了解 Ambari
标签: 分析
沈 钊伟
发布: 2015-07-13
本文适合已经初步了解 Ambari 的读者。对 Ambari 的基础知识，以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者，可以先阅读基础篇文章 《Ambari——大数据平台的搭建利器》 。
目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1，最高的 Stack 版本是 HDP 2.2。未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3（本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解）。其实在 Ambari trunk 的 code 中，我们已经可以看到 HDP 2.3 相关的代码。
HDP 2.2 所支持的 Service 已经有 18 个之多，分别是 Falcon，Flume，Hbase，HDFS，Hive，Kafka，Kerberos，Knox，Oozie，Pig，Ranger，Slider，Spark，Sqoop，Stom，Tez，Yarn，Zookeeper。HDP 2.3 将会支持更多的 Service，例如 Accumulo。
利用 Ambari 搭建好的集群，可以通过 Ambari 来扩展。这里的步骤其实类似于 Add Service，只是少了选择 Master 的页面。下面是详细的描述。
第一步 ，需要打开 Hosts 页面，然后点击左上角的 Actions，在下拉列表中选择”Add New Hosts”。
第二步 ，在 Add Host Wizard 需要输入新增的机器名（包含完整域名）以及 Ambari Service 机器上生成的私钥。
第三步 ，需要部署已安装 Service 的 Slave 模块和 Client 模块。
第四步 ，选择对应的 Service 的配置。这里 Ambari 为用户已经选择了默认的配置。选择完后，便会开始安装 Ambari Agent 到新的机器，并且安装选择的模块。
当 Add Host Wizard 完成时，我们就可以从 Hosts 的页面中看到新的机器，以及安装的模块（Component）。
在 Ambari 的 Stack 中，每个 Service 都会有 start、stop、status、configure 这样的命令，我们称之为生命周期的控制命令（lifecycle command）。Service 的每个模块（Component）都必须实现这几个命令的逻辑。为了让用户可以更好地控制每个 Service 以及每个模块，Ambari 支持了自定义命令（Custom Command）。不过目前只能支持到模块级别（Component Level），Service Level 的还不支持。
具体的自定义命令配置在每个 Service 的 metainfo.xml 中。不过不同的模块类型，呈现在 GUI 的方式是有差异的。当给一个 Service 的 Master 模块增加一个自定义命令时，该命令会显示在该 Service 的 Service Action List。如果点击这个命令，Ambari Server 就会通知 Master 所在机器的 Agent，Agent 就会执行该自定义命令的逻辑。当增加一个自定义命令给 Slave 或 Client 类型的 Component（模块），该命令则会呈现在机器的 Component 页面。在哪个机器的 Component 页面点击该命令，Ambari Server 就会通知该机器 Agent 调用这个自定义的命令接口。
这里我以 YARN 为例，给 Resource Manger 模块（Master）增加一个自定义命令。首先假设一个需求，例如，要在 YARN 的 Service Action 里面加一个命令来检查 Resource Manger 所在机器的内存空间还有多大。
第一步 ，需要找到 Yarn 的 metainfo.xml，并在 Resource Manager 的 Component 配置中增加一个自定义命令。Component 段的示例代码如下（metainfo.xml），其中 GetMem 这个命令就是我们新增的自定义命令。
<component>
<name>RESOURCEMANAGER</name>
<displayName>ResourceManager</displayName>
<category>MASTER</category>
<cardinality>1</cardinality>
<versionAdvertised>true</versionAdvertised>
<commandScript>
<script>scripts/resourcemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>1200</timeout>
</commandScript>
<customCommands>
<customCommand>
<name>DECOMMISSION</name>
<commandScript>
<script>scripts/resourcemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>600</timeout>
</commandScript>
</customCommand>
<customCommand>
<name>REFRESHQUEUES</name>
<commandScript>
<script>scripts/resourcemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>600</timeout>
</commandScript>
</customCommand>
<!--新增部分 -->
<customCommand>
<name>GetMem</name>
<commandScript>
<script>scripts/resourcemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>600</timeout>
</commandScript>
</customCommand>
</customCommands>
<configuration-dependencies>
<config-type>capacity-scheduler</config-type>
</configuration-dependencies>
</component>
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第二步，实现自定义命令的逻辑。这里 CustomComand 的 xml 段已经指定了具体的脚本（resourcemanager.py），所以需要在这个脚本中增加该命令的接口，而且函数名必须是小写且与配置的中的 name 保持一致。接下来，我们需要先找到 Ambari Server 上的 resourcemanager.py 文件。找到之后，在 resourcemanager.py 增加如下的示例代码（python 脚本中注意代码的对齐方式，否则会出现语法错误。可以参考 resourcemanager.py 中的 decommission 函数）：
def getmem(self, env):
import os
print 'Execute this coustom command to get mem info on this host'
os.system("free")
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第三步，重启 Ambari Server 以及 Resource Manger 所在机器的 Ambari Agent。这一步为了加载新的配置，并且同步我们修改的脚本到 Agent 机器。因为在每个 Agent 的机器上，都有一个 cache 目录，用来存放从 Server 端下载的配置及脚本。当重启 Agent 时候，Agent 便会尝试从 Server 端下载最新的配置和脚本。重启命令如下：
ambari-server restart
ambari-agent restart
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第四步，登录 Ambari 的 WEB GUI，并检查 Yarn 的 Service Actions。这时候我们已经可以看到这个 GetMem 的命令了。由于 CustomComand 的 xml 段不支持 DisplayName 标签，所以我们没法通过配置更改这个名字。如果需求要更改这个名字，则不得不更改 GUI 的 JS 代码。
第五步，如果 GetMem 可以显示，就可以点击并执行该命令了。执行结果如下图显示。
本质上讲，为 Slave、Client 类型的 Component 增加自定义命令，与 Master 类型是没有什么区别的。唯一的区别就是在 GUI 上呈现的位置不一样。因此这里给一个简单的示例，不再赘述具体的步骤。
这里我为 Yarn 的 NodeManager 增加了一个自定义命令 “iostat”，用来查看 NodeManager 所在机器的 IO 状况。在 Yarn 的 metainfo.xml 中，为 NodeManager 新增如下的配置。
<component>
<name>NODEMANAGER</name>
<displayName>NodeManager</displayName>
<category>SLAVE</category>
<cardinality>1+</cardinality>
<versionAdvertised>true</versionAdvertised>
<commandScript>
<script>scripts/nodemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>1200</timeout>
</commandScript>
<!--新增部分 -->
<customCommands>
<customCommand>
<name>iostat</name>
<commandScript>
<script>scripts/nodemanager.py</script>
<scriptType>PYTHON</scriptType>
<timeout>600</timeout>
</commandScript>
</customCommand>
</customCommands>
</component>
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在 nodemanager.py 中增加如下的示例代码
nodemanager.py 中新增代码段
def iostat(self, env):
import os
os.system("iostat")
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配置完成后，重启 Ambari Server 以及 NodeManager 所在的 Agent 的机器。当重新登录 Ambari GUI 的时候，就可以在 NodeManger 所在机器的 Component 页面看到这个命令。如下图：
到这里，我们就成功的为 YARN 的 Master 和 Slave 模块分别增加了一个自定义命令。现实的生产环境中，可以通过自定义命令扩展 Ambari 现在的控制功能，可以让 Ambari 更好的与 Hadoop 等软件切合。如果需要更深入应用自定义命令，以及增强 GUI 上面的显示功能，则可能需要向社区贡献 patch。这样可以更好的提升用户体验等。
在 Hadoop 的生态圈中，一个完整的解决方案往往是需要几个 framework 共同的协作才能完成的。所以 Ambari 必须支持定义 Service 之间、Component 之间的依赖关系，以及 Component 状态和 Action 之间的依赖关系。
对于 Service 和 Component 之间的依赖关系，可以在 metainfo.xml 中定义。例如打开 YARN 的 metainfo.xml，就可以看到在 YARN 的 Service 段，有一个 requiredService 的字段。每个 Service 段底下，可以用这个字段来定义一个 Service 依赖哪些其他的 Service。YARN 所示配置如下，代表 YARN 需要 HDFS。
<requiredServices>
<service>HDFS</service>
</requiredServices>
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对于 Component 来说，也有一个字段 dependencies。在这个字段定义了 Component 的依赖关系。我以 HBASE 的 HBASE_MASTER 配置为例。可以从示例代码中看到，HBASE_MASTER 需要 HDFS 的 HDFS_CLIENT，以及 ZOOKEEPER 的 ZOOKEEPER_SERVER。
<component>
<name>HBASE_MASTER</name>
<displayName>HBase Master</displayName>
<category>MASTER</category>
<cardinality>1+</cardinality>
<versionAdvertised>true</versionAdvertised>
<dependencies>
<dependency>
<name>HDFS/HDFS_CLIENT</name>
<scope>host</scope>
<auto-deploy>
<enabled>true</enabled>
</auto-deploy>
</dependency>
<dependency>
<name>ZOOKEEPER/ZOOKEEPER_SERVER</name>
<scope>cluster</scope>
<auto-deploy>
<enabled>true</enabled>
<co-locate>HBASE/HBASE_MASTER</co-locate>
</auto-deploy>
</dependency>
</dependencies>
</component>
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对于 Service 和 Component 的依赖，还是比较容易发现和理解的。但是对于 Component 状态以及 Action 之间的依赖关系，就比较难理解了。Ambari 的 Service 目录中，存在很多个叫做 role_command_order.json 的文件。在这个文件中定义了状态之间以及 Action 的依赖。在 resource 目录下的 role_command_order.json 定义着全局的的依赖。每个 Stack 目录下也会存在 role_command_order.json。相同的配置，Stack 下面的会覆盖全局的（overwrite）。对于不同的配置，Ambari 会拼接在一起（merge）。高版本的 Stack 会继承低版本的配置。相同的也会 overwrite，不同的也会 merge。
Ambari 提供的 Maintenance Mode，是为了让用户在调试或者维护 Service 的时候，抑制不必要的告警（Alert）信息，以及避免批量操作的影响。对 Maintenance Mode 来说，有几个不同级别的设置，分别是 Service Level，Host Level，以及 Component Level。三种级别之间存在着覆盖关系。下面我会举几个例子来详细说明 Maintenance Mode 的应用场景。另外注意，在 Ambari 的 WEB GUI 上面会用一个照相机的图标，标记打开 Maintenance Mode 的模块、机器或者 Service。
在 Component 页面里，如果用户对某一个 Component（模块）打开了维护模式，对该模块会有两种影响。其一，对于该机器的该模块不再受批量操作的控制；其二，抑制该机器该模块告警信息的产生。
例如，对机器 zwshen86 的 DataNode 模块打开维护模式，那么当用户从 Host Action 中关闭所有 DataNode 的时候，该机器的 DataNode 就不会被关闭。这是因为关闭 DataNode 的批量操作会直接越过 zwshen86。图 10 中可以看到 zwshen86 不在执行的序列。并且 zwshen86 的 DataNode 不会产生任何新的告警。
对 Host 级别的维护模式来说，就是打开了该机器所有模块的维护模式。操作起来也很简单，在 Hosts 页面中勾选完机器，然后在 Host Actions 里面选择 “Turn On Maintenance Mode” 即可。如果该机器已经有告警信息，当 Maintenance Mode 打开后，告警信息会被屏蔽，并且抑制新告警信息的产生。所有的批量操作都会越过该机器。
对 Service 级别的维护模式来说，就是打开一个 Service 所有 Component 的维护模式。由于 Service 可能部署在多台机器，也就相当于用户在多个机器打开 Service Component 的维护模式。这样一来，这个 Service 就不会产生任何新的告警。当用户重启集群所有 Service 的时候，该 Service 会越过这个批量操作。当用户重启一个机器的所有 Component 的时候，该 Service 的 Component 也会被越过。下图是对 HDFS 打开维护模式的示例。
HDP2.2 的 Stack 已经支持了 Spark。但是 metainfo 中的版本还是 1.2.1，这个版本已经很老了（Spark1.4.0 已经发布）。目前安装的 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 的 Stack，很多时候也无法正常的安装 Spark。原因在于 HDP 的 repository 文件无法找到 Spark 的安装包。用户可以在搭建好的 Ambari 环境中，登录到任一个 Agent 机器，执行如下的命令。
yum list | grep spark
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如果看不到 Spark 的 rpm 包，就代表无法正常的通过 Ambari 建立 Spark 集群。用户可以到 HortonWorks 的 repository 服务器上下载最新 HDP 2.2 的更新 repo 文件。我的下载的 repo 内容如下：
[HDP-2.2.4.4]
name=HDP Version - HDP-2.2.4.4
baseurl=http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/centos6/2.x/updates/2.2.4.4
gpgcheck=1
gpgkey=http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/centos6/2.x/updates/2.2.4.4/
RPM-GPG-KEY/RPM-GPG-KEY-Jenkins
enabled=1
priority=1
[HDP-UTILS-1.1.0.20]
name=HDP Utils Version - HDP-UTILS-1.1.0.20
baseurl=http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP-UTILS-1.1.0.20/repos/centos6
gpgcheck=1
gpgkey=http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/centos6/2.x/updates/2.2.4.4/
RPM-GPG-KEY/RPM-GPG-KEY-Jenkins
enabled=1
priority=1
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将上面的内容拷贝到 Agent 机器的 HDP_up.repo 中，并放入文件夹/etc/yum.repos.d（不能复制到已有 HDP.repo 中，否则会被覆盖掉），就可以通过 yum list 看到 Spark 的 rpm 包了。在 Github 中，我们可以发现 HDP2.3 已经配置 Spark 的版本为 1.3.1 了。
了解了以上的背景知识，就可以开始在 Ambari 上增加 Spark 这个 Service 了（这里只简单说明，具体的 Add Service 步骤，可以阅读 《Ambari——大数据平台的搭建利器》 ）。
如果之前了解过 Spark，就会发现 Ambari 部署的 Spark 集群的模式是 Spark on YARN。这也是为什么在 Add Spark 的时候，Ambari 会提示要选择依赖的 YARN。下图是 Ambari、YARN 与 Spark 的层级结构。
搭建好 Spark 之后，我们就可以在 Ambari 的 Dashboard 看到 Spark 的 Service。
Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API，可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。并且，我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
目前 Ambari 不支持在 GUI 上面卸载已安装的 Service。所以当一个 Service 不再需要的时候，用户没法删除掉该 Service。幸运的是 Ambari 提供了 DELETE 的 Rest API，我们可以通过该 API 来删除 Ambari 中 Service。不过这里需要注意，这个方法只是从 Ambari Service 中删除了 Service。这样一来，Ambari 的 GUI 界面中不再显示这个 Service。但是 Service 本身还安装在 Agent 所在的机器。如果用户需要彻底的清除掉这个 Service，仍需要手工的到每个机器卸载（例如，在每个机器执行 yum erase）。
这里我以删除 Storm 为例。卸载之前，需要确认是否停掉了该 Service。我们通过 GET 方法来得到这个结果（这里当然也可以直接从 GUI 上面看到 Service 状态）。具体的命令如下：
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET
http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/services/STORM
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命令中的 zwshen86 为 Ambari Server 的机器名（端口默认为 8080），bigdata 为 cluster 名字，STORM 为 Service 的名字。
在返回的报文中，可以看到 State 字段。如果是 INSTALLED，代表这个 Service 已经是停掉的状态。我们可以继续删除步骤。如果不是 INSTALLED，则需要先停掉这个 Service，可以从 WEB 上操作，也可以用 Rest API。
用 Rest API 停掉 Service 的命令格式如下，有兴趣的朋友可以尝试一下。
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X PUT -d'{"RequestInfo":
{"context":"Stop Service"},"Body":{"ServiceInfo":{"state":"INSTALLED"}}}'
http://AMBARI_SERVER_HOST:8080/api/v1/clusters/c1/services/SERVICE_NAME
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执行如下命令删除 STORM：
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X
DELETE http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/services/STORM
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执行完成后，Storm 就从 Ambari 的 Service 里面删掉了，但是 Storm 的 package 还存在于机器。
如果需要彻底清除掉 Storm 的 package，则需要到各个 Agent 机器执行如下命令。
yum erase"storm_2_2*”
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执行完后，这个 Service 就被彻底的清除掉了。
上个实例中，让用户登录到每个机器去执行 yum 卸载安装包，其实是不太现实的。一般我们会写一个脚本先通过 curl 调用 GET 方法，先获取到 Service 的 Component 列表，然后再调用 GET 方法，获取 Component 的机器列表，接着调用 DELETE 从 Ambari 中删除 Service。最后脚本通过 SSH 登录到各个 Agent 机器上执行 yum 卸载安装包。脚本示例代码如下（该脚本只能在 Ambari Server 上执行，因为 Ambari Server 有无密码登录所有 Agent 机器的权限）。
#!/bin/sh
GetHostList()
{
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET
http://$AMBARI_HOST:8080/api/v1/clusters/$CLUSTER/services/$SERVICE/components/$1
2>/dev/null |grep host_name|awk -F: '{print $2}'|sed 's/"//g' >> temp_host_list
}
GetServiceComponent()
{
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET
http://$AMBARI_HOST:8080/api/v1/clusters/$CLUSTER/services/$SERVICE
2>/dev/null | grep "component_name" > ./temp_component_list
sed -i 's/"//g' ./temp_component_list
sed -i 's/,//g' ./temp_component_list
}
if [ $# != 4 ]; then
echo "Usage: $0 Ambari_Server Cluster_Name Service_Name Package_Name"
exit 1
fi
AMBARI_HOST=$1
CLUSTER=$2
SERVICE=$3
PACKAGE=$4
GetServiceComponent
cat ./temp_component_list|while read line
do
COMPONENT=`echo $line|awk -F: '{print $2}'`
GetHostList $COMPONENT
done
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X DELETE
http://$AMBARI_HOST:8080/api/v1/clusters/$CLUSTER/services/$SERVICE
rm -f ./temp_component_list >/dev/null 2>&1
#delete duplicated lines (duplicated host name)
hosts=`cat temp_host_list|sort |uniq`
for host in $hosts
do
ssh $host "yum erase $PACKAGE"
done
rm -f temp_host_list >/dev/null 2>&1
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这里，我们以调用 API 执行 Service Check 为例。首先需要知道命令的名字，这里每个 Service 的 Check 命令也是不同的。不过 Service Check 是 build-in 的命令，所以有一定的格式可循。
格式大致如下：
NAME_SERVICE_CHCECK
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只要将 NAME 替换成对应的 Service，就是该 Service 的 Check 命令。以 YARN 为例，执行如下的命令。
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X POST -d '
{"RequestInfo":{"context":"My YARN Service Check", "command":
"YARN_SERVICE_CHECK"},"Requests/resource_filters":[{"service_name":"YARN"}]}'
http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/requests
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执行完后，可以发现在 WEB GUI 上面，就多了一个正在进行的 Operation。如下图：
在这里我们可以发现，这个 Operation 的名字其实就是 context 字段的值。我们在 WEB GUI 上面直接点击 Service Check 的时候，Operation 的名字其实是 JS code 中指定了一个特殊 context。
这里我们也可以指定执行自定义命令（Custom Comand）。以给 Resource Manager 添加的 GetMem 为例。执行如下的命令。
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X POST -d '
{"RequestInfo":{"context":"Get RM host Mem
Usage","command":"GetMem"},"Requests/resource_filters":[{"service_name":
"YARN","component_name":"RESOURCEMANAGER","hosts":"zwshen86.eng.platformlab.ibm.com"}]}'
http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/requests
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WEB GUI 的显示如下
跟 Service Check 相比，不难看出其中的差异。对于自定义命令，我们需要指定参数 Component 以及 Host。当这两个参数缺失的时候，Ambari 是不会接受这个请求的。
通过这三个简单实例，就可以体会到 Ambari Rest API 的作用。在 Rest API 的基础上，就算脱离了 WEB，我们也可以很好地控制 Ambari。当然，我们也不得不记住很多生涩的参数。因此，大多情况下，只有当 Ambari 的 GUI 不足以完成需求，或者不期望暴露在 GUI 上面的时候，就可以使用 Rest API。有兴趣的读者可以搜索下 Ambari Server 目录所有的 Python 脚本，其实 Ambari 自身很多地方都在用 curl 调用 Rest API。
我们可以到 Ambari 的 Roadmap 页面查看 Ambari 最新 release 的进展，以及未来 Ambari 将会开发怎样的功能。例如现在的 Ambari Server 是存在单点问题的，如果 Server 机器宕机了，就无法恢复整个 Ambari Server 的数据，也就是说无法再通过 Ambari 管理集群。我们可以从 Ambari 的 Roadmap 中看到，Ambari 未来会在 2.2 的 release 中考虑这个问题。
Ambari 作为一个 Hadoop 生态圈的管理工具，起步比 Hadoop 等软件晚一些。应用中免不了也会碰到一些奇怪的问题，所以未来 Ambari 的发展也离不开社区的贡献，更离不开每一位 Committer。希望 Ambari 能在 Hadoop 的管理中脱颖而出，成为一个完美的管理平台。