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本文主要跟大家介绍GetInsight的系统综合管理平台、分布式计算框架和分布式MLlib。

系统综合管理平台

系统综合管理平台是大数据平台的管理软件，通过栈的形式提供Service的组合使用，简化了部署过程，使集群快速运行起来。它具备大数据其他组件的安装、管理、运维等基本功能，提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。同时，它实现集群状态的监控，可以方便的通过浏览器交互并进行参数的修改和节点扩展。

管控组件有自身的用户管理系统，基于RBAC赋予用户对集群的管理权限。同时，它支持基于Kerberos的认证系统，提供了基于角色的用户认证、授权和审计功能，并为用户管理集成了LDAP和Active Directory。

管控组件的实现使用了很多开源组件，其中：

1. 在Agent端，采用了puppet管理节点；
2. 在Web端，采用了ember.js作为前端的MVC构架和NodeJS相关工具，用handlebars.js作为页面渲染引擎，在CSS/HTML方面还用了Bootstrap 框架；
3. 在Server端，采用了Jetty, Spring，Jetty，JAX-RS等；
4. 同时利用了Ganglia，Nagios的分布式监控能力。

GetInsight系统综合管理平台的功能

操作级别

集群管控组件支持三种不同类型的操作级别，它们分别是：

• Service Level Action - 基于Service级别的操作粒度管理，例如Mapreduce作业、Spark作业、Tez作业等；
• Host Level Action - 基于机器级别的操作粒度管理，例如开启或停止文件系统集群、分布式数据库等；
• Component Level Action - 基于模块级别的操作粒度管理，例如在单个节点开启或停止文件系统或分布式数据库的数据节点等。

用户管理

管控组件有自身的用户与角色管理系统，组件默认的权限有下面几种：

• Cluster User - 以只读的权限查看集群和Service的信息，如节点配置、service状态、健康状态等。
• Service Operator - 能够操作Service的生命周期，如启动，停止，也可以进行一些如平衡负载和的资源管理进程刷新操作
• Service Administrator - 在Service Operator的基础上增加了配置service，移动管理节点，启用HA等操作
• Cluster Operator - 在Service Administrator的基础上增加了对节点和集群成员的操作，如增加，删除集群成员等
• Cluster Administrator - 集群的超级管理员，可以操作任何组件。

集群监控

集群管控组件实现的集群监控，主要体现在下面几个方面：

• 作业监控 - 支持作业与任务执行的可视化与分析，能够更好地查看依赖和性能。
• 状态查看 - 用户界面非常直观，用户可以轻松有效地查看集群当前信息并控制集群。
• 通知系统 - 当需要引起关注时，例如节点停机或磁盘剩余空间不足等问题，系统将向其发送邮件。
• 组件导向 - 集群管控组件并没有对其他组件进行过多的功能集成，为了尽量保持了跟原生大数据组件的隔离性，通过Quick Links 直接导向其他组件的管理界面。

告警机制

为了帮助用户鉴别以及定位集群的问题，实现了告警机制（Alert）。很多告警已经被提前设定并默认维持，这些告警用于监测集群的各个模块以及机器的状态。对于告警来说，主要有两个概念，一个是Alert Definition，一个是 Alert Instance。顾名思义，Alert Definition 就是告警的定义，其中会定告警的检测时间间隔（interval）、类型（type）、以及阈值（threshold）等。这些定义会被定期读取，然后创建对应的实例（instance）。例如 MapReduce2 这个 Service 就定义了两个告警“History Server WEB UI”和“History Server Process”来定期检查 History Server 模块的状态。

告警的检查结果会以五种级别呈现，分别是 OK、WARNING，CRITICAL、UNKNOW 和 NONE。其中最常见的是前三种。告警分为 5 种类型，分为 WEB、Port、Metric、Aggregate 和 Script。具体的区别见下面的表格。

分布式计算框架

分布式MLlib

分布式MLlib一个常用的分布式机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。MLlib目前已经提供了基础统计、分析、回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、保序回归、协同过滤、聚类、维数缩减、特征提取与转型、频繁模式挖掘、预言模型标记语言、管道等多种数理统计、概率论、数据挖掘方面的数学算法，可以分为回归、分类、聚类、协同过滤四类。分布式计算框架立足于内存计算，天然的适应于迭代式计算，符合机器学习平台所要求的强大处理能力。机器学习的运行流程如下

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