HDFS读写数据流程、NameNode与DataNode工作机制

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HDFS 写数据流程

hdfs写数据流程

（1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。

（2）NameNode返回是否可以上传。

（3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

（5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

（6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

（7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

（8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

HDFS 读数据流程

（1）客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。

（2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。

（3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。

（4）客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。

HDFS 节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

在这里插入图片描述

例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。
d1/r1/n0 到 d1/r1/n1 的路径: d1/r1/n0 --> d1/r1 --> d1/r1/n1 总共2步
d1/r1/n0 到 d1/r2/n1 的路径: d1/r1/n0 --> d1/r1 --> d1 --> d1/r2 --> d1/r2/n1 总共四步
d1/r1/n0 到 d2/r1/n1 的路径: d1/r1/no --> d1/r1 --> d1 -->路由 --> d2 --> d2/r1 --> d2/r1/n1 总共6步

HDFS 机架感知

Apache Hadoop 3.1.3 – HDFS Architecture

第一个副本在Client所处的节点上；如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。

HDFS NN和2NN工作机制

思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？

首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。

这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件(只进行追加操作，效率很高)。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并，合成元数据。

但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并。

  1. 元数据信息要保存在哪？
    1.1 保存到磁盘
    – 不足：读写速度慢 效率低！
    1.2 保存内存
    – 不足：数据不安全
    1.3 最终的解决方案： 磁盘 + 内存

  2. 内存中的元数据和磁盘中的元数据如何进行同步。（元数据的维护策略）
    当我们对元数据进行操作的时候，首先在内存进行合并，其次还要把相关操作记录追加到edits编辑日志文件中，在满足一定条件下，将edits文件中的记录合并到元数据信息文件中 fsimage

  3. 谁负责对NN的元数据信息进行合并？
    2NN主要负责对NN的元数据精心合并，当满足一定条件的下，2NN会检测本地时间，每隔一个小时会主动对NN的edits文件和fsimage文件进行一次合并。合并的时候，首先会通知NN,这时候NN就会停止对正在使用的edits文件的追加，同时会新建一个新的edits编辑日志文件，保证NN的正常工作。接下来 2NN会把NN本地的fsimage文件和edits编辑日志拉取2NN的本地，在内存中对二者进行合并，最后产生最新fsimage文件。把最新的fsimage文件再发送给NN的本地。注意还有一个情况，当NN的edits文件中的操作次数累计达到100万次，即便还没到1小时，2NN（每隔60秒会检测一次NN方的edits文件的操作次数）也会进行合并。
    2NN 也会自己把最新的fsimage文件备份一份。

在这里插入图片描述

1）第一阶段：NameNode启动

（1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

（2）客户端对元数据进行增删改的请求。

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。

（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。

2）第二阶段：Secondary NameNode工作

（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

（2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

（3）NameNode滚动正在写的Edits日志。

（4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。

（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。

（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。

（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。

NN和2NN工作机制详解：

Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。

Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）。

NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中，因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode挂掉，重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。

由于Edits中记录的操作会越来越多，Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢，所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中，照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。

SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint（触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个，定时时间到和Edits中数据写满了）。直接带回NameNode是否检查结果。SecondaryNameNode执行CheckPoint操作，首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress，滚动Edits的目的是给Edits打个标记，以后所有新的操作都写入edits.inprogress，其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地，然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并，生成fsimage.chkpoint，然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode，重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可，因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。

HDFS FsImage镜像文件

1）oiv查看Fsimage文件

（1）查看oiv和oev命令

hdfs

oiv            apply the offline fsimage viewer to an fsimage

oev            apply the offline edits viewer to an edits file

（2）基本语法

hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径

（3）案例实操

pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
cd /opt/module/hadoop-3.1.3
sz fsimage.xml # 下载到本地

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。

<inode>
	<id>16386</id>
	<type>DIRECTORY</type>
	<name>user</name>
	<mtime>1512722284477</mtime>
	<permission>xu1an:supergroup:rwxr-xr-x</permission>
	<nsquota>-1</nsquota>
	<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
	<id>16387</id>
	<type>DIRECTORY</type>
	<name>xu1an</name>
	<mtime>1512790549080</mtime>
	<permission>xu1an:supergroup:rwxr-xr-x</permission>
	<nsquota>-1</nsquota>
	<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
	<id>16389</id>
	<type>FILE</type>
	<name>wc.input</name>
	<replication>3</replication>
	<mtime>1512722322219</mtime>
	<atime>1512722321610</atime>
	<perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize>
	<permission>xu1an:supergroup:rw-r--r--</permission>
	<blocks>
		<block>
			<id>1073741825</id>
			<genstamp>1001</genstamp>
			<numBytes>59</numBytes>
		</block>
	</blocks>
</inode >

思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？

在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。

HDFS Edits编辑日志

2）oev查看Edits文件

（1）基本语法

hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径

（2）案例实操

hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml

将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS>
	<EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>129</TXID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ADD</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>130</TXID>
			<LENGTH>0</LENGTH>
			<INODEID>16407</INODEID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<REPLICATION>2</REPLICATION>
			<MTIME>1512943607866</MTIME>
			<ATIME>1512943607866</ATIME>
			<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
			<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME>
			<CLIENT_MACHINE>192.168.1.5</CLIENT_MACHINE>
			<OVERWRITE>true</OVERWRITE>
			<PERMISSION_STATUS>
				<USERNAME>atguigu</USERNAME>
				<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
				<MODE>420</MODE>
			</PERMISSION_STATUS>
			<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID>
			<RPC_CALLID>0</RPC_CALLID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>131</TXID>
			<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>132</TXID>
			<GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>133</TXID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<BLOCK>
				<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
				<NUM_BYTES>0</NUM_BYTES>
				<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
			</BLOCK>
			<RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID>
			<RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID>
		</DATA>
	</RECORD>
	<RECORD>
		<OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE>
		<DATA>
			<TXID>134</TXID>
			<LENGTH>0</LENGTH>
			<INODEID>0</INODEID>
			<PATH>/hello7.txt</PATH>
			<REPLICATION>2</REPLICATION>
			<MTIME>1512943608761</MTIME>
			<ATIME>1512943607866</ATIME>
			<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
			<CLIENT_NAME></CLIENT_NAME>
			<CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE>
			<OVERWRITE>false</OVERWRITE>
			<BLOCK>
				<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
				<NUM_BYTES>25</NUM_BYTES>
				<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
			</BLOCK>
			<PERMISSION_STATUS>
				<USERNAME>atguigu</USERNAME>
				<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
				<MODE>420</MODE>
			</PERMISSION_STATUS>
		</DATA>
	</RECORD>
</EDITS >

思考：NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？

HDFS 检查点CheckPoint时间设置

CheckPoint时间设置

1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

[hdfs-default.xml]

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>3600s</value>
</property>

2）一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
  <value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
  <value>60s</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >

HDFS 退役旧数据节点

添加白名单和黑名单
白名单和黑名单是hadoop管理集群主机的一种机制。

添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。添加到黑名单的主机节点，不允许访问NameNode，会在数据迁移后退出。

实际情况下，白名单用于确定允许访问NameNode的DataNode节点，内容配置一般与workers文件内容一致。 黑名单用于在集群运行过程中退役DataNode节点。

配置白名单和黑名单的具体步骤如下：

1）在NameNode节点的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下分别创建whitelist 和blacklist文件

pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
touch whitelist
touch blacklist

在whitelist中添加如下主机名称,假如集群正常工作的节点为102 103 104 105

hadoop102
hadoop103
hadoop104
hadoop105

2）在hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts和 dfs.hosts.exclude配置参数

<!-- 白名单 -->
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist</value>
</property>
<!-- 黑名单 -->
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>

3）分发配置文件whitelist，blacklist，hdfs-site.xml (注意：105节点也要发一份)

my_rsync hadoop/ 
rsync -av hadoop/ xu1an@hadoop105:/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

4）重新启动集群(注意：105节点没有添加到workers，因此要单独起停)

[hadoop102 hadoop-3.1.3]$ stop-dfs.sh
[hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-dfs.sh
[hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs –daemon start datanode

5）在web浏览器上查看目前正常工作的DN节点

2.4.2 黑名单退役
1）编辑/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop目录下的blacklist文件

[@hadoop102 hadoop] vim blacklist

添加如下主机名称（要退役的节点）

hadoop105

2）分发blacklist到所有节点

[@hadoop102 etc]$ my_rsync hadoop/ 
[@hadoop102 etc]$ rsync -av hadoop/ atguigu@hadoop105:/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

3）刷新NameNode、刷新ResourceManager


[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033

4）检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点

5）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役

[@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode

[@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon stop nodemanager

6）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh 
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称，既然使用了黑名单blacklist成功退役了hadoop105节点，因此要将白名单whitelist里面的hadoop105去掉。

白名单退役编辑whitelist

hadoop102
hadoop103
hadoop104

HDFS DataNode多目录配置

1）DataNode可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本

2）具体配置如下

（1）在hdfs-site.xml文件中添加如下内容


<property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>

（2）停止集群，删除三台节点的data和logs中所有数据。

[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
[@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
[@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/

（3）格式化集群并启动。

[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode –format
[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

（4）查看结果

[@hadoop102 dfs]$ ll

其他节点

5）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役

[@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode

[@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon stop nodemanager

6）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡

[@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh 
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-3.1.3/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称，既然使用了黑名单blacklist成功退役了hadoop105节点，因此要将白名单whitelist里面的hadoop105去掉。

白名单退役编辑whitelist

hadoop102
hadoop103
hadoop104

HDFS DataNode工作机制

HDFS 数据完整性

数据完整性

思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿灯，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否也很危险，那么如何解决呢？

如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。

（1）当DataNode读取Block的时候，它会计算CheckSum。

（2）如果计算后的CheckSum，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。

（3）Client读取其他DataNode上的Block。

（4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）

（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

CRC（循环冗余校验）在线计算_ip33.com

HDFS 掉线时限参数设置

在这里插入图片描述

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尝试添加服务器中正在运行的docker容器时报错：当前用户没有运行“docker”的权限

尝试添加服务器中正在运行的docker容器时报错&#xff1a;当前用户没有运行“docker”的权限 环境 1&#xff0c;通过vscode ssh到服务器的 2&#xff0c;服务器端有一个contianer&#xff0c;但是无法通过vscode的Dev contianer组件将服务器中正在运行的contianer添加过来 3…
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XUbuntu22.04之快速复制绝对路径(二百零五)

XUbuntu22.04之快速复制绝对路径(二百零五)

简介&#xff1a; CSDN博客专家&#xff0c;专注Android/Linux系统&#xff0c;分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术&#xff0c;与大家一起成长&#xff01; 优质专栏&#xff1a;Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】&#x1f680; 优质专栏&#xff1a;多媒…
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【开源】基于JAVA+Vue+SpringBoot的超市账单管理系统

【开源】基于JAVA+Vue+SpringBoot的超市账单管理系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块三、系统设计3.1 总体设计3.2 前端设计3.3 后端设计在这里插入图片描述 四、系统展示五、核心代码5.1 查询供应商5.2 查询商品5.3 新增超市账单5.4 编辑超市账单5.5 查询超市账单 六、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 基于…
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【大数据架构】OLAP实时分析引擎选型

【大数据架构】OLAP实时分析引擎选型

OLAP引擎面临的挑战 常见OLAP引擎对比 OLAP分析场景中&#xff0c;一般认为QPS达到1000就算高并发&#xff0c;而不是像电商、抢红包等业务场景中&#xff0c;10W以上才算高并发&#xff0c;毕竟数据分析场景&#xff0c;数据海量&#xff0c;计算复杂&#xff0c;QPS能够达到1…
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手部受伤手术完就万事大吉？不！还有50%靠康复

手部受伤手术完就万事大吉？不！还有50%靠康复

在骨科急诊病人中&#xff0c;手外伤约占就诊人数的四分之一&#xff0c;比如常见的擦伤、撕裂伤、挫伤、肌肉拉伤、关节韧带扭伤、骨折及关节脱位等。对于此类损伤&#xff0c;手术的功劳占一半&#xff0c;另一半则是术前术后的功能康复训练。 所以&#xff0c;对手外伤病人来…
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systick_config 建立系统时钟

systick_config 建立系统时钟

1.systick_config&#xff0c; 建立1ms&#xff08;可以改&#xff09;的系统时钟&#xff0c;包含计数值&#xff0c; 初始值&#xff0c;中断 2. 计数值 SystemCoreClock&#xff0c;对于STM32F4xx 系统时钟为168M, 那么假如168M为1S, /1000为1ms, /1000000为1us 3. SysTick_…
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如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana｜Part 2

如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana｜Part 2

在 Part 1 中&#xff0c;我们一起了解了什么是 Prometheus 和 Grafana&#xff0c;以及使用这些工具的前提条件和优势。在本部分&#xff0c;将继续带您学习如何安装 Helm 以及如何使用 Prometheus Helm Charts。 开始使用 Helm 和 Helm Chart ArtifactHub 为 Helm Chart 提供…
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