Ambari服务使用

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文档创建者:doreen0813 (83193 )     浏览次数:1227次     编辑次数:12次     最近更新:doreen0813 于 2018-12-20     

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1、描述编辑

此文档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

系统配置了高可用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命令编辑

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

    Ambari-server(服务器A):

        1)启动:ambari-server start

        2)重启:ambari-server restart

        3)关闭:ambari-server stop

        4)查看状态:ambari-server status

    Ambari-agent(服务器A、B、C):

        1)启动:ambari-agent start

        2)重启:ambari-agent restart

        3)关闭:ambari-agent stop

        4)查看状态:ambari-agent status

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:

              a)在A、B、C三个机器上分别执行 ambari-agent stop;

              b)在A机器上执行 ambari-server restart;

              c)在A、B、C三个机器上分别执行 ambari-agent start

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

3、Ambari界面编辑

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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点击左侧已部署的服务,可以在页面右侧看到对应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。

3.1 Hosts

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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3.2 其他

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;

在查看已部署服务状态时,如下图,绿色的状态表示组件状态是正常的情况。

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若有红色三角标识,如下图,标识组件状态并不正常,需要具体查看原因并解决。

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4、各组件服务使用编辑

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。

    节点A节点B  节点C  
  ZK Server 
  Spark master   
  Spark worker
  Alluxio master
  Alluxio worker

下面我们将根据组件+节点操作生效的组合来介绍。

4.1 单个组件+所有节点

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”下选择操作。这个针对的是A、B、C三个节点中某个组件所有服务的操作,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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4.2 单个组件+单个节点

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,为如下三个节点:

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点击到相应节点里,可以看到每个节点上运行的所有服务,如下图,去对应服务点击下拉即可进行操作。

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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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点击Start,启动该centos2节点的Spark2 Master服务,如下图:

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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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4.3 常见操作示例
启动服务
若此时服务没有运行,需要启动服务。则需要按照顺序依次启动:
       zookeeper > hdfs > spark2 > alluxio的所有服务,界面上按照第二章节介绍的方式启动所有节点的组件;

停掉所有服务
若需要停掉所有服务,可直接在Ambari界面,点击左侧的Actions,选择Stop All,如下图:
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查看启动日志

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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启动日志如下所示:

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4.4 各组件UI界面查看

  端口(默认)  访问IP   说明 
  HDFS     50070  A_IP: 50070 或者B_IP: 50070 或者C_IP: 50070  可以查看hdfs存入数据的状态
  Alluxio  19999  A_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  
  Spark  7877  A_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。    

例如HDFS的访问IP就有可能是A或B或C机器的IP加50070端口,若A、B、C机器的IP分别为127.0.0.1、127.0.0.2、127.0.0.3,那么HDFS的访问IP就有可能是127.0.0.1:50070或127.0.0.2:50070或127.0.0.3:50070。

5、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主界面上点击右上角的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。如下图:

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设置完成以后,点击右上角的Save按钮保存即可,如下图,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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6、修改组件的分组编辑

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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7、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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