Ambari系列（三）： Ambari架构详解
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前言
Hadoop集的管控一直是一个热门的话题，对于这样的一个应用场景，我所知道国内很早就有人研究并且取得不错的成绩，这就是EasyHadoop。它的功能主要有集安装，管理，监控等功能，有兴趣的朋友可以百度，这位作者的博客有很详细的介绍。今天，我所要重点介绍的Apache的顶级项目，现在是大数据新贵Hortonworks公司在推进的项目Ambari，这款软件具有集自动化安装、中心化管理、集监控、报警等功能，使得安装集从几天的时间缩短在几小时以内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集管理的效率。
Ambari介绍
Ambari是Hadoop分布式集配置管理工具，是由hortonworks主导的开源项目，它已经成为了apache基金会的开源项目，已经成为Hadoop运维系统中的得力助手。
Ambari充分利用了一些已有的优秀开源软件，巧妙地把它们结合起来，使其在分布式环境中做到了集式服务管理能力、监控能力、展示能力，这些优秀的开源软件有：
（1）、agent端，采用了puppet管理节点。
（2）、在web端，采用ember.js作为前端MVC框架和NodeJS相关工具，用handlebars.js作为页面渲染引擎，在CSS/HTML方面还用了Bootstrap框架。
（3）、在Server端，采用了Jetty、Spring、JAX-RS等。
（4）、同时利用了Ganglia、Nagios的分布式监控能力。
Ambari框架采用的是Server/Client的模式，主要由两部分组成：ambari-agent和ambari-server。ambari依赖其它已经成熟的工具，例如：其ambari-server就依赖python，而ambari-agent还同时依赖ruby，puppet，fecter等工具，还有它也依赖一些监控工具nagios和ganglia用于监控集状况。其中：
puppet是分布式集配置管理工具，也是典型的Server/Client模式，能够集中式管理分布式集的安装配置部署，主要语言是ruby。
facter是用Python写的一个节点资源采集库，用于采集节点的系统信息，例如OS信息，由于ambari-agent 主要是用Python写的，因此用facter可以很好的采集到节点信息。
项目目录介绍
 
webserver接口开发
描述
ambari-server
Ambari的Server程序，主要管理部署在每个节点上的管理监控程序
Ambari-agent
部署在监控节点上运行的管理监控程序
Contrib
自定义第三方库
ambari-web
Ambari页面UI的代码，作为用户与Ambari server交互的。
ambari-views
用于扩展Ambari Web UI中的框架
Docs
文档
ambari-common
Ambari-server 和Ambari-agent 共用的代码
Ambari系统架构
 
在ambari-server开放的Rest API中分为主要的两大类 API，其中一类为ambari-web提供监控管理服务，另一类用于与ambari-agent交互，接受ambari-agent向ambari-server发送心跳请求。Master模块接受API和Agent Interface的请求，完成ambari-server的集中式管理监控逻辑，而每个agent节点只负责所在节点的状态采集及维护工作。
 
 Ambari-agent内部架构
Ambari-agent是一个无状态的，其功能分两部分：
采集所在节点的信息并且汇总发送心跳发送汇报给ambari-server。
处理ambari-server的执行请求。
因此它有两种队列：
（1）、消息队列Message Queue，或称为ResultQueue。包括节点状态信息（包括注册信息）和执行结果信息，并且汇总后通过心跳发送给ambari-server。
（2）、操作队列ActionQueue。用于接收ambari-server发送过来的状态操作，然后交给执行器调用puppet或Python脚本等模块执行任务。
Ambari-server内部架构
Ÿ  Live Cluster State：集现有状态，各个节点汇报上来的状态信息会更改该状态;
Ÿ  Desired State：用户希望该节点所处状态，是用户在页面进行了一系列的操作，需要更改某些服务的状态，这些状态还没有在节点上产生作用;
Ÿ  Action State：操作状态，是状态改变时的请求状态，也可以看作是一种中间状态，这种状态可以辅助LiveCluster State向Desired State状态转变。
 

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