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如下图所示,Cloudera Manager 的核心是 Cloudera Manager Server(一下简称Server)。Server 托管管理控制台 web 服务和应用程序逻辑,并负责软件的安装、配置、服务的启动与关闭以及管理集群。
Server 和其他一些组件共同工作:
Heartbeats是Cloudera Manager中的主要通信机制。默认情况下,Agent 每15秒发送一次心跳给 Server。当然,这个心跳频率可以进行调整。
通过这个心跳机制,Agent 向 Server 汇报自己的活动。反过来,Server 会响应 Agent 的活动。Agent 和 Server 最终都会进行一些对帐。例如,如果你启动一个服务, Agent 尝试启动相应的进程,如果这个进程启动失败,Server会标记这个失败的启动命令。
Server 维护集群的状态。这个状态可以划分为两类:model 和 runtime, 二者都保存在 Server 的数据库中。
Cloudera Manager 为 CDH 建模以及管理服务:角色、配置以及内部依赖。模型告诉我们应该在什么地方运行什么以及使用什么样的配置。例如,模型状态捕获了一个事实,即一个集群包含17个主机,每个主机应该运行一个DataNode。你可以使用管理控制台的配置页或者 API 来操作模型,例如 “Add Service”。
Runtime 状态这个概念可以理解为:进程在哪里运行,什么命令正在运行等。在管理控制台页面中选择“启动”时,服务器将收集相关服务和角色的所有配置,对其进行验证,生成配置文件并将其存储在数据库中。
当你更新配置(例如更改 Hue Server 的 web 端口),你就更新了 Model 状态。然后, 当 Hue 正在运行时改变端口,它仍然会使用老的端口。当这种情况发生时,角色会被标记为拥有一个“过时的配置”。为了达到同步,你必须重启角色(触发配置文件重新生成以及进程重启)。
Cloudera Manager 定义了几个配置级别:
服务级别(service level): 针对整个服务实例的配置,例如 HDFS 服务默认的复制因子(dfs.replication)。
角色组级别(role group level): 应用到角色成员的配置,例如 Datanode 的句柄数(dfs.datanode.handler.count)。针对不同的 Datanode,这个设置可能不同。例如,在性能更好的硬件上,这个值可以设置更大一些。
角色实例级别(role instance level): 这个级别的配置会覆盖继承自角色组的配置。这里需要谨慎使用,因为会导致与角色组配置之间存在差异。在一些特殊情况下可以使用,比如零时打开 debug 日志级别以发现并解决一些问题。
主机也有一些配置,比如配置监控、软件管理以及资源管理等。
Cloudera Manager本身具有与其自身管理操作相关的配置。
你可以给服务实例(例如 HDFS)进行配置,也可以个角色实例(例如 host17上的 Datanode)进行配置。单个角色的配置从服务级别继承,并且如果角色上进行了配置,它将覆盖这个继承。这种机制提供了配置的灵活性,用户也不需要为每一个角色单独进行配置,减少繁杂的配置工作。
Cloudera Manager 支持角色组配置,这是一种将配置分配给一个角色组的机制。这样,组中各个角色都会继承这个配置。例如,在一个拥有不同性能主机组成的集群中,因为性能不同,我们可以为部署在其上的 Datanode 构建不同的配置组(性能好的配置高点,差的配置低点)。在性能高的一些主机上,我们为 Datanode组 运用配置A,性能低的一些主机上,我们运用配置B。
通常情况下,一些主机拥有相同的硬件,并且有相同的服务运行在上面。主机模板在集群中提供了一系列角色组,这样做有两个好处:
用户有时会诧异,为什么修改 /etc/hadoop/conf 配置并重启 HDFS后并没有生效。这是因为使用 Cloudera Manager 启动服务实例并不是从默认位置的配置文件中读取。拿 HDFS 举例,不适用 Cloudera Manager 管理的话,通常每个主机上都需要进行配置,配置文件是 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml。相同主机上的服务进程以及客户端将使用相同的配置。
Cloudera Manager 区分服务配置以及客户端配置。同样拿 HDFS 举例,/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 文件中配置项适用于 HDFS 客户端。也就是说默认情况下,你运行一个需要跟 Hadoop 交互的程序时,它是从这个路径下拿到 NameNode、JobTracker 以及其他服务的配置项。同样,/etc/hbase/conf 和 /etc/hive/conf 情况也是一样。
对比之下,HDFS 角色实例(例如,Datanode 或 Namenode)则会从每个进程的私有目录中(/var/run/cloudera-scm-agent/process/unique-process-name)获取配置信息。给每个进程提供私有的运行以及配置环境,会使得 Cloudera Manager 能够独立地控制每个进程。例如,下面是 879-hdfs-NAMENODE 进程目录下的内容:
$ tree -a /var/run/cloudera-scm-Agent/process/879-hdfs-NAMENODE/ /var/run/cloudera-scm-Agent/process/879-hdfs-NAMENODE/ ├── cloudera_manager_Agent_fencer.py ├── cloudera_manager_Agent_fencer_secret_key.txt ├── cloudera-monitor.properties ├── core-site.xml ├── dfs_hosts_allow.txt ├── dfs_hosts_exclude.txt ├── event-filter-rules.json ├── hadoop-metrics2.properties ├── hdfs.keytab ├── hdfs-site.xml ├── log4j.properties ├── logs │ ├── stderr.log │ └── stdout.log ├── topology.map └── topology.py
区分服务配置和客户端配置有以下几个好处:
服务端配置中的一些敏感信息不会暴露给用户,例如用于存储 HIVE 元数据的数据库的密码。
一个服务依赖如另外一个服务,有时就需要这个依赖服务提供特定的版本。例如,为了获得 HDFS 更好的读性能,Impala 需要指定版本的 HDFS 客户端配置,但是这样做会影响其他通用的客户端访问。为了解决这个问题,我们可以将 HDFS 配置分为针对普通客户端(/etc/hadoop/conf)以及 Impala 客户端(Impala 进程私有的配置目录)。
客户端配置文件更小且更加已读。这也避免了一些不相关的配置项困扰 Hadoop 入门者。
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