如何监控和管理大数据处理系统的性能？

监控大数据系统性能包括跟踪查询延迟、吞吐量、资源利用率（CPU、内存、磁盘I/O、网络）、数据管道阶段持续时间、作业失败和积压大小等指标。有效的管理对于确保及时的数据处理、及早识别瓶颈、通过优化资源分配控制成本以及为实时分析或ETL等关键应用维护服务级别协议（SLA）至关重要。 核心组件包括从系统（Spark、Kafka、Hadoop）、数据库和底层基础设施收集指标的监控代理。集中式日志聚合事件；时序数据库（如Prometheus、InfluxDB）存储指标；可视化工具（如Grafana）创建仪表板。关键原则包括建立基准性能、设置精细警报以及对复杂管道采用分布式追踪。这实现了主动的问题检测、趋势分析和数据驱动的容量规划。 实施包括：1）对组件进行检测以公开指标和日志；2）定义关键SLI/SLO（如99%的p95延迟<2秒）；3）部署收集器并集中数据；4）构建实时可见性仪表板；5）针对异常设置智能警报；6）使用剖析工具（如Spark UI）进行深入分析；7）自动化扩展/资源调优。这优化了成本并确保为商业智能和运营提供可靠的数据交付。