大数据毕业设计选题推荐-系统运行情况监控系统-Hadoop-Spark-Hive

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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。
服务组件健康情况：监测系统各服务组件的健康状况，及时发现异常。
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。
通过实现这些功能，本课题旨在达到以下目的：
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

• 系统运行情况监控系统界面展示：
  
  
  
  
  
  

四、部分代码设计

• 系统运行情况监控系统项目实战-代码参考：

#pfile = 'h_dic.pkl'
localip = sys.argv[1]
#初始化
host_status = {}  #定义一个存储主机状态的空字典
f = open('cache/client.txt')  #打开主机列表文件
while True:line = f.readline().split()  #读取文件,把每一行用空格分成一个列表if len(line) == 0:break    #读到空之后跳出循环host_status[line[0]] = []   #{"ip地址":[列表]}  初始化主机状态字典
f.close()class myMonitorHandler(SocketServer.BaseRequestHandler):  #继承SocketServer.BaseRequestHandlerdef handle(self):  #recv_data = self.request.recv(1024)  #接受的数据if self.client_address[0] == localip:   #如果是本机发送的包则pickle.dump数据pfile = 'h_dic.pkl'fp = file(pfile, 'wb')pickle.dump(host_status, fp)fp.close()if self.client_address[0] in host_status.keys():    #发送消息的客户端ip如果属于host_status的key列表if recv_data != "up":status_list = recv_data.split(",")  #把字符串转换成列表a = status_list[0]    # cpui = a.replace('"','')b = str(int(status_list[1]) / 1024) + 'M'    # memc = str(int(status_list[2]) / 1024) + 'M'    # mem freed = str(int(status_list[3]) / 1024) + 'M'    # swape = str(int(status_list[4]) / 1024) + 'M'    # swap freef = str(int(status_list[5]) / 1024) + 'M'    # diskg = str(int(status_list[6]) / 1024) + 'M'    # disk freeh = re.findall(r'\)\s(.*)',status_list[7])[0]    #day#h = status_list[7]j = status_list[8] # uptimeconn = connect(gedb)  # 连接sqldb,没有则新建一个# id integer primary key,ip text,cpu text,mem text,swap text,disk text,uptime textconn.execute("update server set cpu='%s',mem='%s',memfree='%s',swap='%s',swapfree='%s',disk='%s',diskfree='%s',day='%s',uptime='%s' where ip = '%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))   #就把发送时间和数据放入字典的列表中#print "From %s : %s %s" % (self.client_address, datetime.datetime.now(), recv_data)else:#print "sorry,ip %s is not in the monitor" % self.client_address[0]pass    #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 in host_status.items():#print t,m  #输出内容的,可以注释掉if __name__ == "__main__":host,port = '', 18000server = SocketServer.ThreadingTCPServer((host,port),myMonitorHandler)server.serve_forever()

if len(sys.argv) < 2:sys.exit(1)a = sys.argv[1]
b = sys.argv[2]def get_dump(a, b):host,port = a, bs = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)s.connect((host, port))s.send("up")s.close()#def load_data_time():
get_dump(a, int(b))
f = file('h_dic.pkl', 'rb')
host_status = pickle.load(f)  #把pickle后的数据还原为字典for h,m in host_status.items():
#print h,m[-1][0]if len(m) != 0:oldtime = m[-1][0]time_diff = (datetime.now() - oldtime).secondsif time_diff > 30:print "No data received from %s for %s,check!" % (h,time_diff)else:print h,(datetime.now() - oldtime).seconds#get_dump(a, int(b))
#load_data_time()
#time.sleep(20)

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-系统运行情况监控系统-论文参考：
  

六、系统视频

系统运行情况监控系统-项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-系统运行情况可视化分析-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-系统运行情况监控系统-Hadoop-Spark-Hive
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