ambari 维护模式及reset API 操作
生活随笔
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ambari 维护模式及reset API 操作
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
Ambari 的維護模式（Maintenance Mode）介紹 Ambari 提供的 Maintenance Mode，是為了讓用戶在調(diào)試或者維護 Service 的時候，抑制不必要的告警（Alert）信息，以及避免批量操作的影響。對 Maintenance Mode 來說，有幾個不同級別的設(shè)置，分別是 Service Level，Host Level，以及 Component Level。三種級別之間存在著覆蓋關(guān)系。下面我會舉幾個例子來詳細說明 Maintenance Mode 的應(yīng)用場景。另外注意，在 Ambari 的 WEB GUI 上面會用一個照相機的圖標，標記打開 Maintenance Mode 的模塊、機器或者 Service。 Component Level（模塊級別） 在 Component 頁面里，如果用戶對某一個 Component（模塊）打開了維護模式，對該模塊會有兩種影響。其一，對于該機器的該模塊不再受批量操作的控制；其二，抑制該機器該模塊告警信息的產(chǎn)生。 例如，對機器 zwshen86 的 DataNode 模塊打開維護模式，那么當用戶從 Host Action 中關(guān)閉所有 DataNode 的時候，該機器的 DataNode 就不會被關(guān)閉。這是因為關(guān)閉 DataNode 的批量操作會直接越過 zwshen86。圖 10 中可以看到 zwshen86 不在執(zhí)行的序列。并且 zwshen86 的 DataNode 不會產(chǎn)生任何新的告警。 圖 9. 確認批量操作頁面
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圖 10. 關(guān)閉 DataNode 進度頁面
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Host Level（機器級別） 對 Host 級別的維護模式來說，就是打開了該機器所有模塊的維護模式。操作起來也很簡單，在 Hosts 頁面中勾選完機器，然后在 Host Actions 里面選擇“Turn On Maintenance Mode”即可。如果該機器已經(jīng)有告警信息，當 Maintenance Mode 打開后，告警信息會被屏蔽，并且抑制新告警信息的產(chǎn)生。所有的批量操作都會越過該機器。 圖 11. Host 打開 Maintenance Mode 之前
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圖 12. Host 打開 Maintenance Mode 之后
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Service Level（服務(wù)級別） 對 Service 級別的維護模式來說，就是打開一個 Service 所有 Component 的維護模式。由于 Service 可能部署在多臺機器，也就相當于用戶在多個機器打開 Service Component 的維護模式。這樣一來，這個 Service 就不會產(chǎn)生任何新的告警。當用戶重啟集群所有 Service 的時候，該 Service 會越過這個批量操作。當用戶重啟一個機器的所有 Component 的時候，該 Service 的 Component 也會被越過。下圖是對 HDFS 打開維護模式的示例。 圖 13. Service 打開 Maintenance Mode 之前
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圖 14. Service 打開 Maintenance Mode 之后
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Ambari 應(yīng)用舉例（快速搭建 Spark on YARN 的集群） HDP2.2 的 Stack 已經(jīng)支持了 Spark。但是 metainfo 中的版本還是 1.2.1，這個版本已經(jīng)很老了（Spark1.4.0 已經(jīng)發(fā)布）。目前安裝的 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 的 Stack，很多時候也無法正常的安裝 Spark。原因在于 HDP 的 repository 文件無法找到 Spark 的安裝包。用戶可以在搭建好的 Ambari 環(huán)境中，登錄到任一個 Agent 機器，執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
如果看不到 Spark 的 rpm 包，就代表無法正常的通過 Ambari 建立 Spark 集群。用戶可以到 HortonWorks 的 repository 服務(wù)器上下載最新 HDP 2.2 的更新 repo 文件。我的下載的 repo 內(nèi)容如下： #VERSION_NUMBER=2.2.4.4-16 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
將上面的內(nèi)容拷貝到 Agent 機器的 HDP_up.repo 中，并放入文件夾/etc/yum.repos.d（不能復(fù)制到已有 HDP.repo 中，否則會被覆蓋掉），就可以通過 yum list 看到 Spark 的 rpm 包了。在 Github 中，我們可以發(fā)現(xiàn) HDP2.3 已經(jīng)配置 Spark 的版本為 1.3.1 了。 圖 15. HDP2.3 已經(jīng)配置 Spark 的 1.3.1 版本
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了解了以上的背景知識，就可以開始在 Ambari 上增加 Spark 這個 Service 了（這里只簡單說明，具體的 Add Service 步驟，可以閱讀《Ambari——大數(shù)據(jù)平臺的搭建利器》）。 如果之前了解過 Spark，就會發(fā)現(xiàn) Ambari 部署的 Spark 集群的模式是 Spark on YARN。這也是為什么在 Add Spark 的時候，Ambari 會提示要選擇依賴的 YARN。下圖是 Ambari、YARN 與 Spark 的層級結(jié)構(gòu)。 圖 16. Ambari&YARN&park 結(jié)構(gòu)示意圖
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搭建好 Spark 之后，我們就可以在 Ambari 的 Dashboard 看到 Spark 的 Service。
Ambari 常用的 REST API 介紹 Ambari 借鑒了很多成熟分布式軟件的 API 設(shè)計。Rest API 就是一個很好地體現(xiàn)。通過 Ambari 的 Rest API，可以在腳本中通過 curl 維護整個集群。并且，我們可以用 Rest API 實現(xiàn)一些無法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些實例。 實例 1，通過 API 卸載已安裝的 Service 目前 Ambari 不支持在 GUI 上面卸載已安裝的 Service。所以當一個 Service 不再需要的時候，用戶沒法刪除掉該 Service。幸運的是 Ambari 提供了 DELETE 的 Rest API，我們可以通過該 API 來刪除 Ambari 中 Service。不過這里需要注意，這個方法只是從 Ambari Service 中刪除了 Service。這樣一來，Ambari 的 GUI 界面中不再顯示這個 Service。但是 Service 本身還安裝在 Agent 所在的機器。如果用戶需要徹底的清除掉這個 Service，仍需要手工的到每個機器卸載（例如，在每個機器執(zhí)行 yum erase）。 這里我以刪除 Storm 為例。卸載之前，需要確認是否停掉了該 Service。我們通過 GET 方法來得到這個結(jié)果（這里當然也可以直接從 GUI 上面看到 Service 狀態(tài)）。具體的命令如下： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
命令中的 zwshen86 為 Ambari Server 的機器名（端口默認為 8080），bigdata 為 cluster 名字，STORM 為 Service 的名字。 在返回的報文中，可以看到 State 字段。如果是 INSTALLED，代表這個 Service 已經(jīng)是停掉的狀態(tài)。我們可以繼續(xù)刪除步驟。如果不是 INSTALLED，則需要先停掉這個 Service，可以從 WEB 上操作，也可以用 Rest API。 圖 17. Get 返回的結(jié)果
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用 Rest API 停掉 Service 的命令格式如下，有興趣的朋友可以嘗試一下。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
執(zhí)行如下命令刪除 STORM： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
執(zhí)行完成后，Storm 就從 Ambari 的 Service 里面刪掉了，但是 Storm 的 package 還存在于機器。 圖 18. Storm 的 RPM 包
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如果需要徹底清除掉 Storm 的 package，則需要到各個 Agent 機器執(zhí)行如下命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
執(zhí)行完后，這個 Service 就被徹底的清除掉了。 實例 2，獲取 Service 的 Component 和 Host 列表 上個實例中，讓用戶登錄到每個機器去執(zhí)行 yum 卸載安裝包，其實是不太現(xiàn)實的。一般我們會寫一個腳本先通過 curl 調(diào)用 GET 方法，先獲取到 Service 的 Component 列表，然后再調(diào)用 GET 方法，獲取 Component 的機器列表，接著調(diào)用 DELETE 從 Ambari 中刪除 Service。最后腳本通過 SSH 登錄到各個 Agent 機器上執(zhí)行 yum 卸載安裝包。腳本示例代碼如下（該腳本只能在 Ambari Server 上執(zhí)行，因為 Ambari Server 有無密碼登錄所有 Agent 機器的權(quán)限）。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
實例 3，通過 API 執(zhí)行 Service 的命令 這里，我們以調(diào)用 API 執(zhí)行 Service Check 為例。首先需要知道命令的名字，這里每個 Service 的 Check 命令也是不同的。不過 Service Check 是 build-in 的命令，所以有一定的格式可循。 格式大致如下： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
只要將 NAME 替換成對應(yīng)的 Service，就是該 Service 的 Check 命令。以 YARN 為例，執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
執(zhí)行完后，可以發(fā)現(xiàn)在 WEB GUI 上面，就多了一個正在進行的 Operation。如下圖： 圖 19. Service Check 執(zhí)行進度
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在這里我們可以發(fā)現(xiàn)，這個 Operation 的名字其實就是 context 字段的值。我們在 WEB GUI 上面直接點擊 Service Check 的時候，Operation 的名字其實是 JS code 中指定了一個特殊 context。 這里我們也可以指定執(zhí)行自定義命令（Custom Comand）。以給 Resource Manager 添加的 GetMem 為例。執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
WEB GUI 的顯示如下 圖 20. 自定義命令 GetMem 的執(zhí)行進度
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跟 Service Check 相比，不難看出其中的差異。對于自定義命令，我們需要指定參數(shù) Component 以及 Host。當這兩個參數(shù)缺失的時候，Ambari 是不會接受這個請求的。 通過這三個簡單實例，就可以體會到 Ambari Rest API 的作用。在 Rest API 的基礎(chǔ)上，就算脫離了 WEB，我們也可以很好地控制 Ambari。當然，我們也不得不記住很多生澀的參數(shù)。因此，大多情況下，只有當 Ambari 的 GUI 不足以完成需求，或者不期望暴露在 GUI 上面的時候，就可以使用 Rest API。有興趣的讀者可以搜索下 Ambari Server 目錄所有的 Python 腳本，其實 Ambari 自身很多地方都在用 curl 調(diào)用 Rest API。
Ambari 的發(fā)展 我們可以到 Ambari 的 Roadmap 頁面查看 Ambari 最新 release 的進展，以及未來 Ambari 將會開發(fā)怎樣的功能。例如現(xiàn)在的 Ambari Server 是存在單點問題的，如果 Server 機器宕機了，就無法恢復(fù)整個 Ambari Server 的數(shù)據(jù)，也就是說無法再通過 Ambari 管理集群。我們可以從 Ambari 的 Roadmap 中看到，Ambari 未來會在 2.2 的 release 中考慮這個問題。
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圖 10. 關(guān)閉 DataNode 進度頁面
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Host Level（機器級別） 對 Host 級別的維護模式來說，就是打開了該機器所有模塊的維護模式。操作起來也很簡單，在 Hosts 頁面中勾選完機器，然后在 Host Actions 里面選擇“Turn On Maintenance Mode”即可。如果該機器已經(jīng)有告警信息，當 Maintenance Mode 打開后，告警信息會被屏蔽，并且抑制新告警信息的產(chǎn)生。所有的批量操作都會越過該機器。 圖 11. Host 打開 Maintenance Mode 之前
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圖 12. Host 打開 Maintenance Mode 之后
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Service Level（服務(wù)級別） 對 Service 級別的維護模式來說，就是打開一個 Service 所有 Component 的維護模式。由于 Service 可能部署在多臺機器，也就相當于用戶在多個機器打開 Service Component 的維護模式。這樣一來，這個 Service 就不會產(chǎn)生任何新的告警。當用戶重啟集群所有 Service 的時候，該 Service 會越過這個批量操作。當用戶重啟一個機器的所有 Component 的時候，該 Service 的 Component 也會被越過。下圖是對 HDFS 打開維護模式的示例。 圖 13. Service 打開 Maintenance Mode 之前
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圖 14. Service 打開 Maintenance Mode 之后
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Ambari 應(yīng)用舉例（快速搭建 Spark on YARN 的集群） HDP2.2 的 Stack 已經(jīng)支持了 Spark。但是 metainfo 中的版本還是 1.2.1，這個版本已經(jīng)很老了（Spark1.4.0 已經(jīng)發(fā)布）。目前安裝的 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 的 Stack，很多時候也無法正常的安裝 Spark。原因在于 HDP 的 repository 文件無法找到 Spark 的安裝包。用戶可以在搭建好的 Ambari 環(huán)境中，登錄到任一個 Agent 機器，執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 | yum list | grep spark |
如果看不到 Spark 的 rpm 包，就代表無法正常的通過 Ambari 建立 Spark 集群。用戶可以到 HortonWorks 的 repository 服務(wù)器上下載最新 HDP 2.2 的更新 repo 文件。我的下載的 repo 內(nèi)容如下： #VERSION_NUMBER=2.2.4.4-16 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | [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 |
將上面的內(nèi)容拷貝到 Agent 機器的 HDP_up.repo 中，并放入文件夾/etc/yum.repos.d（不能復(fù)制到已有 HDP.repo 中，否則會被覆蓋掉），就可以通過 yum list 看到 Spark 的 rpm 包了。在 Github 中，我們可以發(fā)現(xiàn) HDP2.3 已經(jīng)配置 Spark 的版本為 1.3.1 了。 圖 15. HDP2.3 已經(jīng)配置 Spark 的 1.3.1 版本
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了解了以上的背景知識，就可以開始在 Ambari 上增加 Spark 這個 Service 了（這里只簡單說明，具體的 Add Service 步驟，可以閱讀《Ambari——大數(shù)據(jù)平臺的搭建利器》）。 如果之前了解過 Spark，就會發(fā)現(xiàn) Ambari 部署的 Spark 集群的模式是 Spark on YARN。這也是為什么在 Add Spark 的時候，Ambari 會提示要選擇依賴的 YARN。下圖是 Ambari、YARN 與 Spark 的層級結(jié)構(gòu)。 圖 16. Ambari&YARN&park 結(jié)構(gòu)示意圖
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搭建好 Spark 之后，我們就可以在 Ambari 的 Dashboard 看到 Spark 的 Service。
Ambari 常用的 REST API 介紹 Ambari 借鑒了很多成熟分布式軟件的 API 設(shè)計。Rest API 就是一個很好地體現(xiàn)。通過 Ambari 的 Rest API，可以在腳本中通過 curl 維護整個集群。并且，我們可以用 Rest API 實現(xiàn)一些無法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些實例。 實例 1，通過 API 卸載已安裝的 Service 目前 Ambari 不支持在 GUI 上面卸載已安裝的 Service。所以當一個 Service 不再需要的時候，用戶沒法刪除掉該 Service。幸運的是 Ambari 提供了 DELETE 的 Rest API，我們可以通過該 API 來刪除 Ambari 中 Service。不過這里需要注意，這個方法只是從 Ambari Service 中刪除了 Service。這樣一來，Ambari 的 GUI 界面中不再顯示這個 Service。但是 Service 本身還安裝在 Agent 所在的機器。如果用戶需要徹底的清除掉這個 Service，仍需要手工的到每個機器卸載（例如，在每個機器執(zhí)行 yum erase）。 這里我以刪除 Storm 為例。卸載之前，需要確認是否停掉了該 Service。我們通過 GET 方法來得到這個結(jié)果（這里當然也可以直接從 GUI 上面看到 Service 狀態(tài)）。具體的命令如下： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 2 | curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET ???http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/services/STORM |
命令中的 zwshen86 為 Ambari Server 的機器名（端口默認為 8080），bigdata 為 cluster 名字，STORM 為 Service 的名字。 在返回的報文中，可以看到 State 字段。如果是 INSTALLED，代表這個 Service 已經(jīng)是停掉的狀態(tài)。我們可以繼續(xù)刪除步驟。如果不是 INSTALLED，則需要先停掉這個 Service，可以從 WEB 上操作，也可以用 Rest API。 圖 17. Get 返回的結(jié)果
<ignore_js_op>?
用 Rest API 停掉 Service 的命令格式如下，有興趣的朋友可以嘗試一下。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 2 3 | 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 |
執(zhí)行如下命令刪除 STORM： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 2 | curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X DELETE? http://zwshen86:8080/api/v1/clusters/bigdata/services/STORM |
執(zhí)行完成后，Storm 就從 Ambari 的 Service 里面刪掉了，但是 Storm 的 package 還存在于機器。 圖 18. Storm 的 RPM 包
<ignore_js_op>?
如果需要徹底清除掉 Storm 的 package，則需要到各個 Agent 機器執(zhí)行如下命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 | yum erase“storm_2_2*” |
執(zhí)行完后，這個 Service 就被徹底的清除掉了。 實例 2，獲取 Service 的 Component 和 Host 列表 上個實例中，讓用戶登錄到每個機器去執(zhí)行 yum 卸載安裝包，其實是不太現(xiàn)實的。一般我們會寫一個腳本先通過 curl 調(diào)用 GET 方法，先獲取到 Service 的 Component 列表，然后再調(diào)用 GET 方法，獲取 Component 的機器列表，接著調(diào)用 DELETE 從 Ambari 中刪除 Service。最后腳本通過 SSH 登錄到各個 Agent 機器上執(zhí)行 yum 卸載安裝包。腳本示例代碼如下（該腳本只能在 Ambari Server 上執(zhí)行，因為 Ambari Server 有無密碼登錄所有 Agent 機器的權(quán)限）。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 | #!/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 |
實例 3，通過 API 執(zhí)行 Service 的命令 這里，我們以調(diào)用 API 執(zhí)行 Service Check 為例。首先需要知道命令的名字，這里每個 Service 的 Check 命令也是不同的。不過 Service Check 是 build-in 的命令，所以有一定的格式可循。 格式大致如下： [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 | NAME_SERVICE_CHCECK |
只要將 NAME 替換成對應(yīng)的 Service，就是該 Service 的 Check 命令。以 YARN 為例，執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 2 3 4 | 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 |
執(zhí)行完后，可以發(fā)現(xiàn)在 WEB GUI 上面，就多了一個正在進行的 Operation。如下圖： 圖 19. Service Check 執(zhí)行進度
<ignore_js_op>?
在這里我們可以發(fā)現(xiàn)，這個 Operation 的名字其實就是 context 字段的值。我們在 WEB GUI 上面直接點擊 Service Check 的時候，Operation 的名字其實是 JS code 中指定了一個特殊 context。 這里我們也可以指定執(zhí)行自定義命令（Custom Comand）。以給 Resource Manager 添加的 GetMem 為例。執(zhí)行如下的命令。 [Plain Text]?純文本查看?復(fù)制代碼 ?
| 1 2 3 4 5 | 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 |
WEB GUI 的顯示如下 圖 20. 自定義命令 GetMem 的執(zhí)行進度
<ignore_js_op>?
跟 Service Check 相比，不難看出其中的差異。對于自定義命令，我們需要指定參數(shù) Component 以及 Host。當這兩個參數(shù)缺失的時候，Ambari 是不會接受這個請求的。 通過這三個簡單實例，就可以體會到 Ambari Rest API 的作用。在 Rest API 的基礎(chǔ)上，就算脫離了 WEB，我們也可以很好地控制 Ambari。當然，我們也不得不記住很多生澀的參數(shù)。因此，大多情況下，只有當 Ambari 的 GUI 不足以完成需求，或者不期望暴露在 GUI 上面的時候，就可以使用 Rest API。有興趣的讀者可以搜索下 Ambari Server 目錄所有的 Python 腳本，其實 Ambari 自身很多地方都在用 curl 調(diào)用 Rest API。
Ambari 的發(fā)展 我們可以到 Ambari 的 Roadmap 頁面查看 Ambari 最新 release 的進展，以及未來 Ambari 將會開發(fā)怎樣的功能。例如現(xiàn)在的 Ambari Server 是存在單點問題的，如果 Server 機器宕機了，就無法恢復(fù)整個 Ambari Server 的數(shù)據(jù)，也就是說無法再通過 Ambari 管理集群。我們可以從 Ambari 的 Roadmap 中看到，Ambari 未來會在 2.2 的 release 中考慮這個問題。
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/shanhua-fu/p/9447405.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的ambari 维护模式及reset API 操作的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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