止文件系統(tǒng)或分布式數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)節(jié)點等。

用戶管理

管控組件有自身的用戶與角色管理系統(tǒng)，組件默認的權(quán)限有下面幾種：

• Cluster User - 以只讀的權(quán)限查看集群和Service的信息，如節(jié)點配置、service狀態(tài)、健康狀態(tài)等。
• Service Operator - 能夠操作Service的生命周期，如啟動，停止，也可以進行一些如平衡負載和的資源管理進程刷新操作
• Service Administrator - 在Service Operator的基礎(chǔ)上增加了配置service，移動管理節(jié)點，啟用HA等操作
• Cluster Operator - 在Service Administrator的基礎(chǔ)上增加了對節(jié)點和集群成員的操作，如增加，刪除集群成員等
• Cluster Administrator - 集群的超級管理員，可以操作任何組件。

集群監(jiān)控

集群管控組件實現(xiàn)的集群監(jiān)控，主要體現(xiàn)在下面幾個方面：

• 作業(yè)監(jiān)控 - 支持作業(yè)與任務(wù)執(zhí)行的可視化與分析，能夠更好地查看依賴和性能。
• 狀態(tài)查看 - 用戶界面非常直觀，用戶可以輕松有效地查看集群當(dāng)前信息并控制集群。
• 通知系統(tǒng) - 當(dāng)需要引起關(guān)注時，例如節(jié)點停機或磁盤剩余空間不足等問題，系統(tǒng)將向其發(fā)送郵件。
• 組件導(dǎo)向 - 集群管控組件并沒有對其他組件進行過多的功能集成，為了盡量保持了跟原生大數(shù)據(jù)組件的隔離性，通過Quick Links 直接導(dǎo)向其他組件的管理界面。

告警機制

為了幫助用戶鑒別以及定位集群的問題，實現(xiàn)了告警機制（Alert）。很多告警已經(jīng)被提前設(shè)定并默認維持，這些告警用于監(jiān)測集群的各個模塊以及機器的狀態(tài)。對于告警來說，主要有兩個概念，一個是Alert Definition，一個是 Alert Instance。顧名思義，Alert Definition 就是告警的定義，其中會定告警的檢測時間間隔（interval）、類型（type）、以及閾值（threshold）等。這些定義會被定期讀取，然后創(chuàng)建對應(yīng)的實例（instance）。例如 MapReduce2 這個 Service 就定義了兩個告警“History Server WEB UI”和“History Server Process”來定期檢查 History Server 模塊的狀態(tài)。

告警的檢查結(jié)果會以五種級別呈現(xiàn)，分別是 OK、WARNING，CRITICAL、UNKNOW 和 NONE。其中最常見的是前三種。告警分為 5 種類型，分為 WEB、Port、Metric、Aggregate 和 Script。具體的區(qū)別見下面的表格。

類型	用途	告警級別	閥值是否可配	單位
PORT	用來監(jiān)測機器上的一個端口是否可用	OK, WARN, CRIT	是	秒
METRIC	用來監(jiān)測 Metric 相關(guān)的配置屬性	OK, WARN, CRIT	是	變量
AGGREGATE	用于收集其他某些 Alert 的狀態(tài)	OK, WARN, CRIT	是	百分比
WEB	用于監(jiān)測一個 WEB UI（URL）地址是否可用	OK, WARN, CRIT	否	無
SCRIPT	Alert 的監(jiān)測邏輯由一個自定義的 python 腳本執(zhí)行	OK, CRIT	否	無

分布式計算框架

分布式計算框架是一個圍繞速度、易用性和復(fù)雜分析構(gòu)建的大數(shù)據(jù)處理框架，支持實時流計算，是大數(shù)據(jù)核心計算引擎，可以獨立集群部署，大量數(shù)據(jù)集計算任務(wù)分配到多臺計算機上，同時也是基于內(nèi)存的迭代式計算框架，也可以基于磁盤做迭代計算，提供高效內(nèi)存計算。該框架會使用一種名為Resilient Distributed Dataset（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的數(shù)據(jù)模型，即RDD的模型來處理數(shù)據(jù)，另外該算框架基于內(nèi)存的計算特點，使得在某些業(yè)務(wù)場景相比傳統(tǒng)的Hadoop MapReduce帶來幾十到上百倍的性能提升，特別契合機器學(xué)習(xí)迭代計算的要求。同時支持批處理、流處理、交互式查詢、機器學(xué)習(xí)、圖計算等常見的數(shù)據(jù)處理場景，而且兼容HDFS、Hive等分布式存儲系統(tǒng)，可融入Hadoop生態(tài)。憑借高性能和全面的場景支持，成為大數(shù)據(jù)處理的主流標(biāo)準(zhǔn)。分布式計算框架

分布式MLlib

分布式MLlib一個常用的分布式機器學(xué)習(xí)算法庫，算法被實現(xiàn)為對RDD的Spark操作。機器學(xué)習(xí)是一門涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。MLlib目前已經(jīng)提供了基礎(chǔ)統(tǒng)計、分析、回歸、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、保序回歸、協(xié)同過濾、聚類、維數(shù)縮減、特征提取與轉(zhuǎn)型、頻繁模式挖掘、預(yù)言模型標(biāo)記語言、管道等多種數(shù)理統(tǒng)計、概率論、數(shù)據(jù)挖掘方面的數(shù)學(xué)算法，可以分為回歸、分類、聚類、協(xié)同過濾四類。分布式計算框架立足于內(nèi)存計算，天然的適應(yīng)于迭代式計算，符合機器學(xué)習(xí)平臺所要求的強大處理能力。機器學(xué)習(xí)的運行流程如下

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關(guān)于慧都大數(shù)據(jù)分析平臺

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