第十二章 Ambari二次开发之集成Alluxio

1、Alluxio高可用部署

• 生产环境：使用具有高可用性的模式来运行Alluxio masters。

1.1、Alluxio架构

​ Alluxio可以被分为三个部分：**masters、workers以及clients。**一个典型的设置由一个主服务器、多个备用服务器和多个worker组成。客户端用于通过Spark或MapReduce作业、Alluxio命令行或FUSE层等应用程序与Alluxio服务器通信。

• Master：管理文件和对象元数据

• Worker：管理本地MSE、SSD和HDD

• Client：向用户和应用提供接口，向Matser和Worker发送请求

• Under File System：用于备份

1.1.1、master

• 核心：master分为主master和备用master，以实现容错。

（1）主matser

​ Alluxio中只有一个master进程为主master。主master用于管理全局的元数据，这里面包含文件系统元数据（文件系统节点树）、数据块元数据（数据块位置）、以及worker的容量元数据（空闲或已占用空间）。

​ Alluxio clients与主master通信用来读取或修改元数据。所有的worker都会定期的向主master发送心跳。主master会在一个分布式的持久化系统上记录所有的文件系统事务，这样可以恢复主master的信息。这组日志被称为journal。

（2）备用master

	**备用master读取主master写入的journal日志，以保持与主master的状态同步**。它们会对journal日志写入检查点，用于快速恢复。它们不处理来自Alluxio组件的任何请求。

1.1.2、Worker

​ Alluxio的worker用于管理用户为Alluxio定义的本地资源（内存、SSD、HDD）。Alluxio的worker将数据存储为块，并通过在其本地资源上读或者创建新的数据块来响应client请求。Workers只用于管理数据块；文件到数据块的映射存储在master中。Workers在其底层存储上进行数据操作。

• 优势：

  • 1、从底层存储系统读取的数据能被存储在worker中，这样别的client可以立即使用。
  • 2、Client可以是轻量级的，不依赖于底层存储的连接器。

• 注意事项：因为RAM的容量有限，所以当空间满了的时候block会被清理。Workers使用清理策略决定什么数据留在Alluxio中。

1.2、Alluxio数据流读写架构

1.2.1、读数据流架构

（1）本地缓存命中

​ 本地缓存命中发生在请求数据位于本地Alluxio worker。举例说明，如果一个应用通过Alluxio client请求数据，client向Alluxio master请求数据所在的worker。如果数据在本地可用，Alluxio client使用“短路”读取来绕过Alluxio worker，并直接通过本地文件系统读取文件。短路读取避免通过TCP套接字传输数据，并提供数据的直接访问。

• 注意事项：Alluxio除了内存之外还可以管理其他存储介质(例如SSD、HDD)，因此本地数据访问速度可能会因本地存储介质的不同而有所不同。

（2）远程缓存命中

​ 当请求的数据存储在Alluxio中，而不是存储在client的本地worker上时，client将对具有数据的worker进行远程读取。client完成读取后，会要求本地的worker（如果存在）创建一个copy，这样以后读取的时候可以在本地读取相同的数据。远程缓存击中提供了网络级别速度的数据读取。

• 注意事项：Alluxio优先从远程worker读取数据，而不是从底层存储，因为Alluxio worker间的速度一般会快过Alluxio workers和底层存储的速度。

（3）缓存MISS

​ 如果数据在Alluxio中找不到，则会发生缓存丢失，应用将不得不从底层存储读取数据。Alluxio client会将数据读取请求委托给worker（有限本地worker）。这个worker会从底层存储读取数据并缓存。缓存丢失通常会导致最大的延迟，因为数据必须从底层存储获取。

• 注意事项：当client只读取块的一部分或不按照顺序读取块时，client将指示worker异步缓存整个块。异步缓存不会阻塞client，但是如果Alluxio和底层存储系统之间的网络带宽是瓶颈，那么异步缓存仍然可能影响性能。

1.2.2、写数据流架构

（1）只写入到Alluxio

• 写类型设置：MUST_CACHE

​ Alluxio client将数据写入本地Alluxio worker，而不会写入到底层存储。如果“短路”写可用，Alluxio client直接写入到本地RAM的文件，绕过Alluxio worker，避免网络传输。当可以容忍数据丢失时，MUST_CACHE设置对于写临时数据非常有用。

• 注意事项：由于数据没有持久存储在under storage中，因此如果机器崩溃或需要释放数据以进行更新的写操作**，数据可能会丢失**。

（2）写到UFS

• 写类型设置：CACHE_THROUGH

​ 数据被同步地写到一个Alluxio worker和下一个底层存储。Alluxio client将写操作委托给本地worker，而worker同时将对本地内存和底层存储进行写操作。由于底层存储的写入速度通常比本地存储慢，所以client的写入速度将与底层存储的速度相匹配。

• 数据写入速度：client的写入速度将与底层存储的速度相匹配。

（3）写回UFS

• 写类型设置：ASYNC_THROUGH

​ 数据被同步地写入到一个Alluxio worker，并异步地写入到底层存储。ASYNC_THROUGH可以在持久化数据的同时以内存速度提供数据写入。

• 数据写入速度：持久化数据的同时以内存速度提供数据写入。

1.3、集群安装部署

（1）准备工作

①免密登录：设置从master节点到worker节点的SSH免密登录

②TCP通信：开放所有节点之间的TCP通信。 对于基本功能，确保所有节点上RPC端口都是打开的（默认值：19998）

③sudo权限：Alluxio自动在worker节点上上安装RAMFS时才需要给将运行Allluxio的OS用户授予sudo特权。

（2）下载Alliuxio安装包

• 注意事项：解压安装包目录复制到所有节点（包括运行master和worker的所有节点）

tar -xvzpf alluxio-2.9.1-bin.tar.gz

（3）配置文件

• 说明：在master节点上，参照模板创建conf/alluxio-site.properties配置文件。

 cp conf/alluxio-site.properties.template conf/alluxio-site.properties

（4）配置文件集群广播

• 说明：将配置文件复制到所有其他Alluxio节点。 通过将所有work节点的IP地址或主机名添加到conf/workers文件中，操作员可以利用内置工具将配置文件复制到远程节点，

./bin/alluxio copyDir conf/

2、Ambari集成Alluxi安装部署

• 生命周期

方法名称	方法作用	备注
install()	通过 wget 的方式来下载解压服务安装包
configure()	执行服务配置、设置目录用户组等相关逻辑
start()	启动服务
status()	监听服务状态
stop()	停止服务
restart()	重启服务、自动执行 stop() 和 start() 方法

2.1、metainfo文件

• 作用：主要是配置服务名，服务类型，服务操作脚本，metrics以及快速链接等

（1）服务组件配置

• 架构组件如下

组件名称	组件数量	备注
master	1+	管理节点
worker	1+	数据节点
client	1+	集群外提交查询机器

①Master组件配置

组件配置项	组件配置	备注
组件角色	master
组件数量	1+
组件依赖	Zookeeepr、HDFS
组件生命周期管理脚本	master.py

• 代码实现

<component>
    <name>ALLUXIO_MASTERname>
    <displayName>Alluxio MasterdisplayName>
    <category>MASTERcategory>
    <cardinality>1+cardinality>
    <dependencies>
        <dependency>
            <name>HDFS/HDFS_CLIENTname>
            <scope>hostscope>
            <auto-deploy>
                <enabled>trueenabled>
            auto-deploy>
        dependency>
        <dependency>
            <name>ZOOKEEPER/ZOOKEEPER_SERVERname>
            <scope>clusterscope>
            <auto-deploy>
                <enabled>trueenabled>
                <co-locate>ALLUXIO/ALLUXIO_MASTERco-locate>
            auto-deploy>
        dependency>
    dependencies>
    <commandScript>
        <script>scripts/master.pyscript>
        <scriptType>PYTHONscriptType>
        <timeout>500timeout>
    commandScript>
component>

②Worker组件配置

组件配置项	组件配置	备注
组件角色	worker
组件数量	1+
组件依赖	无
父组件	ALLUXIO_MASTER
组件生命周期管理脚本	slave.py

• 代码实现

<component>
    <name>ALLUXIO_SLAVEname>
    <displayName>Alluxio WorkerdisplayName>
    <category>SLAVEcategory>
    <cardinality>1+cardinality>
    <bulkCommands>
        <displayName>Alluxio WorkersdisplayName>
        
        <masterComponent>ALLUXIO_MASTERmasterComponent>
    bulkCommands>
    <commandScript>
        <script>scripts/slave.pyscript>
        <scriptType>PYTHONscriptType>
        <timeout>300timeout>
    commandScript>
component>

③Client组件配置

组件配置项	组件配置	备注
组件角色	client
组件数量	1+
组件依赖	无
组件配置文件		conf目录下文件
组件生命周期管理脚本	client.py

• 代码实现

<component>
    <name>ALLUXIO_CLIENTname>
    <displayName>Alluxio ClientdisplayName>
    <category>CLIENTcategory>
    <cardinality>1+cardinality>
    <commandScript>
        <script>scripts/client.pyscript>
        <scriptType>PYTHONscriptType>
        <timeout>300timeout>
    commandScript>
    <configFiles>
        <configFile>
            <type>envtype>
            <fileName>alluxio-site.propertiesfileName>
            <dictionaryName>alluxio-sitedictionaryName>
        configFile>
        <configFile>
            <type>envtype>
            <fileName>alluxio-env.shfileName>
            <dictionaryName>alluxio-envdictionaryName>
        configFile>
        <configFile>
            <type>xmltype>
            <fileName>core-site.xmlfileName>
            <dictionaryName>alluxio-core-sitedictionaryName>
        configFile>
        <configFile>
            <type>envtype>
            <fileName>log4j.propertiesfileName>
            <dictionaryName>alluxio-log4jdictionaryName>
        configFile>
        <configFile>
            <type>envtype>
            <fileName>metrics.propertiesfileName>
            <dictionaryName>alluxio-metricsdictionaryName>
        configFile>
    configFiles>
component>

（2）服务心跳脚本配置

• 配置说明：配置相关python脚本对服务状态进行监听。

• 代码实现

<commandScript>
    <script>scripts/service_check.pyscript>
    <scriptType>PYTHONscriptType>
    <timeout>300timeout>
commandScript>

（3）依赖服务配置

• 配置说明：alluxio服务依赖于HDFS、ZOOKEEPER

• 代码实现

<requiredServices>
    <service>ZOOKEEPERservice>
    <service>HDFSservice>
requiredServices>

（4）依赖文件配置

• 配置说明：Alluxio服务依赖于alluxio-config、alluxio-env、core-site、hdfs-site、yarn-site等xml文件

• 代码实现

<configuration-dependencies>
    <config-type>alluxio-siteconfig-type>
    <config-type>alluxio-envconfig-type>
    <config-type>alluxio-metricsconfig-type>
    <config-type>alluxio-log4jconfig-type>
    <config-type>core-siteconfig-type>
    <config-type>hdfs-siteconfig-type>
    <config-type>yarn-siteconfig-type>
configuration-dependencies>

（5）自定义连接配置

• 配置说明：配置Alluxio服务 web UI 链接

• 代码实现

<quickLinksConfigurations>
    <quickLinksConfiguration>
        <fileName>quicklinks.jsonfileName>
        <default>truedefault>
    quickLinksConfiguration>
quickLinksConfigurations>

（6）样式配置

• 配置说明：配置Alluxio的主题配置

• 代码实现

<themes>
    <theme>
        <fileName>directories.jsonfileName>
        <default>truedefault>
    theme>
themes>

（7） 系统匹配配置

• 注意事项：服务会根据操作系统的差异来选择不同的 rpm 包，此项不进行配置

• 代码实现

<osSpecifics>
    <osSpecific>
        <osFamily>anyosFamily>
        <packages>
            <package>
                <name>alluxioname>
            package>
        packages>
    osSpecific>
osSpecifics>

2.2、本地集群下载

• 安装包拉取步骤

（1）配置本地集群安装包下载路径

• 说明：本地集群只在内网，不在外网，故使用http服务从本地文件拉取到各个Matser/Slave节点

env.xml文件配置<-->
<property require-input="true">
    <name>flink.download.urlname>
    <value>value>
    <description>本地集群安装包路径description>
property>

（2）参数配置

• 说明：将安装包作为Python参数

#params.py

alluxio_download_url = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.download.url']

# 拉取文件到服务器路径
temp_alluxio_dir = "/tmp/alluxio_install"

（3）Master节点拉取安装包

# master.py

Execute('wget ' + params.alluxio_download_url + ' -P ' + params.temp_alluxio_dir)

（4）Slave节点拉取安装包

# slave.python 

Execute('wget ' + params.alluxio_download_url + ' -P ' + params.temp_alluxio_dir)

2.3、公共配置文件实例化

（1）env.xml文件配置

①alluxio-env.sh配置项

<property require-input="true">
    <name>alluxio.log.dirname>
    <description>Alluxio Log Directorydescription>
    <value>/var/log/alluxiovalue>
property>

②alluxio-site.properties配置项

<property require-input="true">
    <name>alluxio.hdd.dirsname>
    <description>Alluxio HDD Directorydescription>
    <value>/hadoop/alluxio/hddvalue>
property>

<property require-input="true">
    <name>alluxio.hdd.quotaname>
    <description>Alluxio HDD Size(GB)description>
    <value>20GBvalue>
property>  

<property require-input="true">
    <name>alluxio.underfs.addressname>
    <description>Alluxio UnderFS Addressdescription>
    <value>/hadoop/alluxio/underFSStoragevalue>
property>

<property require-input="true">
    <name>alluxio.master.journal.foldername>
    <description>Alluxio Master Journal Folderdescription>
    <value>/hadoop/alluxio/journalvalue>
property>

<property require-input="true">
    <name>alluxio.worker.memoryname>
    <description>Alluxio Worker Memory(GB)description>
    <value>2GBvalue>
property>

<property require-input="true">
    <name>alluxio.zookeeper.addressname>
    <description>Alluxio Zookeeper Addressdescription>
    <value>value>
property>

（2）文件参数实例化

①alluxio-env.sh参数项

# java dir
java_home = config['ambariLevelParams']['java_home']

# Set install dir
cmd = "/usr/bin/hdp-select versions"
usr_base = "/usr/hdp/"
base_dir = usr_base + commands.getoutput(cmd) + "/alluxio/"

# log dir
log_dir = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.log.dir']

②alluxio-site.properties参数项

• 说明：alluxio运行配置参数

# HA高可用
enabled_ha = 'alluxio.zookeeper.enabled=false'
zk_addr = 'alluxio.zookeeper.address=' + config['configurations']['core-site']['ha.zookeeper.quorum']
journal_folder = 'alluxio.master.journal.folder=' + config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.master.journal.folder']
worker_timeout = 'alluxio.worker.block.heartbeat.timeout.ms=120000'
if len(alluxio_masters) > 1:
  enabled_ha = 'alluxio.zookeeper.enabled=true'
  zk_addr = 'alluxio.zookeeper.address=' + config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.zookeeper.address']
  journal_folder = 'alluxio.master.journal.folder=' + config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.master.journal.folder']
  worker_timeout = 'alluxio.worker.block.heartbeat.timeout.ms=120000'
else:
  alluxio_master = 'alluxio.master.hostname=' + alluxio_masters[0]

#alluxio_master = '#alluxio.master.hostname=' + host_name
alluxio_master_web_port = 'alluxio.master.web.port=' + config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.master.web.port']


# alluxio underfs address
underfs_addr = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.underfs.address']

# alluxio worker memory alotment
worker_mem = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.worker.memory']


# alluxio hdd dirs
hdd_dirs = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.hdd.dirs']
hdd_quota = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.hdd.quota']

③masters参数项

• 说明：配置masters的地址

# alluxio masters address
alluxio_masters = config['clusterHostInfo']['alluxio_master_hosts']
alluxio_masters_str = '\n'.join(alluxio_masters)

④slaves参数项

• 说明：配置slaves的地址

# alluxio workers address
alluxio_workers = config['clusterHostInfo']['alluxio_slave_hosts']
alluxio_workers_str = '\n'.join(alluxio_workers)

（3）模板文件配置

• 说明：创建模板文件，与conf目录下所需实例化文件相对应

①alluxio-env.sh.j2

JAVA_HOME={{java_home}}
ALLUXIO_HOME={{base_dir}}
ALLUXIO_LOGS_DIR={{log_dir}}

• 对应conf目录下的alluxio-env.sh文件

②alluxio-site.properties.j2

{{enabled_ha}}
{{zk_addr}}
{{journal_folder}}
{{worker_timeout}}
{{alluxio_master}}
alluxio.underfs.address={{underfs_addr}}
alluxio.underfs.hdfs.configuration=/etc/hadoop/conf/core-site.xml:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
{{alluxio_master_web_port}}

#alluxio.keyvalue.enabled=true
#alluxio.keyvalue.partition.size.bytes.max=256MB

alluxio.worker.tieredstore.levels=1
alluxio.worker.tieredstore.level0.alias=MEM
alluxio.worker.tieredstore.level0.dirs.path=/mnt/ramdisk
alluxio.worker.tieredstore.level0.dirs.quota={{worker_mem}}
alluxio.worker.tieredstore.level0.watermark.high.ratio=0.9
alluxio.worker.tieredstore.level0.watermark.low.ratio=0.7
#alluxio.worker.tieredstore.level1.alias=SSD
#alluxio.worker.tieredstore.level1.dirs.path=/opt/data/bigdata/alluxio
#alluxio.worker.tieredstore.level1.dirs.quota=25GB
#alluxio.worker.tieredstore.level1.watermark.high.ratio=0.9
#alluxio.worker.tieredstore.level1.watermark.low.ratio=0.7
alluxio.worker.tieredstore.level1.alias=HDD
alluxio.worker.tieredstore.level1.dirs.path={{hdd_dirs}}
alluxio.worker.tieredstore.level1.dirs.quota={{hdd_quota}}
alluxio.worker.tieredstore.level1.watermark.high.ratio=0.9
alluxio.worker.tieredstore.level1.watermark.low.ratio=0.7

• 对应conf目录下的alluxio-site.properties文件

③master.j2

• 说明：对应conf目录下的masters文件

{{alluxio_masters_str}}

④master.j2

• 说明：对应conf目录下的slaves文件

{{alluxio_workers_str}}

（4）模板文件实例化

• 说明：创建conf目录下所需文件

• 代码实现

def configure(self, env):
    import params

    env.set_params(params)

    alluxio_config_dir = params.base_dir + 'conf/'
    alluxio_libexec_dir = params.base_dir + 'libexec/'

    # alluxio-env.sh
    File(format("{alluxio_config_dir}/alluxio-env.sh"),
         owner='alluxio',
         group='alluxio',
         mode=0700,
         content=Template('alluxio-env.sh.j2', conf_dir=alluxio_config_dir)
        )

    # alluxio-site.properties
    File(format("{alluxio_config_dir}/alluxio-site.properties"),
         owner='alluxio',
         group='alluxio',
         mode=0700,
         content=Template('alluxio-site.properties.j2', conf_dir=alluxio_config_dir)
        )

    # masters
    File(format("{alluxio_config_dir}/masters"),
         owner='alluxio',
         group='alluxio',
         mode=0700,
         content=Template('masters.j2', conf_dir=alluxio_config_dir)
        )

    # workers
    File(format("{alluxio_config_dir}/workers"),
         owner='alluxio',
         group='alluxio',
         mode=0700,
         content=Template('workers.j2', conf_dir=alluxio_config_dir)
        )

2.4、Matser/Slave安装部署

（1）安装配置项

<property require-input="true">
    <name>alluxio.log.dirname>
    <description>Alluxio Log Directorydescription>
    <value>/var/log/alluxiovalue>
property>

（2）安装脚本参数项

• 说明：创建安装目录、日志目录等

# Set install dir
cmd = "/usr/bin/hdp-select versions"
usr_base = "/usr/hdp/"
base_dir = usr_base + commands.getoutput(cmd) + "/alluxio/"

# alluxio log dir
log_dir = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.log.dir']
journal_dir = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.master.journal.folder']

# alluxio hdd dirs
hdd_dirs = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.hdd.dirs']
hdd_quota = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.hdd.quota']

（3）Matser安装脚本

• 安装步骤

• 脚本实现

#Call setup.sh to install the service
def install(self, env):

    import params
    # Install packages listed in metainfo.xml
    self.install_packages(env)
    env.set_params(params)

    # Create the base_dir/alluxio dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.base_dir 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the log_dir dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.log_dir 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the hdd_dirs dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.hdd_dirs 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the journal_dir dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.journal_dir 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the underfs_addr dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.underfs_addr 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    #extract archive and symlink dirs
    Execute('wget ' + params.alluxio_download_url + ' -P ' + params.temp_alluxio_dir)
    cmd = '/bin/tar' + ' -zxf ' + params.temp_alluxio_dir + '/* --strip 1 -C ' + params.base_dir
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)
    Execute('rm -rf ' + params.temp_alluxio_dir)

    cmd = '/bin/ln' + ' -s ' + params.base_dir + ' ' + params.usr_base + 'current/alluxio'
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    try:
        Execute(cmd)
        except:
            pass
        #call configure
    self.configure(env)

（4）Slave安装脚本

• 安装步骤

• 脚本实现

#Call setup.sh to install the service
def install(self, env):
    import params

    # Install packages listed in metainfo.xml
    self.install_packages(env)
    env.set_params(params)

    # Create the base_dir/alluxio dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.base_dir
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the log_dir dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.log_dir 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the hdd_dirs dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.hdd_dirs 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the journal_dir dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.journal_dir 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create the underfs_addr dir
    cmd = '/bin/mkdir' + ' -p ' + params.underfs_addr 
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    #extract archive and symlink dirs
    Execute('wget ' + params.alluxio_download_url + ' -P ' + params.temp_alluxio_dir)
    cmd = '/bin/tar' + ' -zxf ' + params.temp_alluxio_dir + '/* --strip 1 -C ' + params.base_dir
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)
    Execute('rm -rf ' + params.temp_alluxio_dir)

    cmd = '/bin/ln' + ' -s ' + params.base_dir  + ' ' + params.usr_base + 'current/'
    Execute('echo "Running ' + cmd + '"')

    try:
        Execute(cmd)
        except:
            pass

     self.configure(env)

2.5、Master/Slave服务生命周期

（1）服务生命周期

• 自定义服务生命周期：服务的 安装、配置、启动、监听状态、停止、删除(卸载) 操作

组件类型	组件生命周期	备注
matser	安装、启动、停止、配置、状态
slave	安装、启动、停止、配置、状态
client	安装、配置

（2）参数配置项

# alluxio pid dir
pid_dir = config['configurations']['alluxio-env']['alluxio.pid.dir']

（3）Matser服务生命周期

• 文件说明：master生命周期包括安装、启动、停止、配置、重启、状态，其文件里面有 install()、configure()、start()、status()、stop()、restart() 六个方法

• 脚本实现

 #Call start.sh to start the service
  def start(self, env):
    import params
    env.set_params(params)

    #call configure
    self.configure(env)
    
    #execute the startup script
    cmd = params.base_dir + 'bin/alluxio-start.sh ' + 'master'
    
    Execute('echo "Running cmd: ' + cmd + '"')    
    Execute(cmd)
    
    # Create pid file - note check_process_status expects a SINGLE int in the file
    cmd = "mkdir -p " + params.pid_dir
    Execute(cmd)
    cmd = "echo `ps -A -o pid,command | grep -i \"[j]ava\" | grep AlluxioMaster | awk '{print $1}'`> " + params.pid_dir + "/AlluxioMaster.pid"
    Execute(cmd)

  #Called to stop the service using alluxio provided stop
  def stop(self, env):
    import params
    env.set_params(params)

    #call configure
    self.configure(env)

    #execure the startup script
    cmd = params.base_dir + 'bin/alluxio-stop.sh ' + 'master'

    Execute('echo "Running cmd: ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

  def restart(self, env):
    self.stop(env)
    self.start(env)

  #Called to get status of the service using the pidfile
  def status(self, env):
    check_process_status("/var/run/alluxio/AlluxioMaster.pid")

（4）Slave服务生命周期

• 文件说明：slave生命周期包括安装、启动、停止、配置、重启、状态，其文件里面有 install()、configure()、start()、status()、stop()、restart() 六个方法

• 脚本实现

#Call start.sh to start the service
def start(self, env):
    import params
    env.set_params(params)
    self.configure(env)
    #Mount ramfs
    cmd = params.base_dir + 'bin/alluxio-start.sh ' + 'worker' + ' Mount'

    Execute('echo "Running cmd: ' + cmd + '"')
    Execute(cmd)

    # Create pid file - note check_process_status expects a SINGLE int in the file
    cmd = "mkdir -p " + params.pid_dir
    Execute(cmd)
    cmd = "echo `ps -A -o pid,command | grep -i \"[j]ava\" | grep AlluxioWorker | awk '{print $1}'`> " + passrams.pid_dir + "/AlluxioWorker.pid"
    Execute(cmd)

    #Called to stop the service using the pidfile
    def stop(self, env):
        import params
        env.set_params(params)
        self.configure(env)
        #execure the startup script
        cmd = params.base_dir + 'bin/alluxio-stop.sh ' + 'worker'

        Execute('echo "Running cmd: ' + cmd + '"')
        Execute(cmd)

        #Check pid file using Ambari check_process_status
        def status(self, env):
            check_process_status("/var/run/alluxio/AlluxioWorker.pid")

2.6、Matser/Slave心跳检查

• 心跳检测逻辑：每间隔一段时间检测服务是否正常运行

ssh 192.168.6.102 /usr/hdp/3.1.0.0-78/alluxio /bin/alluxio format -s

• 运行结果

• 代码实现

def service_check(self, env):
    import params

    env.set_params(params)
    target_host = params.alluxio_masters[0]
    print ('Service check host is: ' + target_host)

    #call format
    format_command = [ "ssh", target_host, params.base_dir + "/bin/alluxio", "format", "-s"]
    format_proc = subprocess.Popen(format_command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    (format_stdout, format_stderr) = format_proc.communicate()
    format_response = format_stdout

    if 'Failed' in format_response:
        raise ComponentIsNotRunning()

        full_command = [ "ssh", target_host, params.base_dir + "/bin/alluxio", "runTests"]
        proc = subprocess.Popen(full_command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
        (stdout, stderr) = proc.communicate()
        response = stdout

        if 'Failed' in response:
            raise ComponentIsNotRunning()

3、Ambari集成Alluxio

3.1、启动顺序

• 文件说明：文件可以定义组件在 Ambari 中启动顺序。

​ resource目录下的role_command_order.json定义着全局的的依赖。每个Stack目录下也会存在role_command_order.json。相同的配置，Stack下面的会覆盖全局的。不同的配置，Ambari会拼接在一起。高版本的Stack会继承低版本的配置。相同的也会overwrite，不同的merge。

①定义组件启动顺序报错

{
    "general_deps" : {
        "_comment" : "dependencies for Alluxio",
        "ALLUXIO_WORKER-START": ["ALLUXIO_MASTER-START"],
        "ALLUXIO_SERVICE_CHECK-SERVICE_CHECK": ["ALLUXIO_MASTER-START", "ALLUXIO_WORKER-START"],
        "ALLUXIO_MASTER-STOP": ["ALLUXIO_WORKER-STOP"],
        "ALLUXIO_MASTER-START": ["NAMENODE-START", "DATANODE-START", "ZOOKEEPER_SERVER-START"]
    }
}

• 启动结果

②定义组件启动顺序正确

{
    "general_deps" : {
        "_comment" : "dependencies for Alluxio",
        "ALLUXIO_MASTER-START": ["NAMENODE-START", "DATANODE-START", "ZOOKEEPER_SERVER-START"],
        "ALLUXIO_MASTER-STOP": ["ALLUXIO_SLAVE-STOP"],
        "ALLUXIO_SLAVE-START": ["ALLUXIO_MASTER-START"],
        "ALLUXIO_SERVICE_CHECK-SERVICE_CHECK": ["ALLUXIO_MASTER-START", "ALLUXIO_SLAVE-START"]
    }
}

• 运行结果

③问题说明：启动顺序脚本组件名称未与组件定义脚本名称未保持一致，尴尬！！！

3.2、自定义页面快链

​ 服务可以通过将元信息添加到遵循预定义 JSON 格式的文件中来添加到 Ambari Web UI 的快速链接列表。Ambari 服务器解析快速链接 JSON 文件并将其内容提供给 UI，以便 Ambari Web UI 可以根据信息计算快速链接 URL，并相应地填充快速链接下拉列表。具体集成步骤如下：

（1）metainfo.xml文件配置启用

• 配置说明：默认情况下，JSON 文件名为 quicklinks.json，位于服务根目录下的 quicklinks 目录中。

<quickLinksConfigurations>
    <quickLinksConfiguration>
        <fileName>quicklinks.jsonfileName>
        <default>truedefault>
    quickLinksConfiguration>
quickLinksConfigurations>

（2）quicklinks文件

• 配置说明：快速链接 JSON 文件有两个主要部分，“配置”部分用于确定协议（HTTP 与 HTTPS），“链接”部分用于在 Ambari Web UI 上显示的每个快速链接的元信息。JSON 文件还在顶部包含一个“名称”部分，该部分定义了服务器用于识别的快速链接 JSON 文件的名称。

{
  "name": "default",
  "description": "default quick links configuration",
  "configuration": {
    "links": [
      {
        "name": "Alluxio_WEB_UI",
        "label": "Alluxio Web UI",
        "requires_user_name": "false",
        "component_name": "ALLUXIO_MASTER",
        "url":"%@://%@:%@",
        "port":{
          "http_property": "alluxio.master.web.port",
          "http_default_port": "19999",
          "regex": "^(\\d+)$",
          "site": "alluxio-ambari-config"
        }
      }
    ]
  }
}

• 参数说明

配置属性	配置说明	备注
links/name	快链名称
links/label	快链显示名称
requires_user_name
component_name	快链所关联的组件名称
url	第一个%@为通信协议，第二个是主机名，第三个是端口号
port/http_property	端口号，动态获取
port/http_default_port	默认端口
port/regex	正则规则
port/site	http_property参数所在的文件名称，省略了”.xml“

（3）显示规则

• 注意事项：界面显示如下

3.3、自定义警告

• 配置文件：alerts.json

（1）alter概述

​ 在Ambari中的告警机制用来监控各个模块及其机器的状态。对于告警来说主要包括AlertDefinition和Alert Instance。

• Alert Definition：告警任务定义，即定义告警的检测时间间隔（interval）、类型（type）、以及阈值等。
• Alert Instance：告警实例，即Ambari会读取alert definition，然后创建对应实例去执行告警任务。

（2）alter类型

• alert类型分为五种，分别如下

类型	用途	阈值是否可分配	阈值单位
PORT	用来监测机器上的一个端口进程是否存在	是	秒
METRIC	用来监测Metric相关的配置属性	是	%
AGGREGATE	用来收集其他某些Alert的状态	是	%
WEB	用来监测一个WEB UI（URL）地址是否可用	否	无
SCRIPT	Alert的检测逻辑由一个自定义的python脚本执行	否	无

• 注意事项：alert检查结果有五个级别，分别是OK、WARNING、CRITICAL、UNKNOWN和NONE

（3）Alter开发实例

Ⅰ、第一步_PORT告警示例实现

{
  "ALLUXIO": {                    
      "service": [],
      "ALLUXIO_MASTER": [        
          {
              "name": "ALLUXIO_server_process",
              "label": "ALLUXIO服务进程",
              "description": "如果您不能确定ALLUXIO服务器进程已启动并且正在网络上侦听，则将触发此主机级别警报。",
              "interval": 1,
              "scope": "ANY",
              "enabled": true,
              "source": {
                  "type": "PORT",
                  "uri": "{{alluxio-env/alluxio.master.web.port}}",
                  "default_port": 19999,
                  "reporting": {
                      "ok": {
                          "text": "TCP OK - {0:.3f}s response on port {1}"
                      },
                      "warning": {
                          "text": "TCP OK - {0:.3f}s response on port {1}",
                          "value": 1.5
                      },
                      "critical": {
                          "text": "Connection failed",
                          "value": 5
                      }
                  }
              }
          }
      ]
  }
}

• 参数说明：依据metainfo.xml 文件的service.name/component.name属性表示用来定义这个 Alert 属于哪个 Service 的哪个模块

属性	说明	备注
name	告警名称
label	告警显示名称
description	告警描述
interval	告警检测周期	单位为分钟
scope	告警范围
enabled	是否启用告警
source	告警实例
source/type	告警类型
source/uri	定义变量，获取conf的参数值
source/default_port	监测告警的默认端口号。	如果 uri 参数失效，就会读取该参数。
source/reporting	代表告警级别	分别是OK、WARNING，CRITICAL、UNKNOWN 和 NONE

Ⅱ、第二步：上传文件

cd /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK
rz alerts.json

• 结果如下

Ⅲ、第三步：调试运行

• 如果是修改 alerts.json 文件内容：则需要重启 Ambari Server ，并卸载、重新安装服务，Ambari 会将新预定义的 Alert 信息保存到数据库中。
• 如果是修改 SCRIPT 类型的 py 文件，则只需要将修改后的 py 文件放置到 告警组件所在机器的 /var/lib/ambari-agent/cache/stacks/HDP/3.1/services/ALLUXIO/package/alerts 目录下即可（以 Elasticsearch 为例）。实时更新，不需要重启 ambari-server ，大概等待一分钟后，程序刷新。

Ⅳ、运行结果

3.4、自定义监控指标

3.4.1、Ambari Metrics概述

• 说明：Metrics在Metrics 页面上，有多个小程序(widget), 表现 HDP 集群服务的操作状态信息。多数小程序显示一个度量值(metric), 例如，HDFS Disk Usage 表示为一个负载图表和一个百分数指示。

（1）AWS概述

​ Ambari Metrics System 简称为 AMS，它主要为系统管理员提供了集群性能的监察功能。Metrics 一般分为 Cluster、Host 以及 Service 三个层级。

• Cluster/Host 级：主要负责监察集群机器相关的性能
• Service级：主要负责 Host Component 的性能。

AMS 涉及的模块如下图所示：

①Master 模块：即Metrics Collector

②Slave：包括Metrics Monitor 和 Hadoop Sinks，Salve 模块负责收集信息，并发送给 Collector。

• Metrics Monitor：负责收集机器本身相关的指标，例如 CPU、Mem、Disk 等
• Hadoop Sinks：负责收集 Hadoop 相关 Service 模块的性能数据，例如该模块占用了多少 Mem，以及该模块的 CPU 占用率等

（2）Ambari Widget介绍

• 核心：显示 AMS 收集的 Metrics 属性

3.4.2、AWS监控指标接口

• 核心：通过接口查看

（1）接口说明

• 说明：该接口给出所有可用指标的列表

http://AMS_SERVER:6188/ws/v1/timeline/metrics/metadata

• 查看结果

（3）获取指标值

http://leidi01:6188/ws/v1/timeline/metrics?metricNames=<>&hostname=<>&appId=<>&startTime=<>&endTime=<>&precision=<>

# 样例数据:我需要从运行 Hbase appId 的主机名中获取 default.General.heap.max 和 default.General.heap.used 指标名称
http://leidi01:6188/ws/v1/timeline/metrics?metricNames=default.General.heap.max,default.General.heap.used&appId=hivemetastore&hostname=leidi01

• 运行结果

3.4.3、第三方服务增加Metrics和Widgets

• 核心：配置相关的 metrics.json 以及 widget.json

（1）metainfo.xml文件配置

• 注意事项：timelineAppId，该值是唯一的，一般用 Service Name 即可，并且不区分大小写。Metrics Collector 中的 Tmeline Server 会通过 timelineAppid 区分各个模块的 Metrics 信息。

AmbariMetrics搜集该组件时的名称<-->
<component>
    ......
    <timelineAppid>alluxiotimelineAppid>
    ......
component>

（2）widgets.json文件配置

• 核心：自定义服务仪表盘

{
    "layouts": [
        {
            "layout_name": "default_alluxio_dashboard",
            "display_name": "Standard Alluxio Dashboard",
            "section_name": "Alluxio_SUMMARY",
            "widgetLayoutInfo": [
                {
                    "widget_name": "ALLUXIO GC count",
                    "description": "Count of total garbage collections and count of major type garbage collections of the JVM.",
                    "widget_type": "GRAPH",
                    "is_visible": true,
                    "metrics": [
                        {
                            "name": "master.CapacityTotal._rate",    
                            "metric_path": "metrics/master/capacitytotal._rate",  
                            "service_name": "ALLUXIO",         
                            "component_name": "ALLUXIO_MASTER"
                        },
                        {
                            "name": "master.PathsTotal._rate",
                            "metric_path": "metrics/master/pathstotal._rate",
                            "service_name": "ALLUXIO",
                            "component_name": "ALLUXIO_MASTER"
                        }
                    ],
                    "values": [
                        {
                            "name": "Master CapacityTotal count",    
                            "value": "${master.CapacityTotal._rate}"  
                        },
                        {
                            "name": "master.PathsTotal",
                            "value": "${metrics/master/pathstotal._rate}"
                        }
                    ],
                    "properties": {       
                        "graph_type": "LINE",
                        "time_range": "1"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}

• 属性说明

属性	说明	备注
metrics/name	数据推送到collector的实际名称
metrics/metric_path	与metrics.json文件的metricKey要保持一致	去掉._rate的部分
metrics/service_name	服务名
metrics/component_name	组件名
metrics/host_component_criteria	可选参数	该值为主机指标，不加这个参数的话，就是服务指标
values/name	仅用于“GRAPH图形”窗口小部件类型。	作为放大图例中的标签名称。
values/value	计算数据集值的表达式

（3）metrics.json文件配置

• 核心：自定义监控信息，声明服务指标

{
    "ALLUXIO_MASTER": {
        "Component": [
            {
                "type": "ganglia",
                "metrics": {
                    "default": {
                        "metrics/master/capacitytotal": {
                            "metric": "master.CapacityTotal",
                            "pointInTime": true,
                            "temporal": true
                          },
                          "metrics/master/pathstotal": {
                            "metric": "master.PathsTotal",
                            "pointInTime": true,
                            "temporal": true
                          }             
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

• 属性说明

属性	说明	备注
type	ganglia是负责收集指标数据的
	为widgets.json里面的metrics[i].metric_path的值	去掉._max、._min之类的聚合标识
metric	widgets.json里面的metrics[i].name的值	去掉._max、._min之类的聚合标识
pointInTime	是否允许时间段的查询	如果为 false 则代表不允许
temporal	是否支持时间段的查询

（4）发送指标数据

• 核心：向 Ambari Metrics Collector 发送指标数据

①使用postman发送监控指标

{
  "metrics": [
    {
      "metricname": "master.PathsTotal",
      "appid": "alluxio",
      "hostname": "leidi01",
      "timestamp": 1612608282778,
      "starttime": 1612608282778,
      "metrics": {
        "1612608282778": 333
      }
    }
  ]
}

• 发送结果

②通过脚本定时发送

import requests
import json
 
# -----------------------------------------------------------------------------
#                       Functions
# -----------------------------------------------------------------------------
def human_readable(num):
  """
  this function will convert bytes to MB.... GB... etc
  """
  step_unit = 1024.0
  for x in ['bytes', 'KB', 'MB', 'GB', 'TB']:
    if num < step_unit:
      return "%3.1f %s" % (num, x)
    num /= step_unit
 
# -----------------------------------------------------------------------------
#         Variables
# -----------------------------------------------------------------------------
AMS_SERVER = 'amshost01.domain.com'
AMS_PORT = '6188'
AMS_URL = 'http://' + AMS_SERVER + ':' + AMS_PORT + '/ws/v1/timeline/'
 
# -----------------------------------------------------------------------------
#                Main
# -----------------------------------------------------------------------------
 
try:
  request01 = requests.get(AMS_URL + "metrics?metricNames=default.General.heap.max,default.General.heap.used&appId=hivemetastore&hostname=hiveserver01.domain.com")
  request01_dict = json.loads(request01.text)
  output = {}
  for row in request01_dict['metrics']:
    for key01, value01 in row.items():
      if key01 == 'metricname':
        metricname = value01
      if key01 == 'metrics':
        for key02, value02 in value01.items():
          metricvalue = value02
    output[metricname] = metricvalue
  print('Hive Metastore Heap Max: ' + human_readable(output['default.General.heap.max']))
  print('Hive Metastore Heap Used: ' + human_readable(output['default.General.heap.used']))
  print(("Hive Metastore percentage memory used: {:.0f}").format(output['default.General.heap.used']*100/output['default.General.heap.max']))
except:
  print("Cannot contact AMS server")
  exit(1)
exit(0)

（5）调试步骤

①首次 widgets.json 和 metrics.json 文件上传到服务器后，仅需重启 ambari-server 即可生效。后续的 widgets.json 和 metrics.json 文件如果要修改的话，均需要重启 ambari-server 和 重装服务 才可生效。

但是，生效以后，需要在 “widget Browser” 里面手动添加最新的 widget 部件。默认，ambari 会一直展示旧的数据。这些 widget 部件信息存储在 widget 这个表中。所以需要在 “widget Browser” 里面手动添加最新的 widget 部件。

②如果 package 里面有文件增删或修改，重启ambari-server，这个package 文件也会覆盖实时更新，实时更新后，我们重启组件来验证修改的功能。

（6）运行结果

• 说明：无数据…