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个人简介曾从事计算机专业培训教学擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。

接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

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一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语

一、前言

随着信息化时代的快速发展大数据技术广泛应用于各个领域包括金融、政务、教育等。

在大数据系统的运行过程中系统运行情况监控系统显得尤为重要。

它可以帮助我们更好地理解数据预判潜在风险提高系统稳定性进一步优化系统性能。

因此本课题旨在研究一个基于大数据的系统运行情况监控系统解决现有解决方案存在的问题提高分析效率和准确性。

目前虽然已经存在一些系统运行情况监控工具但它们普遍存在以下问题

稳定性低许多工具在处理大量数据时容易崩溃或出现故障导致分析过程的不稳定。

可维护性差一些工具缺乏便捷的维护机制使得长期使用时问题不断给运维人员带来巨大压力。

处理能力有限面对海量数据一些工具的处理能力显得力不从心无法满足实时分析的需求。

这些问题使得现有解决方案无法满足日益增长的大数据系统的需求因此本课题的研究显得尤为重要。

本课题将研究一个基于大数据的系统运行情况监控系统主要实现以下功能

物理使用情况分析系统的硬件资源使用情况如CPU、内存、磁盘等。

虚拟资源情况分析系统的虚拟资源使用情况如虚拟机数量、虚拟内存等。

组件集群数控单位时间采集量分析系统各组件集群的单位时间采集量。

各应用系统资源使用情况排行对各应用系统的资源使用情况进行排名和分析。

提高系统稳定性通过便捷的监测和分析提前发现潜在风险减少系统故障的发生提高系统稳定性。

增强系统可视性提供直观的可视化界面使运维人员能够更方便地了解系统运行状况。

降低运维成本通过实时监测和分析可以提前发现潜在问题减少不必要的运维成本。

本课题的研究意义在于为大数据系统的运维人员提供一个便捷、稳定、可维护的系统运行情况监控系统。

通过本课题的研究我们可以提高系统稳定性增强系统可视性降低运维成本进一步优化系统性能。

二、开发环境

大数据技术Hadoop、Spark、Hive开发技术Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

myMonitorHandler(SocketServer.BaseRequestHandler):

#继承SocketServer.BaseRequestHandlerdef

handle(self):

#发送消息的客户端ip如果属于host_status的key列表if

recv_data

re.findall(r\)\s(.*),status_list[7])[0]

#day#h

cpu%s,mem%s,memfree%s,swap%s,swapfree%s,disk%s,diskfree%s,day%s,uptime%s

where

%s%(i,b,c,d,e,f,g,h,j,self.client_address[0]))conn.commit()

执行conn.close()

关闭连接else:host_status[self.client_address[0]].append((datetime.datetime.now(),recv_data))

From

#不做任何处理,今后可以做个iptables的禁止处理#或者直接在初始化阶段就将允许列表加入iptables其他ip禁止访问端口#for

t,m

SocketServer.ThreadingTCPServer((host,port),myMonitorHandler)server.serve_forever()if

len(sys.argv)

socket.SOCK_STREAM)s.connect((host,

load_data_time():

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