公司基础架构这边想提取慢作业和获悉资源浪费的情况，所以装个dr elephant看看。LinkIn开源的系统，可以对基于yarn的mr和spark作业进行性能分析和调优建议。
DRE大部分基于java开发，spark监控部分使用scala开发，使用play堆栈式框架。这是一个类似Python里面Django的框架，基于java?scala?没太细了解，直接下来就能用，需要java1.8以上。
prerequest list:
Java 1.8
Nodejs+npm
scala+sbt
编译服务器是设立在美国硅谷的某云主机，之前为了bigtop已经装好了java,maven,ant,scala,sbt等编译工具，所以下载activator解压放到/usr/local并加入PATH即可。
然后从 github clone一份dr-elephant下来，打开compile.conf，修改hadoop和spark版本为当前使用版本，:wq保存退出，运行compile.sh进行编译，经过短暂的等待之后，因为美国服务器，下依赖快。会有个dist文件夹，里面会打包一个dr-elephant-2.0.x.zip，拷出来解压缩就可以用了。
DRE本身需要mysql 5.5以上支持，或者mariadb最新的10.1稳定版本亦可。这里会有一个问题，就是在DRE/conf/evolutions/default/1.sql里面的这三行：
create index yarn_app_result_i4 on yarn_app_result (flow_exec_id); create index yarn_app_result_i5 on yarn_app_result (job_def_id); create index yarn_app_result_i6 on yarn_app_result (flow_def_id);
由于在某些数据库情况下，索引长度会超过数据库本身的限制，所以，需要修改索引长度来避免无法启动的情况发生。
create index yarn_app_result_i4 on yarn_app_result (flow_exec_id(150)); create index yarn_app_result_i5 on yarn_app_result (job_def_id(150)); create index yarn_app_result_i6 on yarn_app_result (flow_def_id(150));
然后就应该没啥问题了。
到数据库里创建一个叫drelephant的数据库，并给出相关访问权限用户
接下来是需要配置DRE：
打开app-conf/elephant.conf
# Play application server port # 启动dre后play框架监听的web端口 port=8080 # Database configuration # 数据库主机，用户名密码库名 db_url=localhost db_name=drelephant db_user="root" db_password=
其他默认即可，不需更改
然后是GeneralConf.xml
<configuration> <property> <name>drelephant.analysis.thread.count</name> <value>3</value> <description>Number of threads to analyze the completed jobs</description> </property> <property> <name>drelephant.analysis.fetch.interval</name> <value>60000</value> <description>Interval between fetches in milliseconds</description> </property> <property> <name>drelephant.analysis.retry.interval</name> <value>60000</value> <description>Interval between retries in milliseconds</description> </property> <property> <name>drelephant.application.search.match.partial</name> <value>true</value> <description>If this property is "false", search will only make exact matches</description> </property> </configuration>
修改drelephant.analysis.thread.count，默认是3，建议修改到10，3的话从jobhistoryserver读取的速度太慢，高于10的话又读取的太快，会对jobhistoryserver造成很大压力。下面两个一个是读取的时间周期，一个是重试读取的间隔时间周期。
然后到bin下执行start.sh启动。And then, show smile to the yellow elephant。
装完看了一下这个东西，其实本身原理并不复杂，就是读取各种jmx，metrics，日志信息，自己写一个也不是没有可能。功能主要是把作业信息里的内容汇总放到一屏里面显示，省的在JHS的页面里一个一个点了。
That‘s it, so easy