Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。 Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API,可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。 并且,我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
查询关于集群信息
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters", "items" : [ { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc", "Clusters" : { "cluster_name" : "cc", "version" : "HDP-2.5" } } ] }等同于
[root@hadron ~]#curl -H "X-Requested-By: ambari" -X GET -u admin:admin http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters", "items" : [ { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc", "Clusters" : { "cluster_name" : "cc", "version" : "HDP-2.5" } } ] }查询集群主机信息
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin http://192.168.1.25:8080/api/v1/hosts { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/hosts", "items" : [ { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/hosts/anode1", "Hosts" : { "cluster_name" : "cc", "host_name" : "anode1" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/hosts/anode2", "Hosts" : { "cluster_name" : "cc", "host_name" : "anode2" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/hosts/anode3", "Hosts" : { "cluster_name" : "cc", "host_name" : "anode3" } } ] }目前 Ambari 不支持在 GUI 上面卸载已安装的 Service。 所以当一个 Service 不再需要的时候,用户没法删除掉该 Service。 幸运的是 Ambari 提供了 DELETE 的 Rest API,我们可以通过该 API 来删除 Ambari 中 Service。不过这里需要注意,这个方法只是从 Ambari Service 中删除了 Service。这样一来,Ambari 的 GUI 界面中不再显示这个 Service。但是 Service 本身还安装在 Agent 所在的机器。如果用户需要彻底的清除掉这个 Service,仍需要手工的到每个机器卸载(例如,在每个机器执行 yum erase)。 这里我以删除 Storm 为例。卸载之前,需要确认是否停掉了该 Service。 我们通过 GET 方法来得到这个结果(这里当然也可以直接从 GUI 上面看到 Service 状态)。 具体的命令如下: [root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H “X-Requested-By: ambari” -X GET http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/STORM
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/STORM { "status" : 404, "message" : "The requested resource doesn't exist: Service not found, clusterName=cc, serviceName=STORM" }[root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H “X-Requested-By: ambari” -X GET http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE", "ServiceInfo" : { "cluster_name" : "cc", "maintenance_state" : "OFF", "service_name" : "HBASE", "state" : "STARTED" }, "alerts_summary" : { "CRITICAL" : 0, "MAINTENANCE" : 0, "OK" : 8, "UNKNOWN" : 0, "WARNING" : 0 }, "alerts" : [ { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/63", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 63, "definition_name" : "hbase_regionserver_process_percent", "host_name" : null, "id" : 63, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/64", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 64, "definition_name" : "hbase_regionserver_process", "host_name" : "anode1", "id" : 64, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/65", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 61, "definition_name" : "hbase_master_process", "host_name" : "anode1", "id" : 65, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/71", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 62, "definition_name" : "hbase_master_cpu", "host_name" : "anode1", "id" : 71, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/61", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 64, "definition_name" : "hbase_regionserver_process", "host_name" : "anode2", "id" : 61, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/60", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 64, "definition_name" : "hbase_regionserver_process", "host_name" : "anode3", "id" : 60, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/62", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 61, "definition_name" : "hbase_master_process", "host_name" : "anode3", "id" : 62, "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/alerts/70", "Alert" : { "cluster_name" : "cc", "definition_id" : 62, "definition_name" : "hbase_master_cpu", "host_name" : "anode3", "id" : 70, "service_name" : "HBASE" } } ], "components" : [ { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/components/HBASE_CLIENT", "ServiceComponentInfo" : { "cluster_name" : "cc", "component_name" : "HBASE_CLIENT", "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/components/HBASE_MASTER", "ServiceComponentInfo" : { "cluster_name" : "cc", "component_name" : "HBASE_MASTER", "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/components/HBASE_REGIONSERVER", "ServiceComponentInfo" : { "cluster_name" : "cc", "component_name" : "HBASE_REGIONSERVER", "service_name" : "HBASE" } }, { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE/components/PHOENIX_QUERY_SERVER", "ServiceComponentInfo" : { "cluster_name" : "cc", "component_name" : "PHOENIX_QUERY_SERVER", "service_name" : "HBASE" } } ], "artifacts" : [ ] }停止服务
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X PUT -d \ > '{"RequestInfo":{"context":"Stop Service"},"Body":{"ServiceInfo":{"state":"INSTALLED"}}}'\ > 192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/requests/56", "Requests" : { "id" : 56, "status" : "Accepted" } }删除服务
[root@hadron ~]# curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X \ > DELETE http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/services/HBASE执行完成后,HBASE就从Ambari的Service里面删掉了,但是HBASE的package还存在于机器 如果需要彻底清除掉HBASE的 package,则需要到各个 Agent 机器执行如下命令。 yum erase “hbase_2_5*” 执行完后,这个 Service 就被彻底的清除掉了。
上个实例中,让用户登录到每个机器去执行 yum 卸载安装包,其实是不太现实的。 一般我们会写一个脚本先通过 curl 调用 GET 方法,先获取到 Service 的 Component 列表, 然后再调用 GET 方法,获取 Component 的机器列表,接着调用 DELETE 从 Ambari 中删除 Service。 最后脚本通过 SSH 登录到各个 Agent 机器上执行 yum 卸载安装包。 脚本示例代码如下(该脚本只能在 Ambari Server 上执行, 因为 Ambari Server 有无密码登录所有 Agent 机器的权限)。
#!/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这里,我们以调用 API 执行 Service Check 为例。 首先需要知道命令的名字,这里每个 Service 的 Check 命令也是不同的。 不过 Service Check 是 build-in 的命令,所以有一定的格式可循。 格式大致如下: NAME_SERVICE_CHCECK 只要将 NAME 替换成对应的 Service,就是该 Service 的 Check 命令。以 YARN 为例,执行如下的命令。 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
[root@hadron ~]# 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://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/requests { "href" : "http://192.168.1.25:8080/api/v1/clusters/cc/requests/57", "Requests" : { "id" : 57, "status" : "Accepted" } }执行完后,可以发现在 WEB GUI 上面,就多了一个正在进行的 Operation
通过这三个简单实例,就可以体会到 Ambari Rest API 的作用。 在 Rest API 的基础上,就算脱离了 WEB,我们也可以很好地控制 Ambari。 当然,我们也不得不记住很多生涩的参数。 因此,大多情况下,只有当 Ambari 的 GUI 不足以完成需求,或者不期望暴露在 GUI 上面的时候, 就可以使用 Rest API。有兴趣的读者可以搜索下 Ambari Server 目录所有的 Python 脚本, 其实 Ambari 自身很多地方都在用 curl 调用 Rest API。
