背景：
公司自建IDC机房，基于IDC机房构建大数据集群；需要对集群资源进行监控，集群采用的是CDH集群，采集主要分两块进行：

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HDFS和YARN相关的指标进行采集
IDC机器自身的指标进行采集
注意： 也许有人会有疑惑，CM界面已经提供了监控的图表，为什么还需要自己进行展示。原因在于，这些信息需要集成到内部的数据平台上面去，做成对应的数据报表，可视化的方式展示在自己的数据平台上

实现思路大致可以分为两种：

       使用CM所提供的Java API去获取
       使用CM提供的REST API去获取

其实两者本质上是一样的，CM所提供的Java API也是按照REST API那套来实现的，两者是保持一致的

核心代码如下：

public class IdcHostResource {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IdcHostResource.class);

static RootResourceV18 apiRoot;

// TODO... 写死了，需要改进
static {
    apiRoot = new ClouderaManagerClientBuilder()
            .withHost("cm ip")
            .withPort(7180)
            .withUsernamePassword("user", "passwd")
            .build()
            .getRootV18();
}

/**
 * 固定获取Host的基本资源信息
 */
public static List getAllHostResource() {
    List hosts = new ArrayList();
    HostsResourceV10 hostsResourceV10 = apiRoot.getHostsResource();
    List hostLists = hostsResourceV10.readHosts(DataView.SUMMARY).getHosts();
    LOGGER.info("Total" + hostLists.size() + "Host");
    for (ApiHost hostList : hostLists) {
        IdcHostBasicInfo host = formatHost(hostsResourceV10.readHost(hostList.getHostId()));
        LOGGER.info("Host Name：" + host.getHostName());
        LOGGER.info("Host Health Summary：" + host.gethostHealthSummary());
        LOGGER.info("Host Physical Memory：" + host.getTotalPhysMemBytes());
        hosts.add(host);
    }
    return hosts;
}

public static IdcHostBasicInfo formatHost(ApiHost apiHost) {
    IdcHostBasicInfo idcHostBasicInfo = new IdcHostBasicInfo();
    idcHostBasicInfo.sethostHealthSummary(apiHost.getHealthSummary().toString());
    idcHostBasicInfo.setHostName(apiHost.getHostname());
    idcHostBasicInfo.setTotalPhysMemBytes(apiHost.getTotalPhysMemBytes());
    return idcHostBasicInfo;
}

/**
 * 通过tsquery来动态获取对应的metrics info
 *
 * @param query
 * @param startTime
 * @param endTime
 * @return
 */
public static List getHostMetrics(String query, String startTime, String endTime) throws ParseException {
    TimeSeriesResourceV11 timeSeriesResourceV11 = apiRoot.getTimeSeriesResource();
    ApiTimeSeriesResponseList responseList = timeSeriesResourceV11.queryTimeSeries(query, startTime, endTime);
    List apiTimeSeriesResponseList = responseList.getResponses();
    List metrics = formatApiTimeSeriesResponseList(apiTimeSeriesResponseList);
    return metrics;
}

public static List formatApiTimeSeriesResponseList(List apiTimeSeriesResponseList) throws ParseException {
    List metrics = new ArrayList();
    DateUtils dateUtils = new DateUtils();
    for (ApiTimeSeriesResponse apiTimeSeriesResponse : apiTimeSeriesResponseList) {
        List dataList = new ArrayList();
        List apiTimeSeriesResponseLists = apiTimeSeriesResponse.getTimeSeries();
        for (ApiTimeSeries apiTimeSeries : apiTimeSeriesResponseLists) {
            LOGGER.info("query sql is: " + apiTimeSeries.getMetadata().getExpression());
            IdcMetricInfo metric = new IdcMetricInfo();
            metric.setMetricName(apiTimeSeries.getMetadata().getMetricName());
            metric.setEntityName(apiTimeSeries.getMetadata().getEntityName());
            metric.setStartTime(apiTimeSeries.getMetadata().getStartTime().toString());
            metric.setEndTime(apiTimeSeries.getMetadata().getEndTime().toString());
            for (ApiTimeSeriesData apiTimeSeriesData : apiTimeSeries.getData()) {
                MetricData data = new MetricData();
                // 在Data中插入EntityName，避免重复数据的产生
                data.seHostname(apiTimeSeries.getMetadata().getEntityName());
                // CM默认得到的时间格式为 EEE MMM dd HH:mm:ss 'CST' yyyy，转换时间格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
                data.setTimestamp(dateUtils.parse(apiTimeSeriesData.getTimestamp().toString()));
                data.setType(apiTimeSeriesData.getType());
                data.setValue(apiTimeSeriesData.getValue());
                dataList.add(data);
            }
            metric.setData(dataList);
            metrics.add(metric);
        }
    }
    return metrics;
}

注意：

代码中涉及到的DateUtils需要自己去进行实现
通过这部分代码可以通过传入tsquery的方式去获取对应的idc集群的metric信息；接下来的代码我们只需要通过ServiceImpl去实现对应的监控指标的获取代码即可
如果想通过cm api与spring boot整合的，这其中还会遇到2个问题：
依赖冲突问题，主要表现在jackson与cxf的冲突；通过排jar包的方式可以解决

正则解析错误，该问题为cm使用过程中的一个坑，目前仍在排查当中，具体表现形式为：

这里面有个空格，因此在编译的过程中直接会报正则解析的错误；但是我们可以发现在cm 6.x的api版本中已经没有这个问题了：

因此可以直接升级api的版本来解决该问题，但是随之带来的问题就是与线上运行的cm版本不一致（线上的版本为5.13.2），因此对于如何解决仍然需要思考；不过经过测试发现，使用cm 6.x版本的api，对于目前线上那套版本的相关指标并不影响