Node Application Metrics 提供了一个基础设施，来为基于 Node.js 的应用收集资源和性能监控数据。Node Application Metrics 创建所基于的数据收集性能，是 Health Center 开发工具所使用的，同时也是基于 Eclipse 的 IBM 监控和诊断工具的一部分。
Node Application Metrics 公开了 JavaScript 和 C 的 API，这使得开发者工具、管理和扩展工具、性能监控工具，比如 StatsD with Graphite 或 Elasticsearch with Kibana，都可以实现数据采集。
运行：
appmetrics 作为第一行放到你的应用程序中
var appmetrics = require('appmetrics');
访问 Node Application Metrics 监控数据，你需要使用 monitor() API 调用:
var appmetrics = require('appmetrics');var monitoring = appmetrics.monitor();
监控实例可以被用来注册回调，并要求有关应用程序的信息：
monitoring.on('initialized', function (env) {
env = monitoring.getEnvironment(); for (var entry in env) {
console.log(entry + ':' + env[entry]);
};});monitoring.on('cpu', function (cpu) {
console.log('[' + new Date(cpu.time) + '] CPU: ' + cpu.process);});-
区别 count 和 gauge 的方法: 看此值是否可增可减。若可增可减，则为 gauge。反之若只能增，那就是 count。 1. StatsD 1.1. 关于 statsd timer 的几个指标 1.1.1. 指标列表 比如 450 120 553 994 334 844 675 496 这样一系列数据 即 (120 334 450 496 553 675 844 994)。 1.1.2.
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从kubernetes 1.8的版本开始，随着横向扩缩容功能的稳定和提升，HPA支持自定义指标，Cluster Autoscaler提升了性能与错误报告能力； 支持新版的HPA API，相关的API和组件升至稳定版本，比如： resource Metrics API、custom metrics API和metrics-server等。这意味着Metrics Server已经开始使用了。这篇文章介
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＃SPRING CONFIG（ConfigFileApplicationListener） spring.config.name =＃配置文件名（默认 为 'application' ） spring.config.location =＃配置文件的位置 ＃ 多环境配置文件激活属性 spring.profiles.active=dev ＃加载application-dev.
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起因是我运行wordcount测试一直卡主，不能执行，一直处于 Accept 状态，等待被执行，刚开始是各种配置yarn参数，以及host配置，后来发现还是不行 hadoop 集群安装完成后，在50070的 HDFS 管理后台能看到，livenode 为2， 但是在 YARN 的资源管理后台，http://hadoop-master:8088/cluster/nodes 下面看不到节点
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Metrics Heapster exports the following metrics to its backends. Metric Name Description cpu/limit CPU hard limit in millicores. cpu/node_capacity Cpu capacity of a node. cpu/node_allocatable Cpu alloc
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ClassNotFoundException: org.springframework.core.metrics.ApplicationStartup 报错信息 org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [org.springframework.web.context.support.Ge
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相关链接 docker-hub链接：https://hub.docker.com/r/prom/node-exporter node-exporter-yaml: https://github.com/bibinwilson/kubernetes-prometheus Github链接：https://github.com/prometheus/node_exporter 部署 [root@k8s
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除了Spark的监控功能，Spark Streaming增加了一些专有的功能。应用StreamingContext的时候，Spark web UI 显示添加的Streaming菜单，用以显示运行的receivers（receivers是否是存活状态、接收的记录数、receiver错误等）和完成的批的统计信息（批处理时间、队列等待等待）。这可以用来监控 流应用程序的处理过程。 在WEB UI中的Pr
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