大象跳舞系列之Spark on HDInsight (2)

第一部分介绍了Spark的特性，HDInsight以及如何快速创建Spark集群，本节主要介绍如何管理和监控Spark集群：

HDInsight的监控和管理
- 使用Ambari界面进行集群管理
- 使用Ambari REST API进行监控管理
- YARN界面管理

Ambari是一个Apache开源项目，通过提供图形化界面简化对Hadoop集群进行部署，管理和监控，同时它也提供REST API给第三方的程序进行整合集成。在HDInsight Windows版本中，只提供RESTful API，而在目前的Linux版本中，提供完整的Ambari的支持，在中国区，你可以通过如下地址来访问Ambari：

https://YOURCLUSTERNAME.azurehdinsight.cn

例如我的访问URL就是：

https://hdilinux.azurehdinsight.cn

使用Ambari对Spark集群的监控和管理

进入你的Spark集群的Overview界面的仪表板，可以看到如下图标，单击"Ambari视图"，既可以进入Ambari管理界面，在弹出的对话框中输入你在创建时设置的用户名和密码，即会登入Ambari系统：
登录到Ambari之后，默认的视图是Spark集群帮你自动创建的Hive，YARN和Tze界面，借助于这些视图，你可以对你的数据进行快速的浏览，查询：
我们以Hive视图为例，打开Hive视图，会默认帮你打开一个Hive SQL编辑器，左侧是目前集群里面Hive的数据库和表，，你点开默认的数据库，可以看到已经存在了一张hivesampletable的表：
你可以输入Hive语句进行查询，例如输入如下语句，进行执行，可以看到查询结果：
select hvsample.market,
     hvsample.deviceplatform,
     hvsample.devicemake,
     hvsample.devicemodel,
     hvsample.state,
     hvsample.country
from hivesampletable
     as hvsample;
数据的可视化，你也可以在Hive视图中非常快速的进行数据的可视化操作，点击右侧图形化按钮，按照你的需要，拖拽相应的数据列即可快速显示柱状图，饼图，折线图等等预置的图形：
单击Ambari的上侧的"Dashboard"登陆进去之后，你就可以看到经典的Ambari仪表板视图，左侧是当前运行的Hadoop服务，右侧是数据图表：

你也可以单击单独的图标，了解当前指标的详情，例如CPU的usage：
如果你想了解单个服务的具体状态，也可以单击左侧服务，那么该服务的汇总信息，具体的指标也会显示出来，以HDFS为例，你可以看到他的当前状态，负载等情况：
如果你相对该服务和集群执行关闭，重启等等管理操作，你可以看到，界面右侧有一个"Actions"按钮，在该部分就可以对该服务执行停止，删除，切换到维护模式等等管理操作：
针对单个的主机，我们可以选择hosts界面，看到目前运行的主机，如果需要了解单个主机的运行状况，只需要点击该主机名称，就可以看到该主机上运行服务的状态，CPU和存储负载，：

使用Ambari REST API对Spark集群的监控和管理

Ambari的图形化界面非常直观，但有些时候开发人员系统能够把Ambari的这种管理能力集成进自己的应用程序中，这个时候就可以使用Ambari提供的REST API进行调用和处理。

你可以使用任何你喜欢的开发语言的REST SDK进行调用，也可以使用一些命令行工具进行测试，例如Linux下你可以使用curl，windows下你可以使用Powershell，在本例中，我使用Chrome浏览器的一个REST插件进行测试。

打开Chrome浏览器插件安装界面，搜索YARC（Yet Another Rest Client）并进行安装：
https://chrome.google.com/webstore/search/REST?hl=en-US
打开YARC，在URL部分输入你的集群的名称+API调用接口，单击"Authentication"，单击"add Credentials"，输入你的Ambari的用户名个密码：
https://$CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/$CLUSTERNAME

单击执行，如果一切正常的话，你会看到Ambari返回来的大量信息，说明你的调用时成功的：
利用REST API你就可以获得相关信息，或者进行和Ambari界面一样的操作，我们来举个例子，例如如何获取头结点的相关信息，首先在REST URL添加你的请求：
https://hdilinux.azurehdinsight.cn/api/v1/clusters/hdilinux/services/HDFS/components/NAMENODE

然后执行调用请求，在返回的结果中，找到host_components信息，你就可以看到相关的头结点信息：

"host_components": [

{ "href": "http://10.0.0.12:8080/api/v1/clusters/hdilinux/hosts/hn0-hdilin.m0fty5dl4yzebkzzslvgfqrb5c.bx.internal.chinacloudapp.cn/host_components/NAMENODE",

"HostRoles": {

"cluster_name": "hdilinux",

"component_name": "NAMENODE",

"host_name": "hn0-hdilin.m0fty5dl4yzebkzzslvgfqrb5c.bx.internal.chinacloudapp.cn" }

{

"href": "http://10.0.0.12:8080/api/v1/clusters/hdilinux/hosts/hn1-hdilin.m0fty5dl4yzebkzzslvgfqrb5c.bx.internal.chinacloudapp.cn/host_components/NAMENODE",

"HostRoles": {

"cluster_name": "hdilinux",

"component_name": "NAMENODE",

"host_name": "hn1-hdilin.m0fty5dl4yzebkzzslvgfqrb5c.bx.internal.chinacloudapp.cn" }

} ]