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Ambari?自动部署Hadoop集群

2017-07-26  本文已影响175人  叁金

自动部署?Ambari

Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目。就 Ambari 的作用来说,就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等)。它帮助我们更好的去管理Hadoop集群相关的服务,也支持一些扩展,可以让我们去定制一些服务。
你是不是为了配置hadoop集群伤透了脑筋?为了集群添加机器而头痛。如果你遇到了Ambari你就会发现,原来他就是你的救世主。
Ambari 自身也是一个分布式架构的软件,主要由两部分组成:Ambari Server 和 Ambari Agent。简单来说,用户通过 Ambari Server 通知 Ambari Agent 安装对应的软件;Agent 会定时地发送各个机器每个软件模块的状态给 Ambari Server,最终这些状态信息会呈现在 Ambari 的 GUI,方便用户了解到集群的各种状态,并进行相应的维护。
Ambari的详细介绍及相关信息可以浏览下面的网址,虽然他很NB,但是不是我们今天的重点!
Ambari——大数据平台的搭建利器

自动部署脚本

为什么Ambari那么NB却不用呢,其实很想用,毕竟这已经是一个很成熟的软件了,但是不能用或者说是不方便用。
我司项目都是直接下载的apache开源的hadoop相关源码,部分软件进行了自己的修改重新编译的。这是其一。其二就是ambari需要从repo源。但是某些情况下无外网,无内网源自己去部署程序还得先搭建cdh相关的repo源是一件非常麻烦的事情。。。而且,基本的配置现在基本都定下来了,基本就是更改一下相关软件的hostname或者ip就可以搞定的事情,没必要上ambari的大杀器。所以还是自己搞了一坨脚本,其目的就是将各个软件的tar包ssh到各个服务器节点,然后根据配置进行解压,复制对应的配置文件到对应的目录。也能实现集群的部署操作,后面还可以继续修改,支持主机的添加等功能。
主体逻辑:读取集群配置,ssh传输软件包到各个服务器,根据配置生成对的配置文件,ssh传输到各个服务器各个软件对应的目录。齐活了。
下面还是简单看一下代码吧,实现相对比较简单:
集群配置:

{
    "clusterName":"hadoopy",
    "namenode":"namenode-1",
    "datanode": [
    "datanode-1",
    "datanode-2"
    ],
    "regionservers": [
    "datanode-1",
    "datanode-2"
    ],
    "hmaster":"namenode-1",
    "metastore": [
    "namenode-1",
    "datanode-1"
    ],
    "mysql":"datanode-1",
    "azkaban":"datanode-1",
    "ldap":"datanode-1",
    "redis":"datanode-1",
    "coordinator":"namenode-1",
    "workers": [
    "datanode-1",
    "datanode-2"
    ],
    "spark": [
    "datanode-1",
    "datanode-2"
    ],
    "zookeeper": [
    "namenode-1",
    "datanode-1",
    "datanode-2"
    ],
    "hosts": [
    {
    "hostname":"namenode-1",
    "ip":"192.168.0.100",
    "password":"51Weather",
    "port":22
    },
    {
    "hostname":"datanode-1",
    "ip":"192.168.0.101",
     "password":"51Weather",
    "port":22
    },
    {
    "hostname":"datanode-2",
    "ip":"192.168.0.102",
    "password":"51Weather",
    "port":22
    }
    ]
}

由以上配置可见,我们有三台机器,然后将hadoop,hbase,hive metastore,presto,zookeeper等分别装到我们配置的机器上去。那我们脚本所做的工作其实跟上篇文章所做的工作差不多,首先需要配置免密,安装JDK,安装程序,配置等等。
举一下hadoop安装的例子,脚本首先会根据上面的集群配置生成对应的配置文件:

def set_hdfs_site():
    hdfs_site = os.path.join(TMP_DIR,"hdfs-site.xml")
    with open(hdfs_site,"w") as f:
        f.write(HDFS_SITE.replace("KEYTAB_PATH", KEYTAB_PATH))
def set_core_site(ldap, namenode):
    core_site = os.path.join(TMP_DIR,"core-site.xml")
    with open(core_site,"w") as f:
        f.write(CORE_SITE.replace("NAMENODE", namenode)
        .replace("TMP_DIR", HADOOP_TMP_DIR)
        .replace("LDAP_URI","ldap://{0}".format(ldap)).replace("LDAP_PWD", LDAP_PWD))

然后按照hadoop:

def hadoop(ssh_client):
    hadoop_path = os.path.join(RESOURCES_DIR,'hadoop-2.7.3.tar.gz')
    remote_path ="/home/{0}/{1}".format(USER,'hadoop-2.7.3.tar.gz')
    ssh_client.transport_file(hadoop_path, remote_path)
    ssh_client.exec_shell_command("tar zxf {0}".format(remote_path))
    ssh_client.exec_shell_command("mkdir {0}".format(HADOOP_TMP_DIR))
   ssh_client.exec_shell_command("mkdir /data1",use_root=True)
    ssh_client.exec_shell_command("mkdir /name1",use_root=True)
    src_path = (
    os.path.join(TMP_DIR,"hdfs-site.xml"),
    os.path.join(TMP_DIR,"core-site.xml"),
    os.path.join(TMP_DIR,"mapred-site.xml"),
os.path.join(TMP_DIR,"yarn-site.xml"),
os.path.join(TMP_DIR,"hadoop-slaves")
)
dist_path = (
os.path.join(HADOOP_DEFAULT_CONF_PATH,"hdfs-site.xml"),
os.path.join(HADOOP_DEFAULT_CONF_PATH,"core-site.xml"),
os.path.join(HADOOP_DEFAULT_CONF_PATH,"mapred-site.xml"),
os.path.join(HADOOP_DEFAULT_CONF_PATH,"yarn-site.xml"),
os.path.join(HADOOP_DEFAULT_CONF_PATH,"slaves")
)
map(ssh_client.transport_file, src_path, dist_path)
print("install hadoop seccuss")

全部代码可以在hadoop_install_github看到,就不赘述了,没什么技术含量。如果配置已定或者网络不太方便,我觉得自己写脚本比用ambari要来的快一些,但是还是要称赞一下ambari。

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