Ambari界面组件使用介绍

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文档创建者:doreen0813 (83193 )     浏览次数:323次     编辑次数:8次     最近更新:doreen0813 于 2018-10-22     

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1、描述编辑

本章基于下面的机器环境与服务拓扑结构配置,分小节介绍分布式引擎各组件UI界面的介绍与命令的使用。

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  服务器A  服务器B  服务器C  
 作用  Ambari-server、Ambari-agent、应用服务器FineBI、分布式节点  Ambari-agent、分布式节点  Ambari-agent、分布式节点
 配置   64G内存、16核CPU、2T磁盘挂载在/data之下  64G内存、16核CPU、2T磁盘挂载在/data之下  64G内存、16核CPU、2T磁盘挂载在/data之下
  HDFS DataNode    DataNode  DataNode
  ZooKeeper  ZK Server、ZK Client  ZK Server、ZK Client  ZK Server、ZK Client
  Spark2  master、worker  master、worker  master、worker
  ALLUXIO  master、worker  master、worker  master、worker

配置了HA,其中NameNode和Standby NameNode是存在选举的。在这个系统中,只要存在三个机器,就会有一个NameNode节点和Standby NameNode节点,但在哪个机器不确定。Alluxio和Spark的master管理节点在哪个机器上也是随机选举的,在哪个机器也不确定。

2、Ambari使用介绍编辑

2.1 Ambari命令使用

ambari分两种类型的服务操作:ambari-server和ambari-agent。

  分类操作机器   启动   重启关闭  查看状态  
  ambari-server  A  ambari-server start  ambari-server restart  ambari-server stop  ambari-server status
  ambari-agent  A、B、C  ambari-agent start  ambari-agent restart  ambari-agent stop  ambari-agent status

操作示例:

假设ambari服务在运行中,此时需要重启整个ambari服务。则要在A、B、C三个服务器上分别执行操作如下:

在A、B、C三个机器上分别执行ambari-agent stop > 在A机器上执行ambari-server restart  > 在A、B、C三个机器上分别执行ambari-agent start。

注:这边只是控制ambari-server服务,并不会控制ambari下安装的服务。

2.2 Ambari界面

在Ambari界面(http://ambari-server-ip:8080/)上可以看到部署的各服务状态及服务器的使用情况等,如下图:

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点击对应服务,可以在页面右侧看到服务状态的一个汇总,包括状态、提醒、警告信息、内存使用、磁盘使用等信息。在页面右上角点击“Hosts”可以看到部署的服务器的使用情况,如下图,包括核、内存、磁盘使用情况、版本等信息。

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右上角的”Alerts“显示各组件的提醒及警告信息,如果有服务出现需要点击查看具体信息并解决。“Admin”则是一些基本的配置项,可以配置服务的开机自启动等等。

如下图所示,绿色的状态表示组件状态是正常的情况。

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如下图所示,若有红色三角标识,标识组件状态并不正常,需要具体查看。

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3、各组件界面使用介绍编辑

各个服务组件在Ambari界面上可以进行操作,组件与节点的组合如下图所示,可以横向全部重启、纵向全部重启以及单独启动。

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3.1 针对单个组件所有节点的操作

针对整个集群中某个组件的界面操作,如下图所示,点击左侧的组件名字,到右侧的“Service Actions”下点击操作。这个针对的是A、B、C三个的某个组件的操作,操作的结果会在界面上显示。

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示例:

如下图所示,选择Spark2,点击Restart ALL的操作,那么这个集群中的spark服务将会被重启,也即A、B、C机器的spark master和spark worker都会被重启。

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3.2 针对单个节点的某个组件的操作

细化到某个节点的某个组件的操作,可以如下图点击Spark2 > Spark2 Workers。

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显示是Spark2 Workers的组件是如下三个节点:

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点击到相应节点里,也可以看到每个节点上运行的服务。

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示例:

如下所示,发现Spark的状态不正常,那就可以点进去,点击启动即可。

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最后看到界面上显示如下图所示,表示启动成功。等待一段时间,状态还是正常的,就表示这个是正常的情况。

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3.3 常见操作示例
描述步骤
假设此时服务没有运行,需要启动服务需要按照顺序依次启动:zookeeper > hdfs > spark2 > alluxio的所有服务,界面上按照2.1的方式启动所有节点的组件;
假设此时需要停掉所有服务

停止服务有更简单的方法,如下图所示:

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注:所有组件启动之后需要等待一段时间,如果启动不久服务就有问题,说明服务未正常启动,可以直接查看ambari界面上的启动日志进行查看,启动日志查看过程如下图所示。

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3.4 各个组件UI界面查看

端口(默认)

访问IP

说明
HDFS50070A_IP: 50070 或者B_IP: 50070 或者C_IP: 50070

可以查看hdfs存入数据的状态

Alluxio19999A_IP: 19999 或者B_IP: 19999 或者C_IP: 19999可以查看抽取之后数据的情况、大小等
Spark7877A_IP: 7877 或者B_IP: 7877 或者C_IP: 7877 (Status: ALIVE)可以查看spark中运行进程的情况等

其中访问IP是不固定的,是因为我们将所有节点都设置为既是master又是worker,而每个节点是否是master为zookeeper选举的,并不固定。这样也是降低宕机或机器问题引起系统不可用的风险,保证系统高可用。

4、设置组件开机自启动编辑

默认情况下,集群环境中只有ambari-server会自动重启,如果想要设置其他服务的自启动,需要手动配置。在ambari主界面上点击左上角的admin标签,在下拉框中选择Service Auto Start,如下图:

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点击下面各个标签,将这几个服务中所有的组件都设置成Enable的状态。

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设置完成以后,点击右上角的save按钮即可,这些设置过的服务会在机器启动的时候自动启动。

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5、修改各组件的分组编辑

在ambari管理组件中,有分组的概念。安装的时候通常会默认将所有组件分为一组,此时配置文件使用的都是一样的内容。但是假设如前面的环境所说,A、B、C三个机器都是一样的配置,然而A节点上要装BI应用服务,那么此时,A节点能为分布式提供的内存就会变少,就只能将A节点归为一组,B、C节点归为一组。

示例:

1)通过Manage Config Groups将group分为多组。A机器一组,B、C一组;

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2)然后需要修改B、C机器的配置内容,选择非BIgroup的机器进行配置(点击222为修改),编辑完后保存。重启相应的服务即可。

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6、修改配置文件编辑

经常存在已经配置好的内容需要重新修改的情况,按照如下图直接修改保存,按照提示操作即可。

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有的情况下无法直接修改,存在222这个按钮,使用该按钮做修改操作即可。

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主题: 部署集成
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