概述
Hadoop集群的管控一直是一个热门的话题,对于这样的一个应用场景,很早就有人研究并且取得不错的成绩,这就是EasyHadoop。它的功能主要有集群安装,管理,监控等功能,国外的Ambari是Apache的顶级项目,现在是大数据新贵Hortonworks公司在推进的项目Ambari,这款软件具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率。
Ambari makes Hadoop management simpler by providing a consistent, secure platform for operational control. Ambari provides an intuitive Web UI as well as a robust REST API, which is particularly useful for automating cluster operations. With Ambari, Hadoop operators get the following core benefits:
Simplified Installation, Configuration and Management. Easily and efficiently create, manage and monitor clusters at scale. Takes the guesswork out of configuration with Smart Configs and Cluster Recommendations. Enables repeatable, automated cluster creation with Ambari Blueprints.
Centralized Security Setup. Reduce the complexity to administer and configure cluster security across the entire platform. Helps automate the setup and configuration of advanced cluster security capabilities such as Kerberos and Apache Ranger.
Full Visibility into Cluster Health. Ensure your cluster is healthy and available with a holistic approach to monitoring. Configures predefined alerts — based on operational best practices — for cluster monitoring. Captures and visualizes critical operational metrics — using Grafana — for analysis and troubleshooting. Integrated with Hortonworks SmartSense for proactive issue prevention and resolution.
Highly Extensible and Customizable. Fit Hadoop seamlessly into your enterprise environment. Highly extensible with Ambari Stacks for bringing custom services under management, and with Ambari Views for customizing the Ambari Web UI.
Ambari系统架构
Ambari-server内部架构
Ambari是Hadoop分布式集群配置管理工具,是由hortonworks主导的开源项目,它已经成为了apache基金会的开源项目,已经成为Hadoop运维系统中的得力助手。
Ambari充分利用了一些已有的优秀开源软件,巧妙地把它们结合起来,使其在分布式环境中做到了集群式服务管理能力、监控能力、展示能力,这些优秀的开源软件有:
(1)、agent端,采用了puppet管理节点。
(2)、在web端,采用ember.js作为前端MVC框架和NodeJS相关工具,用handlebars.js作为页面渲染引擎,在CSS/HTML方面还用了Bootstrap框架。
(3)、在Server端,采用了Jetty、Spring、JAX-RS等。
(4)、同时利用了Ganglia、Nagios的分布式监控能力。
Ambari框架采用的是Server/Client的模式,主要由两部分组成:ambari-agent和ambari-server。ambari依赖其它已经成熟的工具,例如:其ambari-server就依赖python,而ambari-agent还同时依赖ruby,puppet,fecter等工具,还有它也依赖一些监控工具nagios和ganglia用于监控集群状况。其中:
puppet是分布式集群配置管理工具,也是典型的Server/Client模式,能够集中式管理分布式集群的安装配置部署,主要语言是ruby。
facter是用Python写的一个节点资源采集库,用于采集节点的系统信息,例如OS信息,由于ambari-agent 主要是用Python写的,因此用facter可以很好的采集到节点信息。
Ambari-agent内部架构
Ambari-agent是一个无状态的,其功能分两部分:
采集所在节点的信息并且汇总发送心跳发送汇报给ambari-server。
处理ambari-server的执行请求。
因此它有两种队列:
(1)、消息队列Message Queue,或称为ResultQueue。包括节点状态信息(包括注册信息)和执行结果信息,并且汇总后通过心跳发送给ambari-server。
(2)、操作队列ActionQueue。用于接收ambari-server发送过来的状态操作,然后交给执行器调用puppet或Python脚本等模块执行任务。
最后
以上就是矮小枫叶为你收集整理的大数据之Ambari介绍的全部内容,希望文章能够帮你解决大数据之Ambari介绍所遇到的程序开发问题。
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