Ambari 常用的 REST API 介绍

来源：互联网发布：jsp 访问数据库编辑：程序博客网时间：2024/06/05 20:28

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"      }    }  ]}

例1，通过 API 卸载已安装的 Service

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"  }}

这里写图片描述
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

这里写图片描述
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。

例 2，获取 Service 的 Component 和 Host 列表

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/shGetHostList(){ 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 1fiAMBARI_HOST=$1CLUSTER=$2SERVICE=$3PACKAGE=$4GetServiceComponentcat ./temp_component_list|while read linedo COMPONENT=`echo $line|awk -F: '{print $2}'` GetHostList $COMPONENTdonecurl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X DELETEhttp://$AMBARI_HOST:8080/api/v1/clusters/$CLUSTER/services/$SERVICErm -f ./temp_component_list >/dev/null 2>&1#delete duplicated lines (duplicated host name)hosts=`cat temp_host_list|sort |uniq`for host in $hostsdo ssh $host "yum erase $PACKAGE"donerm -f temp_host_list >/dev/null 2>&1

例 3，通过 API 执行 Service 的命令

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"  }}

这里写图片描述
执行完后，可以发现在 WEB GUI 上面，就多了一个正在进行的 Operation

小结

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。

1 0