大数据管理与监控：Ambari：Ambari高级功能与自定义脚本

上传人：陈*** IP属地：境外上传时间：2024-09-18 格式：DOCX 页数：36 大小：41.81KB 积分：6 举报 版权申诉

已阅读5页，还剩31页未读，继续免费阅读

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

大数据管理与监控：Ambari：Ambari高级功能与自定义脚本1大数据管理与监控：Ambari高级功能与自定义脚本1.1Ambari高级功能概览1.1.1Ambari的自定义视图Ambari的自定义视图功能允许管理员和用户根据自己的需求定制Ambari界面，使其更加直观和易于操作。这包括添加、修改或删除视图中的组件，以及调整视图的布局和样式。自定义视图可以显著提高大数据集群的管理效率，特别是对于大型或复杂集群。示例：创建自定义视图#创建自定义视图的步骤如下：

#1.登录AmbariWeb界面

#2.转到“视图”选项卡

#3.点击“创建视图”按钮

#4.输入视图名称和描述

#5.选择要包含在视图中的服务和组件

#6.调整组件的布局和样式

#7.保存视图

#假设我们想要创建一个名为“Hadoop监控”的自定义视图，专注于HDFS和YARN的监控。

#在AmbariWeb界面中，我们选择HDFS和YARN服务，然后添加HDFS的NameNode和DataNode组件，以及YARN的ResourceManager和NodeManager组件。

#接下来，我们调整这些组件的布局，使其在视图中清晰可见，最后保存我们的自定义视图。1.1.2Ambari的警报与通知系统Ambari的警报与通知系统是用于监控集群健康状况的关键工具。它能够自动检测集群中的问题，并通过电子邮件、短信或Webhook等方式向管理员发送警报。此外，警报系统还支持自定义警报规则，允许用户根据特定的性能指标或阈值设置警报。示例：配置警报规则#以下是一个警报规则的JSON配置示例，用于监控HDFS的NameNode的磁盘使用率。

{

"AlertDefinition":{

"name":"NameNodeDiskUsage",

"service_name":"HDFS",

"component_name":"NAMENODE",

"label":"NameNode磁盘使用率",

"description":"监控NameNode的磁盘使用率是否超过80%",

"scope":"host",

"type":"capacity",

"is_active":true,

"is_vip":false,

"is_single_alert":true,

"is_global":false,

"is_cluster_alert":false,

"is_service_alert":false,

"is_host_alert":true,

"is_host_component_alert":true,

"is_service_check_alert":false,

"is_host_check_alert":false,

"is_stack_advisor_alert":false,

"is_stack_advisor_host_alert":false,

"is_stack_advisor_service_alert":false,

"is_stack_advisor_host_component_alert":false,

"is_stack_advisor_service_check_alert":false,

"is_stack_advisor_host_check_alert":false,

"is_stack_advisor_host_component_check_alert":false,

"is_stack_advisor_service_component_check_alert":false,

"is_stack_advisor_service_component_check_alert":false

#自定义脚本在Ambari中的应用

##编写Ambari自定义脚本的基础

在Ambari中，自定义脚本是实现高级功能和特定需求的关键工具。Ambari使用Python脚本来执行各种管理任务，如服务配置、状态检查和警报触发。编写自定义脚本时，理解Ambari的架构和Python脚本的结构至关重要。

###Ambari架构概览

Ambari是一个用于管理Hadoop集群的开源工具，它提供了用户界面和RESTAPI来简化集群的配置、监控和管理。Ambari的核心组件包括：

-**AmbariServer**：负责存储集群配置、状态信息和警报数据，同时提供RESTAPI和Web界面。

-**AmbariAgent**：部署在每个集群节点上，执行AmbariServer下发的命令，如安装、配置和监控服务。

###Python脚本结构

自定义脚本通常遵循以下结构：

```python

#!/usr/bin/envpython

fromresource_managementimport*

#定义脚本类

classCustomServiceCheck(Script):

defservice_check(self,env):

importparams

env.set_params(params)

#执行服务检查逻辑

Execute('echo"Hello,Ambari!"')

if__name__=="__main__":

CustomServiceCheck().execute()解释脚本开头：使用#!/usr/bin/envpython来指定脚本的解释器。导入模块：从resource_management库导入必要的类和函数。定义类：创建一个继承自Script的类，通常命名为CustomServiceCheck。方法实现：service_check方法用于执行服务检查逻辑。执行脚本：在脚本的主入口中调用CustomServiceCheck().execute()。1.2使用自定义脚本进行服务配置Ambari允许通过自定义脚本来配置服务，这在处理复杂或特定的配置需求时非常有用。1.2.1示例：配置HiveMetastore假设我们需要配置HiveMetastore以使用特定的数据库。这可以通过编写一个自定义脚本来实现，脚本将读取Ambari配置参数并应用到HiveMetastore的配置文件中。#!/usr/bin/envpython

fromresource_managementimport*

fromresource_management.libraries.functionsimportformat

classHiveMetastoreConfig(Script):

defconfigure(self,env):

importparams

env.set_params(params)

#配置HiveMetastore

File(format("{hive_metastore_conf_dir}/hive-site.xml"),

content=Template("hive-site.xml.j2"),

owner=params.hive_user,

group=params.user_group

)

#创建数据库连接

Execute(format("mysql-u{db_user}-p{db_password}-e'CREATEDATABASEIFNOTEXISTS{hive_db_name};'"))

if__name__=="__main__":

HiveMetastoreConfig().execute()解释配置文件处理：使用File类和Template函数来生成和更新hive-site.xml配置文件。数据库连接：通过Execute函数执行SQL命令，创建HiveMetastore所需的数据库。1.3自定义脚本与Ambari警报的集成Ambari警报可以使用自定义脚本来增强其功能，例如，可以创建脚本来检查特定服务的健康状态或监控自定义指标。1.3.1示例：创建自定义警报检查HDFS的可用空间#!/usr/bin/envpython

fromresource_managementimport*

fromresource_management.libraries.functionsimportformat

classHDFSFreeSpaceCheck(Script):

defcmd(self,env):

importparams

env.set_params(params)

#执行检查逻辑

Execute(format("df-h{hdfs_data_dir}|awk'NR==2{{print$5}}'"),user=params.hdfs_user)

#返回结果

return_code=0

ifreturn_code==0:

return(return_code,"HDFShassufficientfreespace.")

else:

return(return_code,"HDFSfreespaceiscriticallylow!")

if__name__=="__main__":

HDFSFreeSpaceCheck().execute()解释执行检查：使用Execute函数执行df-h命令来检查HDFS数据目录的可用空间。结果处理：根据执行结果的返回码，返回相应的警报信息。1.3.2集成到Ambari警报要将自定义脚本集成到Ambari警报中，需要在Ambari的警报定义中指定脚本的路径和参数。例如：创建警报定义：在AmbariWeb界面中，创建一个新的警报定义，选择“自定义脚本”作为警报类型。指定脚本路径：在警报定义中输入自定义脚本的完整路径。设置警报参数：根据脚本需求，设置警报参数，如HDFS数据目录的路径。通过这种方式，Ambari可以定期执行自定义脚本来监控集群的健康状态，并在检测到问题时发送警报。以上内容详细介绍了如何在Ambari中编写和使用自定义脚本来配置服务和集成警报。通过这些脚本，可以实现更高级的管理和监控功能，满足特定的业务需求。2Ambari的自定义视图创建与管理2.1理解Ambari视图的概念Ambari视图是Hadoop集群管理平台Ambari中的一种扩展机制，允许用户创建自定义的用户界面，以更直观、更个性化的方式展示和管理集群资源。视图可以集成各种服务和组件，提供定制化的监控、配置和操作界面，从而简化大数据集群的管理流程。2.1.1视图的作用简化管理：通过视图，可以将复杂的集群管理操作封装成简单的界面，使非技术用户也能轻松管理集群。增强监控：视图可以提供更丰富的监控指标和图表，帮助用户快速了解集群健康状况。个性化展示：视图允许用户根据自己的需求定制显示内容，提高工作效率。2.1.2视图的组成Ambari视图通常由以下几部分组成：HTML/CSS/JavaScript：用于构建视图的前端界面。RESTAPI：视图与Ambari服务器通信，获取或更新集群信息。自定义控制器：处理用户请求，调用RESTAPI，管理视图状态。2.2创建自定义视图的步骤2.2.1步骤1：规划视图功能在开始创建视图之前，首先需要明确视图的目的和功能。例如，你可能想要创建一个视图来监控HDFS的存储使用情况，或者管理Spark作业。2.2.2步骤2：开发前端界面使用HTML、CSS和JavaScript开发视图的前端界面。这一步骤中，你可以使用任何前端框架，如AngularJS或React，来构建动态和响应式的界面。示例代码

<!DOCTYPEhtml>

<html>

<head>

<title>MyAmbariView</title>

<linkrel="stylesheet"type="text/css"href="style.css">

</head>

<body>

<divid="app">

<h1>Ambari自定义视图示例</h1>

<divid="content"></div>

</div>

<scriptsrc="script.js"></script>

</body>

</html>//script.js

$(document).ready(function(){

$.ajax({

url:'/ambari/api/v1/clusters/MyCluster/services/HDFS/components/NAMENODE',

method:'GET',

success:function(data){

$('#content').html('<p>当前Namenode状态:'+data.ServiceComponentInfo.state+'</p>');

error:function(){

$('#content').html('<p>获取Namenode状态失败</p>');

}

});

});2.2.3步骤3：实现RESTAPI调用在视图中，你需要通过RESTAPI与Ambari服务器交互，获取集群信息或执行管理操作。Ambari提供了丰富的API，可以查询服务状态、配置信息等。2.2.4步骤4：部署视图将视图的前端文件和任何后端逻辑部署到Ambari服务器上。通常，这涉及到将视图文件上传到Ambari的视图目录，并在Ambari中注册视图。2.2.5步骤5：测试与调试在部署后，测试视图的功能，确保所有RESTAPI调用正确无误，前端界面显示正确。2.3自定义视图的权限与安全在Ambari中，自定义视图的权限管理非常重要，以确保只有授权用户可以访问和操作视图。Ambari使用基于角色的访问控制（RBAC）来管理权限。2.3.1视图权限设置在创建视图时，可以指定视图的访问权限，包括哪些用户或角色可以查看或管理视图。2.3.2安全最佳实践使用HTTPS：确保所有与Ambari服务器的通信都通过HTTPS进行，以保护数据安全。最小权限原则：只授予视图执行其功能所需的最小权限，避免过度授权。定期审计：定期检查视图的权限设置，确保没有不必要的访问。通过以上步骤，你可以创建和管理Ambari的自定义视图，从而更有效地监控和管理你的Hadoop集群。自定义视图不仅提高了集群管理的效率，还增强了数据安全性和用户访问控制。3Ambari警报与通知的高级配置3.1设置警报策略与阈值在大数据集群的管理中，Ambari提供了一套强大的警报系统，用于监控集群的健康状况和性能指标。警报策略的设置是基于特定的阈值，当监控数据超出这些阈值时，Ambari会触发警报，通知管理员采取相应的措施。3.1.1配置警报策略Ambari的警报策略可以通过AmbariWeb界面进行配置，也可以通过Ambari的RESTAPI进行自动化管理。以下是一个通过RESTAPI设置警报策略的例子：#设置HDFS的容量使用率警报策略

curl-XPUT-H"X-Requested-By:ambari"-H"Content-Type:application/json"-d'

{

"AlertDefinition":{

"name":"HDFSCapacityUsed",

"label":"HDFSCapacityUsed",

"service_name":"HDFS",

"component_name":"NAMENODE",

"cluster_name":"mycluster",

"expression":"capacity_used>80",

"severity":"CRITICAL",

"is_enabled":"true"

}

}'http://ambari-server:8080/api/v1/clusters/mycluster/services/HDFS/components/NAMENODE/alert_definitions在这个例子中，我们设置了一个针对HDFS的Namenode组件的警报策略，当HDFS的容量使用率超过80%时，触发警报，警报的严重性级别设置为“CRITICAL”。3.1.2阈值的定义阈值是警报策略的核心，它定义了何时触发警报。Ambari支持多种阈值类型，包括数值阈值、时间阈值等。例如，可以设置一个警报策略，当某个服务的响应时间超过5秒时触发警报。3.2配置警报通知方式Ambari支持多种警报通知方式，包括电子邮件、短信、脚本执行等。通过配置这些通知方式，可以确保在警报触发时，管理员能够及时收到通知。3.2.1配置电子邮件通知在AmbariWeb界面中，可以配置电子邮件通知。以下是一个配置电子邮件通知的例子：登录AmbariWeb界面。转到“Admin”->“AlertNotifiers”。点击“AddNotifier”。选择“EmailNotifier”。输入SMTP服务器的详细信息，包括服务器地址、端口、用户名和密码。输入接收警报通知的电子邮件地址。3.2.2执行自定义脚本通知除了内置的通知方式，Ambari还支持执行自定义脚本来发送警报通知。以下是一个使用Python脚本发送警报通知的例子：#!/usr/bin/envpython

#coding:utf-8

"""

此脚本用于接收Ambari警报通知，并通过企业微信发送警报信息。

"""

importrequests

importjson

defsend_alert_to_wechat(alert):

url="/cgi-bin/webhook/send?key=your-webhook-key"

headers={'Content-Type':'application/json'}

data={

"msgtype":"text",

"text":{

"content":f"警报：{alert['name']}，严重性：{alert['severity']}"

}

response=requests.post(url,headers=headers,data=json.dumps(data))

print(response.text)

#假设接收到的警报信息如下

alert={

"name":"HDFSCapacityUsed",

"severity":"CRITICAL"

}

#调用函数发送警报

send_alert_to_wechat(alert)在这个例子中，我们定义了一个send_alert_to_wechat函数，用于接收警报信息，并通过企业微信的Webhook接口发送警报通知。脚本中使用了requests库来发送HTTP请求，json库来处理JSON数据。3.3警报历史与趋势分析Ambari不仅提供了实时的警报通知，还记录了警报的历史信息，这些信息可以用于趋势分析，帮助管理员更好地理解集群的运行状况。3.3.1查看警报历史在AmbariWeb界面中，可以查看警报的历史记录。以下是一个查看警报历史的例子：登录AmbariWeb界面。转到“Alerts”。选择“History”选项卡。可以看到所有历史警报的列表，包括警报的名称、触发时间、严重性级别等信息。3.3.2趋势分析Ambari提供了图表和报告功能，用于分析警报的趋势。以下是一个使用Ambari的RESTAPI获取警报趋势数据的例子：#获取HDFS的警报趋势数据

curl-XGET-H"X-Requested-By:ambari"-H"Content-Type:application/json"http://ambari-server:8080/api/v1/clusters/mycluster/services/HDFS/alerts?fields=AlertsD,AlertsDefinition.label,AlertsDefinition.severity,AlertsDefinition.last_triggered,AlertsDefinition.state通过这个API，可以获取到HDFS服务的所有警报的详细信息，包括警报的名称、标签、严重性级别、最后触发时间、当前状态等。这些数据可以用于进一步的趋势分析，例如，可以使用Python的pandas库来处理这些数据，生成警报趋势的图表。importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设警报趋势数据如下

data=[

{"name":"HDFSCapacityUsed","severity":"CRITICAL","last_triggered":"2023-01-01T00:00:00Z"},

{"name":"HDFSCapacityUsed","severity":"CRITICAL","last_triggered":"2023-01-02T00:00:00Z"},

{"name":"HDFSCapacityUsed","severity":"WARNING","last_triggered":"2023-01-03T00:00:00Z"},

{"name":"HDFSCapacityUsed","severity":"WARNING","last_triggered":"2023-01-04T00:00:00Z"},

{"name":"HDFSCapacityUsed","severity":"OK","last_triggered":"2023-01-05T00:00:00Z"}

]

#将数据转换为pandasDataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#将时间字符串转换为datetime对象

df['last_triggered']=pd.to_datetime(df['last_triggered'])

#按时间排序

df=df.sort_values('last_triggered')

#绘制警报严重性级别的趋势图

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(df['last_triggered'],df['severity'])

plt.title('HDFSCapacityUsedAlertTrend')

plt.xlabel('Time')

plt.ylabel('Severity')

plt.show()在这个例子中，我们首先将警报趋势数据转换为pandas的DataFrame，然后将时间字符串转换为datetime对象，以便进行时间排序。最后，我们使用matplotlib库来绘制警报严重性级别的趋势图。通过这个图表，可以清晰地看到警报的严重性级别随时间的变化趋势，帮助管理员更好地理解集群的运行状况。4大数据管理与监控：Ambari：Ambari堆栈与服务的自定义4.1自定义堆栈的必要性在大数据环境中，Ambari作为Hadoop集群的管理工具，提供了丰富的功能来简化集群的部署、管理和监控。然而，随着业务需求的多样化和复杂化，标准的Ambari堆栈和服务可能无法满足所有特定的场景。自定义堆栈和服务变得至关重要，它允许管理员和开发者根据自己的需求调整和扩展Ambari的功能，以适应更复杂的工作负载和特定的业务逻辑。4.1.1原理自定义堆栈和服务主要通过Ambari的堆栈定义文件来实现。这些文件描述了服务的组件、配置、依赖关系以及如何在集群中安装和管理这些服务。自定义堆栈通常包括以下步骤：创建堆栈定义文件：这包括stack.xml，service.xml，component.xml等，用于描述堆栈、服务和组件的元数据。定义服务组件：在service.xml中定义服务的各个组件，如NameNode、DataNode等。配置管理：在component.xml中定义组件的配置属性，以及它们的默认值和验证规则。脚本编写：编写自定义的脚本，如setup.sh，用于服务的安装、配置和启动。堆栈上传：将自定义的堆栈定义文件和脚本上传到Ambari服务器，通过Ambari界面进行堆栈的注册和使用。4.1.2实践案例假设我们需要在Ambari中自定义一个名为MyStack的堆栈，该堆栈包含一个名为MyService的服务，该服务有一个名为MyComponent的组件。下面是一个简化的示例，展示如何创建这些定义文件。stack.xml<stackname="MyStack"version="1.0">

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

大数据管理与监控：Ambari：Ambari高级功能与自定义脚本

文档简介

温馨提示

最新文档

评论

大数据管理与监控：Ambari：Ambari高级功能与自定义脚本

文档简介

温馨提示

最新文档

评论

相关文档