在 IaaS 和 PaaS 层建设中，CMDB（配置管理数据库）、Hadoop 和 Doris 集群的健康度管理是保障平台稳定性和性能的关键。以下是具体内容及建设要点：
一、CMDB 建设内容
CMDB 需要覆盖基础设施和平台服务的全生命周期配置信息，并与健康度监控联动。
1. IaaS 层 CMDB 核心内容
| 配置项 | 具体字段/属性 |
|---|
| 物理服务器 | 型号、CPU/内存/磁盘规格、RAID 配置、IPMI 地址、机架位置、维保信息等 |
| 虚拟化资源 | 虚拟机 ID、宿主机归属、虚拟网络配置（VPC/IP/子网）、镜像模板、快照策略等 |
| 网络设备 | 交换机/路由器型号、端口映射、VLAN 配置、防火墙规则、BGP/OSPF 路由表等 |
| 存储资源 | 存储类型（块/文件/对象）、容量、IOPS 性能、挂载点、快照策略、存储池健康状态等 |
| 关联关系 | 虚拟机 ↔ 物理机归属、虚拟机 ↔ 存储卷绑定、网络设备 ↔ 物理机拓扑等 |
2. PaaS 层 CMDB 核心内容（Hadoop/Doris 集群）
| 配置项 | 具体字段/属性 |
|---|
| Hadoop 集群 | 集群名称、版本（HDFS/YARN/MapReduce）、NameNode/DataNode 节点列表、HDFS 副本数、YARN 队列配置等 |
| Doris 集群 | 集群名称、版本（FE/BE 节点列表）、分片副本数、Broker 节点配置、数据表分布策略等 |
| 服务实例 | 服务类型（HDFS/YARN/FE/BE）、节点 IP、端口、日志路径、JVM 参数、依赖的存储/网络资源等 |
| 版本与补丁 | Hadoop/Doris 组件版本号、升级记录、安全补丁状态、兼容性矩阵等 |
| 依赖关系 | HDFS 依赖的物理存储卷、Doris 依赖的 Hadoop 集群、服务 ↔ 证书关联等 |
3. CMDB 关键能力
- 自动化发现：通过 Agent 或 API 自动同步节点状态（如 Hadoop 的 JMX 接口、Doris 的
SHOW BACKENDS 命令）。 - 配置版本控制：记录 Hadoop 的
core-site.xml、Doris 的 fe.conf 等配置文件变更历史。 - 拓扑可视化：展示集群节点分布（如 HDFS 的 Block 分布、Doris 的分片副本位置）。
二、Hadoop 集群健康度监控内容
Hadoop 集群需从 资源层、服务层、数据层 多维度监控。
1. 资源层健康度
| 指标类型 | 监控项 |
|---|
| 节点资源 | CPU 使用率、内存利用率（包括 YARN Container 使用）、磁盘 IOPS/吞吐量、网络带宽占用 |
| JVM 健康 | GC 时间、堆内存使用率（NameNode/ResourceManager）、线程阻塞数、Full GC 频率 |
| 进程状态 | NameNode/DataNode/NodeManager 进程存活状态、端口监听状态（如 50070/8088） |
2. 服务层健康度
| 组件 | 关键监控指标 |
|---|
| HDFS | 存储使用率、剩余容量、Block 缺失数、文件操作延迟（读/写）、DataNode 心跳丢失率 |
| YARN | 总资源（vCore/Memory）使用率、Pending Applications 数量、任务失败率、队列资源竞争 |
| MapReduce | Map/Reduce 任务平均耗时、Shuffle 错误数、任务重试次数、作业堆积量 |
3. 数据层健康度
| 指标 | 说明 |
|---|
| 副本完整性 | HDFS 文件副本数是否达标（默认 3 副本）、副本分布是否跨机架 |
| 小文件问题 | 小文件数量（影响 NameNode 内存）、合并策略执行情况 |
| 数据均衡性 | HDFS 存储是否均衡（跨 DataNode）、YARN 资源是否均匀分配 |
三、Doris 集群健康度监控内容
Doris 需重点关注 查询性能、数据一致性、节点负载。
1. 资源层健康度
| 指标类型 | 监控项 |
|---|
| 节点资源 | FE/BE 节点的 CPU 使用率、内存使用率（查询内存池）、磁盘空间/IO 使用、网络流量 |
| JVM 健康 | FE 的堆内存使用、GC 时间、BE 的 Compaction 线程状态、BE 的 Brpc 线程池状态 |
| 进程状态 | FE/BE/Broker 进程存活状态、端口监听（如 8030/9060） |
2. 服务层健康度
| 组件 | 关键监控指标 |
|---|
| FE（前端节点） | 元数据同步延迟、Leader/Follower 状态、查询请求 QPS、连接数、事务提交成功率 |
| BE（后端节点） | 数据分片（Tablet）健康状态、副本缺失数、Compaction 进度、导入任务队列堆积量 |
| 查询性能 | 查询平均耗时、慢查询比例、Scan 行数/字节数、Join/聚合算子资源消耗 |
| 数据导入 | 导入任务成功率、Routine Load 延迟、Broker Load 吞吐量、Stream Load 超时率 |
3. 数据层健康度
| 指标 | 说明 |
|---|
| 副本一致性 | Tablet 副本数是否达标（默认 3 副本）、副本分布是否均衡 |
| 数据版本 | 数据版本是否对齐（BE 节点间版本差异）、Compaction 版本合并延迟 |
| 存储引擎 | BE 的 Segment 文件数、Bloom Filter 命中率、索引内存占用 |
四、健康度与 CMDB 的联动
通过 CMDB 的配置数据增强健康度分析的上下文：
-
故障定位
- 当 Hadoop DataNode 故障时，通过 CMDB 快速定位其所在的物理机、关联的 HDFS 文件块。
- 当 Doris BE 节点磁盘满时，通过 CMDB 查看其挂载的存储卷是否达到阈值。
-
容量规划
- 结合 CMDB 中的 HDFS 存储容量和监控数据，预测何时需要扩容。
- 根据 Doris 数据分片分布，调整分片副本数或扩容 BE 节点。
-
自动化运维
- 当监控到 YARN 资源不足时，触发 CMDB 记录的虚拟机模板自动扩容。
- 当 Doris FE 节点 JVM 内存溢出时，自动调整 CMDB 中的
fe.conf 配置并重启服务。
五、工具链推荐
| 功能 | Hadoop 工具 | Doris 工具 |
|---|
| CMDB | Apache Atlas（元数据管理）、Cloudera Manager | Doris 内置元数据表（information_schema） |
| 监控告警 | Prometheus + Grafana（HDFS/YARN 指标） | Prometheus + Doris 的 Metrics 接口 |
| 日志分析 | ELK（收集 NameNode/YARN 日志） | Doris 的 Audit Log + ELK |
| 自动化运维 | Ansible（批量配置管理）、Apache Ambari | Ansible、Doris 的 ADMIN 命令集 |
六、总结：健康度分级与处理策略
| 健康度等级 | 判断标准 | 处理动作 |
|---|
| 正常（Green） | 所有核心指标在阈值内，无告警 | 定期巡检，记录基线数据 |
| 警告（Yellow） | 次要指标异常（如 CPU 临时峰值） | 触发预警通知，人工介入分析 |
| 故障（Red） | 核心服务不可用（如 HDFS 宕机、Doris 副本缺失） | 自动隔离故障节点，触发 CMDB 状态变更，优先恢复业务 |
通过 CMDB 与健康度监控的深度整合，可实现从 基础设施到数据服务 的全链路可观测性，提升 Hadoop 和 Doris 集群的运维效率与稳定性。
