HiveMetaStore的指标分析（一）
文章目录
- HiveMetaStore的指标分析（一）
- 背景
- 目标部署架构
- hive-site.xml相关配置
- 元数据服务的指标相关配置
- 源码部分（hive2.3系）
- `JvmPauseMonitor.java`
- `HiveMetaStore`的内部类`HMSHandler`
- MetricsFactory的init(conf)方法
- `CodahaleMetrics.java`
- 具体指标对象
- 指标导出
- JsonFileReporter输出的文件内容示例
- 其他
- 腾讯云的hive-metastore指标
- 参考资料
背景
对当前单独部署的HiveMetaStore服务进行指标监控。
目标部署架构
验证步骤
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场景一：
Metastore服务开启监控，指标输出方式采用默认。HiveServer2采用直连数据库的方式创建MetaStoreClient，其配置文件中也开启了metastore指标监控，同时开启WebUI。
现象：每个HiveServer2服务都可以通过WebUI看到指标dump。但是，每个HiveServer2的实际访问的指标并非从Metastore组中获取的指标。是Client端侧的指标，且每个节点之间没有关联。
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场景二：
Metastore服务开启监控，指标输出方式采用默认。。HiveServer2采用连接Metastore服务组的方式工作，其配置文件中也开启了metastore指标监控，同时开启WebUI。
现象：每个HiveServer2服务都可以通过WebUI看到指标dump。但是没有Metastore相关的指标。
结论：以上两种方式，通过HiveServer2的WebUI服务都无法获取到单独的Metastore的服务指标。
-
场景三：
单纯的开启Metastore服务的监控，并将指标输出json文件中。
现象：每个Metastore服务都生成自己的json文件，但是目前的版本在更新问价的时候会无法
.json文件，只会定时的更新.json.tmp文件。
说明，以目标部署架构为例，单纯的MetaStore服务的指标是单纯的自己输出的。要么读取json文件，通过开启服务的JMX，在通过分别访问各个Metastore节点的JMX服务获取指标。
hive-site.xml相关配置
元数据服务的指标相关配置
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开启指标功能
hive.metastore.metrics.enabled：true -
指定指标功能实现类
hive.service.metrics.class：org.apache.hadoop.hive.common.metrics.metrics2.CodahaleMetrics -
指标输出的类型
hive.service.metrics.reporter："JMX,CONSOLE,JSON_FILE,HADOOP2" -
指标输出的JSON文件位置
hive.service.metrics.file.location：“/tmp/report.json” -
指标输出的JSON文件更新频率
hive.service.metrics.file.frequency：5s -
指标输出到hadoop2组件指标中的名称
hive.service.metrics.hadoop2.component："hivemetestore" -
指标输出到hadoop2组件指标中的时间间隔
hive.service.metrics.hadoop2.frequency：30s
源码部分（hive2.3系）
在HiveMetaStore.java文件中main方法内，会根据配置去决定是否启动指标服务类。
//Start Metrics for Standalone (Remote) Mode - hive.metastore.metrics.enabledif (conf.getBoolVar(ConfVars.METASTORE_METRICS)) {try {MetricsFactory.init(conf);} catch (Exception e) {// log exception, but ignore inability to startLOG.error("error in Metrics init: " + e.getClass().getName() + " "+ e.getMessage(), e);}}Lock startLock = new ReentrantLock();Condition startCondition = startLock.newCondition();AtomicBoolean startedServing = new AtomicBoolean();// 方法中会启动JvmPauseMonitor监控器startMetaStoreThreads(conf, startLock, startCondition, startedServing);// 方法中去实例化了HMSHandler，用户处理客户端过来的请求startMetaStore(cli.getPort(), ShimLoader.getHadoopThriftAuthBridge(), conf, startLock,startCondition, startedServing);
JvmPauseMonitor.java
用来监控JVM的暂停情况。通过Daemon线程，默认每隔500ms计算一次。jvm暂停统计级别分为warn和info级别。如果暂停超过1000ms则info级别次数+1，如果超过10000ms，则warn级别+1。
private class Monitor implements Runnable {@Overridepublic void run() {Stopwatch sw = new Stopwatch();// 获取GC情况，GC次数和GC耗时msMap<String, GcTimes> gcTimesBeforeSleep = getGcTimes();while (shouldRun) {sw.reset().start();try {// 监控线程自我休眠500msThread.sleep(SLEEP_INTERVAL_MS);} catch (InterruptedException ie) {return;}// 上次查询时间-减去休眠就是暂停的耗时long extraSleepTime = sw.elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS) - SLEEP_INTERVAL_MS;Map<String, GcTimes> gcTimesAfterSleep = getGcTimes();// warnThresholdMs默认10000msif (extraSleepTime > warnThresholdMs) {++numGcWarnThresholdExceeded;LOG.warn(formatMessage(extraSleepTime, gcTimesAfterSleep, gcTimesBeforeSleep));// 指标jvm.pause.info-threshold进行+1incrementMetricsCounter(MetricsConstant.JVM_PAUSE_WARN, 1);} // infoThresholdMs默认1000ms else if (extraSleepTime > infoThresholdMs) {++numGcInfoThresholdExceeded;LOG.info(formatMessage(extraSleepTime, gcTimesAfterSleep, gcTimesBeforeSleep));// 指标jvm.pause.warn-threshold进行+1incrementMetricsCounter(MetricsConstant.JVM_PAUSE_INFO, 1);}// jvm.pause.extraSleepTime 累计时间? msincrementMetricsCounter(MetricsConstant.JVM_EXTRA_SLEEP, extraSleepTime);totalGcExtraSleepTime += extraSleepTime;gcTimesBeforeSleep = gcTimesAfterSleep;}}private void incrementMetricsCounter(String name, long count) {Metrics metrics = MetricsFactory.getInstance();if (metrics != null) {try {metrics.incrementCounter(name, count);} catch (Exception e) {LOG.warn("Error Reporting JvmPauseMonitor to Metrics system", e);}}}}
HiveMetaStore的内部类HMSHandler
startFunction和endFunction是包裹以下元数据的操作，进行指标的采集控制。由这两个包裹的方法，除了本身的Timer指标(增加前缀api_)外，还会增加counters类型指标，不过在Timer指标名的基础上再增加active_calls_前缀，即active_calls_api_。
以下指标还会增加前缀api_，
-
库相关
create_databaseget_databasealter_databasedrop_databaseget_databasesget_all_databases
-
表相关
create_tabledrop_tableget_tableget_tablesget_tables_by_typeget_all_tablesget_table_metasget_multi_tableget_table_names_by_filterget_table_statistics_reqalter_table
-
分区相关
append_partitionappend_partition_by_namedrop_partition_by_nameget_partitions_psget_partitions_ps_with_authget_partitions_names_psadd_partitionsadd_partitiondrop_partitionget_partitionalter_partitionget_partition_with_authget_partitions_pspecget_partition_namesget_partition_by_nameget_partitions_by_exprget_num_partitions_by_filterget_num_partitions_by_exprget_partitions_by_namesget_partitions_by_filterget_partitions_by_filter_pspecget_partitions_statistics_req
-
其他
create_typeget_typedrop_typedrop_constraintadd_primary_keyadd_foreign_keyget_column_privilege_setadd_indexalter_indexdrop_index_by_nameget_index_by_nameget_index_namesget_indexesget_column_statistics_by_tableget_fields_with_environment_contextget_schema_with_environment_contextget_column_statistics_by_partitionwrite_column_statisticswrite_partition_column_statisticsdelete_column_statistics_by_partitiondelete_column_statistics_by_tableget_config_valuedelete_column_statistics_by_partitioncancel_delegation_tokenrenew_delegation_tokenget_delegation_tokenadd_tokenremove_tokenget_token for+XXXget_all_token_identifiers.add_master_key.update_master_key.remove_master_key.get_master_keys.partition_name_has_valid_charactersget_functionsget_all_functionsget_functionget_aggr_stats_forget_foreign_keys
例如get_database操作
public Database get_database(final String name) throws NoSuchObjectException, MetaException {startFunction("get_database", ": " + name);Database db = null;Exception ex = null;try {db = get_database_core(name);firePreEvent(new PreReadDatabaseEvent(db, this));} catch (MetaException e) {ex = e;throw e;} catch (NoSuchObjectException e) {ex = e;throw e;} finally {endFunction("get_database", db != null, ex);}return db;}
MetricsFactory的init(conf)方法
/*** Initializes static Metrics instance. 目前默认的实现类是 org.apache.hadoop.hive.common.metrics.metrics2.CodahaleMetrics*/
public synchronized static void init(HiveConf conf) throws Exception {if (metrics == null) {Class metricsClass = conf.getClassByName(conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVE_METRICS_CLASS));Constructor constructor = metricsClass.getConstructor(HiveConf.class);metrics = (Metrics) constructor.newInstance(conf);}
}
CodahaleMetrics.java
通过有参构造函数，实例化CodahaleMetrics。里面一共涉及4个指标类型。timers,counters,meters,gauges。
public CodahaleMetrics(HiveConf conf) {this.conf = conf;//Codahale artifacts are lazily-created.timers = CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, com.codahale.metrics.Timer>() {@Overridepublic com.codahale.metrics.Timer load(String key) {Timer timer = new Timer(new ExponentiallyDecayingReservoir());metricRegistry.register(key, timer);return timer;}});counters = CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, Counter>() {@Overridepublic Counter load(String key) {Counter counter = new Counter();metricRegistry.register(key, counter);return counter;}});meters = CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, Meter>() {@Overridepublic Meter load(String key) {Meter meter = new Meter();metricRegistry.register(key, meter);return meter;}});gauges = new ConcurrentHashMap<String, Gauge>();//register JVM metrics - java虚拟机的相关指标集registerAll("gc", new GarbageCollectorMetricSet());registerAll("buffers", new BufferPoolMetricSet(ManagementFactory.getPlatformMBeanServer()));registerAll("memory", new MemoryUsageGaugeSet());registerAll("threads", new ThreadStatesGaugeSet());registerAll("classLoading", new ClassLoadingGaugeSet());//Metrics reporter -进行指标的输出Set<MetricsReporting> finalReporterList = new HashSet<MetricsReporting>();// 默认的导出类型是JSON_FILE, JMX。List<String> metricsReporterNames = Lists.newArrayList(Splitter.on(",").trimResults().omitEmptyStrings().split(conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVE_METRICS_REPORTER)));if (metricsReporterNames != null) {for (String metricsReportingName : metricsReporterNames) {try {MetricsReporting reporter = MetricsReporting.valueOf(metricsReportingName.trim().toUpperCase());finalReporterList.add(reporter);} catch (IllegalArgumentException e) {LOGGER.warn("Metrics reporter skipped due to invalid configured reporter: " + metricsReportingName);}}}initReporting(finalReporterList);}
具体指标对象
GarbageCollectorMetricSet：一组用于垃圾收集计数和运行时间的仪表。BufferPoolMetricSet：一组测量JVM的直接和映射缓冲池的计数、使用情况和容量的指标。这些JMX对象仅在Java 7及以上版本上可用。MemoryUsageGaugeSet：一组用于JVM内存使用的指标，包括堆与非堆内存的统计信息，以及特定于gc的内存池。ThreadStatesGaugeSet：一组用于各种状态和死锁检测的线程数量的量规。ClassLoadingGaugeSet：JVM类加载器使用情况的一组指标。
指标导出
/*** Should be only called once to initialize the reporters*/private void initReporting(Set<MetricsReporting> reportingSet) {for (MetricsReporting reporting : reportingSet) {switch (reporting) {case CONSOLE:final ConsoleReporter consoleReporter = ConsoleReporter.forRegistry(metricRegistry).convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS).convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS).build();consoleReporter.start(1, TimeUnit.SECONDS);reporters.add(consoleReporter);break;case JMX:final JmxReporter jmxReporter = JmxReporter.forRegistry(metricRegistry).convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS).convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS).build();jmxReporter.start();reporters.add(jmxReporter);break;case JSON_FILE:final JsonFileReporter jsonFileReporter = new JsonFileReporter();jsonFileReporter.start();reporters.add(jsonFileReporter);break;case HADOOP2:String applicationName = conf.get(HiveConf.ConfVars.HIVE_METRICS_HADOOP2_COMPONENT_NAME.varname);long reportingInterval = HiveConf.toTime(conf.get(HiveConf.ConfVars.HIVE_METRICS_HADOOP2_INTERVAL.varname),TimeUnit.SECONDS, TimeUnit.SECONDS);final HadoopMetrics2Reporter metrics2Reporter = HadoopMetrics2Reporter.forRegistry(metricRegistry).convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS).convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS).build(DefaultMetricsSystem.initialize(applicationName), // The application-level nameapplicationName, // Component nameapplicationName, // Component description"General"); // Name for each metric recordmetrics2Reporter.start(reportingInterval, TimeUnit.SECONDS);break;}}}
在hive2版本有4类导出器
ConsoleReporter：通过调度线程，按周期将指标输出到日志里面。JmxReporter：一个报告器，用于监听新指标，并将发送其作为名称标注的 MBeans。JsonFileReporter：通过Timer，定时调度，将指标写入目标文件中。HadoopMetrics2Reporter：通过调度线程，按周期将指标更新到度量对象dropwizardGauges,dropwizardCounters,dropwizardHistograms,dropwizardMeters,dropwizardTimers中，再由hadoop2的指标系统去获取转换由 dropwizard 收集的当前指标，并将其添加到Hadoop2的指标系统中。
JsonFileReporter输出的文件内容示例
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回收
- gc.PS-MarkSweep.count：标记次数
- gc.PS-MarkSweep.time：标记耗时ms
- gc.PS-Scavenge.count：清除次数
- gc.PS-Scavenge.time：清除耗时ms
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内存
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memory.heap.committed：JVM 已经提交的 HeapMemory 的大小， byte
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memory.heap.init：JVM 初始 HeapMem 的大小
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memory.heap.usage：已使用内存占比
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memory.heap.max：JVM 配置的 HeapMemory 的大小
-
memory.heap.used：已使用堆内存大小， byte
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memory.non-heap.committed：JVM 当前已经提交的 NonHeapMemory 的大小， byte
-
memory.non-heap.init：JVM 初始 NonHeapMem 的大小， byte
-
memory.non-heap.max：JVM 配置的 NonHeapMemory 的数大小， byte
-
memory.non-heap.usage：已使用NonHeapMemory 内存占比
-
memory.non-heap.used：JVM 当前已经使用的 NonHeapMemory 的大小， byte
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memory.pools.Code-Cache.usage：代码缓存区使用占比
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memory.pools.Compressed-Class-Space.usage：压缩类空间空间使用占比
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memory.pools.Metaspace.usage：Metaspace 区内存使用占比
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memory.pools.PS-Eden-Space.usage：Eden区内存使用占比
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memory.pools.PS-Old-Gen.usage：Old区内存使用占比
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memory.pools.PS-Survivor-Space.usage：Survivo区内存使用占比
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memory.total.committed：保证可用于堆或非堆的总内存量
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memory.total.init：堆或非堆初始化的内存量
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memory.total.max：堆或非堆配置的最大中内存量
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memory.total.used：堆或非堆使用的总内存量
-
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线程
- threads.count：总线程数
- threads.daemon.count：常驻线程数
- threads.deadlock.count：死锁线程数
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counters下
active_calls_*系列：正在执行的方法的个数，方法主要在HiveMetaStore的内部类HMSHandler中。 -
timers下
api_系列：执行的方法响应（个数，平均、最大、最小、中位数耗时等等），方法主要在HiveMetaStore的内部类HMSHandler中。
{"version" : "3.0.0","gauges" : {"buffers.direct.capacity" : {"value" : 0},"buffers.direct.count" : {"value" : 0},"buffers.direct.used" : {"value" : 0},"buffers.mapped.capacity" : {"value" : 0},"buffers.mapped.count" : {"value" : 0},"buffers.mapped.used" : {"value" : 0},"classLoading.loaded" : {"value" : 6932},"classLoading.unloaded" : {"value" : 0},"gc.PS-MarkSweep.count" : {"value" : 2},"gc.PS-MarkSweep.time" : {"value" : 250},"gc.PS-Scavenge.count" : {"value" : 5},"gc.PS-Scavenge.time" : {"value" : 92},"init_total_count_dbs" : {"value" : 489},"init_total_count_partitions" : {"value" : 51089},"init_total_count_tables" : {"value" : 13733},"memory.heap.committed" : {"value" : 991428608},"memory.heap.init" : {"value" : 1073741824},"memory.heap.max" : {"value" : 991428608},"memory.heap.usage" : {"value" : 0.22776332070498415},"memory.heap.used" : {"value" : 225811072},"memory.non-heap.committed" : {"value" : 62717952},"memory.non-heap.init" : {"value" : 2555904},"memory.non-heap.max" : {"value" : -1},"memory.non-heap.usage" : {"value" : -6.1740872E7},"memory.non-heap.used" : {"value" : 61740872},"memory.pools.Code-Cache.usage" : {"value" : 0.04560165405273438},"memory.pools.Compressed-Class-Space.usage" : {"value" : 0.004726290702819824},"memory.pools.Metaspace.usage" : {"value" : 0.9850643484933036},"memory.pools.PS-Eden-Space.usage" : {"value" : 0.5518231919863521},"memory.pools.PS-Old-Gen.usage" : {"value" : 0.07657499299391471},"memory.pools.PS-Survivor-Space.usage" : {"value" : 0.9316617525540866},"memory.total.committed" : {"value" : 1054146560},"memory.total.init" : {"value" : 1076297728},"memory.total.max" : {"value" : 991428607},"memory.total.used" : {"value" : 287551944},"threads.blocked.count" : {"value" : 0},"threads.count" : {"value" : 27},"threads.daemon.count" : {"value" : 16},"threads.deadlock.count" : {"value" : 0},"threads.deadlocks" : {"value" : [ ]},"threads.new.count" : {"value" : 0},"threads.runnable.count" : {"value" : 4},"threads.terminated.count" : {"value" : 0},"threads.timed_waiting.count" : {"value" : 7},"threads.waiting.count" : {"value" : 16}},"counters" : {"active_calls_api_get_database" : {"count" : 0},"active_calls_api_get_tables" : {"count" : 0},"active_calls_api_init" : {"count" : 0},"active_calls_api_set_ugi" : {"count" : 0},"jvm.pause.extraSleepTime" : {"count" : 6},"open_connections" : {"count" : 1}},"histograms" : { },"meters" : { },"timers" : {"api_get_database" : {"count" : 54,"max" : 99.228759,"mean" : 11.107232182804301,"min" : 10.091598,"p50" : 11.098374,"p75" : 11.503314,"p95" : 12.130782,"p98" : 12.130782,"p99" : 12.130782,"p999" : 12.913863,"stddev" : 0.6771821794059291,"m15_rate" : 0.0,"m1_rate" : 0.0,"m5_rate" : 0.0,"mean_rate" : 0.0,"duration_units" : "milliseconds","rate_units" : "calls/millisecond"},"api_get_tables" : {"count" : 18,"max" : 31.114395,"mean" : 9.939109200622983,"min" : 9.404240999999999,"p50" : 9.841852,"p75" : 10.122354,"p95" : 10.122354,"p98" : 10.122354,"p99" : 10.122354,"p999" : 10.203377999999999,"stddev" : 0.18434488642295546,"m15_rate" : 0.0,"m1_rate" : 0.0,"m5_rate" : 0.0,"mean_rate" : 0.0,"duration_units" : "milliseconds","rate_units" : "calls/millisecond"},"api_init" : {"count" : 1,"max" : 3225.4620339999997,"mean" : 3225.4620339999997,"min" : 3225.4620339999997,"p50" : 3225.4620339999997,"p75" : 3225.4620339999997,"p95" : 3225.4620339999997,"p98" : 3225.4620339999997,"p99" : 3225.4620339999997,"p999" : 3225.4620339999997,"stddev" : 0.0,"m15_rate" : 0.0,"m1_rate" : 0.0,"m5_rate" : 0.0,"mean_rate" : 0.0,"duration_units" : "milliseconds","rate_units" : "calls/millisecond"},"api_set_ugi" : {"count" : 1,"max" : 0.284408,"mean" : 0.284408,"min" : 0.284408,"p50" : 0.284408,"p75" : 0.284408,"p95" : 0.284408,"p98" : 0.284408,"p99" : 0.284408,"p999" : 0.284408,"stddev" : 0.0,"m15_rate" : 0.0,"m1_rate" : 0.0,"m5_rate" : 0.0,"mean_rate" : 0.0,"duration_units" : "milliseconds","rate_units" : "calls/millisecond"}}
}
其他
#这个类定义了Hive进程生成的一些指标。
org.apache.hadoop.hive.common.metrics.common.MetricsConstant#可以用来度量和记录一段代码所花费的时间。
org.apache.hadoop.hive.ql.log.PerfLogger
腾讯云的hive-metastore指标
| 标题 | 指标名称 | 指标单位 | 指标含义 |
|---|---|---|---|
| GC 次数 | YGC | 次 | Young GC 次数 |
| FGC | 次 | Full GC 次数 | |
| GC 时间 | FGCT | s | Full GC 消耗时间 |
| GCT | s | 垃圾回收时间消耗 | |
| YGCT | s | Young GC 消耗时间 | |
| 内存区域占比 | S0 | % | Survivor 0区内存使用占比 |
| E | % | Eden 区内存使用占比 | |
| CCS | % | Compressed class space 区内存使用占比 | |
| S1 | % | Survivor 1区内存使用占比 | |
| O | % | Old 区内存使用占比 | |
| M | % | Metaspace 区内存使用占比 | |
| JVM 内存 | MemHeapUsedM | MB | JVM 当前已经使用的 HeapMemory 的数量 |
| MemHeapCommittedM | MB | JVM 已经提交的 HeapMemory 的数量 | |
| MemHeapMaxM | MB | JVM 配置的 HeapMemory 的数量 | |
| MemHeapInitM | MB | JVM 初始 HeapMem 的数量 | |
| MemNonHeapUsedM | MB | JVM 当前已经使用的 NonHeapMemory 的数量 | |
| MemNonHeapCommittedM | MB | JVM 当前已经提交的 NonHeapMemory 的数量 | |
| MemNonHeapInitM | MB | JVM 初始 NonHeapMem 的数量 | |
| 文件描述符数 | OpenFileDescriptorCount | 个 | 已打开文件描述符数量 |
| MaxFileDescriptorCount | 个 | 最大文件描述符数 | |
| CPU 利用率 | ProcessCpuLoad | % | 进程 CPU 利用率 |
| SystemCpuLoad | % | 系统 CPU 利用率 | |
| CPU 使用时间占比 | CPURate | seconds/second | CPU 使用时间占比 |
| 工作线程数 | DaemonThreadCount | 个 | 守护线程数 |
| ThreadCount | 个 | 线程总数 | |
| CPU 累计使用时间 | ProcessCpuTime | ms | CPU 累计使用时间 |
| 进程运行时长 | Uptime | s | 进程运行时长 |
| GC 额外睡眠时间 | ExtraSleepTime | ms/s | GC 额外睡眠时间 |
| alter table 请求时间 | HIVE.HMS.API_ALTER_TABLE | ms | alter table 请求平均时间 |
| alter table with env context 请求时间 | HIVE.HMS.API_ALTER_TABLE_WITH_ENV_CONTEXT | ms | alter table with env context 请求平均时间 |
| create table 请求时间 | HIVE.HMS.API_CREATE_TABLE | ms | create table 请求平均时间 |
| create table with env context 请求时间 | HIVE.HMS.API_CREATE_TABLE_WITH_ENV_CONTEXT | ms | create table with env context 请求平均时间 |
| drop table 请求时间 | HIVE.HMS.API_DROP_TABLE | ms | drop table 平均请求时间 |
| drop table with env context 请求时间 | HIVE.HMS.API_DROP_TABLE_WITH_ENV_CONTEXT | ms | drop table with env context 平均请求时间 |
| get table 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_TABLE | ms | get table 平均请求时间 |
| get tables 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_TABLES | ms | get tables 平均请求时间 |
| get multi table 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_MULTI_TABLE | ms | get multi table 平均请求时间 |
| get table req 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_TABLE_REQ | ms | get table req 平均请求时间 |
| get database 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_DATABASE | ms | get database 平均请求时间 |
| get databases 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_DATABASES | ms | get databases 平均请求时间 |
| get all database 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_ALL_DATABASES | ms | get all databases 平均请求时间 |
| get all functions 请求时间 | HIVE.HMS.API_GET_ALL_FUNCTIONS | ms | get all functions 平均请求时间 |
| 当前活跃 create table 请求数 | HIVE.HMS.ACTIVE_CALLS_API_CREATE_TABLE | 个 | 当前活跃 create table 请求数 |
| 当前活跃 drop table 请求数 | HIVE.HMS.ACTIVE_CALLS_API_DROP_TABLE | 个 | 当前活跃 drop table 请求数 |
| 当前活跃 alter table 请求数 | HIVE.HMS.ACTIVE_CALLS_API_ALTER_TABLE | 个 | 当前活跃 alter table 请求数 |
参考资料
相关CWiki
-
Hive+Metrics：指标的总览页。提供部分指标的issues链接。
-
WebUIforHiveServer2：介绍WebUI可以查询展示指标。
-
ConfigurationProperties-Metrics ：介绍指标的部分配置。
)
