大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理？

在大数据作业容器化部署后，日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。

1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ，使用日志聚合工具（比如Fluentd、Filebeat）收集大数据作业容器的日志，并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。
2、使用监控工具（比如主流的Prometheus、Grafana）监控大数据作业容器的关键性能指标，如CPU利用率、内存使用量、网络流量等。
3、利用统一日志平台系统进行日志分析，快速定位和排查异常情况等。还可以通过事件追溯工具（如Jaeger、Zipkin）追踪作业的调用链路，查找异常发生的根源和影响范围。

大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理,我可以分享一些我这边的经验给你参考：如果是serverless yarn方式，还是通过yarn UI查看作业日志。 监控建议通过prometheus exportor对接k8s集群内的prometheus，实现监控数据的同一采集。 异常诊断需要首先通过作业日志定位作业失败的原因，如果涉及平台管理组件（比如RM或者NM），需要查看RM或者NM Pod的日志。这些是一些日常的经验总结，希望能对你有带来一定的帮助和参考。

可以参考文章：https://www.talkwithtrend.com/Article/270043

1. 日志收集：

• 使用日志代理（如Fluentd、Filebeat等）将容器内部产生的日志收集到集中的日志存储中（如ELK Stack、Splunk等）。
• 在容器的Dockerfile中配置日志输出路径，确保日志可以被日志代理正确收集。
• 使用日志标准化工具确保日志格式统一，便于后续分析和查询。

2. 监控告警：

• 集成监控工具（如Prometheus、Grafana等）对容器化部署的大数据作业进行监控。
• 配置监控指标并设置阈值，通过监控工具实时监控作业的运行状态和性能指标。
• 设定告警规则并配置通知方式（邮件、短信、Slack等），及时通知相关人员进行处理。

3. 异常诊断：

• 使用日志分析工具（如ELK Stack、Splunk等）对收集的日志进行分析，快速定位异常。
• 当监控工具发出告警时，通过日志分析工具查看详细日志，帮助定位问题根本原因。
• 在容器中集成应用性能管理（APM）工具，实时监控应用程序的性能指标，帮助诊断问题。

仅供参考