一、背景说明

在大数据集群中，Ambari-Metrics Service (AMS) 提供了集群运行时的指标采集功能。
然而 Ambari 自带的 ambari-metrics-datasource 插件在 Grafana 9.x 之后已经不再适配，这时我们通常会使用 Infinity 插件 作为替代。

本文目标

通过 Infinity 插件构建一个最简单的 CPU 核数监控 Demo：

1. 调用 AMS 的 REST API；
2. 使用 Infinity 插件解析 JSON 数据；
3. 在 Grafana 面板中绘制时序曲线。

二、配置 Data Source URL

进入 Grafana → Configuration → Data Sources → Add data source，选择 Infinity 插件。

在配置页面中，我们需要填写 AMS 提供的 REST URL。
通常 AMS Collector 默认运行在 http://<hostname>:6188 上，后面拼接 /ws/v1/timeline/metrics 路径即可。

图：在 Infinity Data Source 中填写 Ambari-Metrics API URL

说明

如果不确定 Collector 的 IP，可以：

• 在 Ambari WebUI 中查看 Metrics Collector 服务所在节点；
• 登录该节点，确认 6188 端口是否监听。

三、新建 Dashboard 与 Panel

在配置好 Data Source 之后，我们需要新建一个 Dashboard，并在其中添加一个 Panel，用来展示 CPU 核数指标。

图：在 Dashboard 中创建 Panel，并选择 Infinity 数据源

Step 1

进入 Dashboard 页面，点击 Add panel，并在 Data Source 中选择 Infinity。

Step 2

在 Panel 编辑界面：

• 设置 Type → JSON
• 选择 Parser → Backend （推荐使用后端解析，能够减少前端处理 JSON 的压力，更适合大规模数据场景）

Step 3

继续配置：

• Source → URL（通过 HTTP API 获取数据）
• Format → Time Series（将结果解析为时序数据，才能在 Grafana 中绘制曲线图）

Step 4

最后填写 URL 示例：

/ws/v1/timeline/metrics?appId=HOST&hostname=hadoop1&metricNames=cpu_num&startTime=${__from}&endTime=${__to}

这里的 ${__from} 和 ${__to} 是 Grafana 内置的时间变量，会在运行时自动替换成查询时间范围的开始和结束时间。

四、配置数据解析规则

Infinity 插件需要通过 Rows + Columns 把 JSON 转换成 Grafana 能理解的结构。

1. Rows 配置

metrics[0].metrics ~> $each(function($v, $k) {
  {
    "key": $k,
    "value": $v
  }
})

• 作用：将 metrics[0].metrics 对象展开为 [{key: 时间戳, value: 数值}, ...]。
• $each 函数把 JSON 对象的键值对转为数组，便于后续映射。

2. Columns 配置

• key → time（类型：timestamp_epoch）
• value → 指标值（类型：number）

图：接口返回的 JSON 数据通过 Rows 与 Columns 配置转为时序指标

五、验证 API 数据

在浏览器或命令行直接访问 API，确保数据能正常返回：

http://hadoop1:6188/ws/v1/timeline/metrics?appId=HOST&endTime=1756089483234&hostname=hadoop1&metricNames=cpu_num&startTime=1756089183234

返回结果类似：

{
  "metrics": [
    {
      "metricname": "cpu_num",
      "hostname": "hadoop1",
      "metrics": {
        "1756089183234": 8,
        "1756089283234": 8,
        "1756089383234": 8
      }
    }
  ]
}

注意

• 返回值中的时间戳是 毫秒级 Unix 时间戳，必须用 timestamp_epoch 格式解析；
• 如果返回为空，需检查 appId、metricNames 和 hostname 是否正确。

六、展示单一指标效果

完成配置后，就能在 Grafana 面板中看到一条 CPU 核数 曲线。

图：最终的展示效果，CPU 核数指标曲线

思考

虽然这里只是一个简单的 CPU 数量指标，但通过相同方法可以扩展到 内存、磁盘 IO、HDFS、YARN 等所有 AMS 指标。

七、完整 Panel JSON 配置

完整的配置请浏览

• Panel JSON 配置示例