声明：博主写了一些Ambari自定义服务系列文章，可以在历史文章中查看。

仔细看，肯定会对ambari的自定义服务有一个更清晰的认识。

版本：ambari 2.6.1

一、实时更改服务配置

  1. # 以hue的配置文件hue.ini为例
  2. File(format("/usr/hdp/2.6.4.0-91/hue/desktop/conf/hue.ini"),
  3.              content=Template("hue.ini.j2"),
  4.              owner=params.hue_user,
  5.              group=params.hue_group
  6.              )
  7. # 解读：
  8. # 1. File的第一个变量为：实际服务的配置文件的所在地
  9. # 2. File的第二个变量为：在服务的./package/目录下新建templates文件夹，该文件夹下放入hue.ini.j2文件，与配置文件hue.ini内容一致。
  10. # 3. File的第三个变量为：所有者为hue
  11. # 4. File的第四个变量为: 所在组为hue

Ambari 自定义服务干货 - 图1

变量以{% raw %}{{}}{% endraw %}括起来，变量定义在param.py文件。

  1. # param.py局部
  2. from resource_management.libraries.script.script import Script
  3. config = Script.get_config()
  5. http_host = config['hostname']
  6. http_port = config['configurations']['hue-env']['http_port']
  7. # 其中的'configurations'是代表着ambari集群已安装组件的所有xml配置文件
  8. # 'hue-env'对应着 configuration/hue-env.xml

hue-env.xml文件

目录：configuration/hue-env.xml

Ambari 自定义服务干货 - 图2

这样的话，当在ambari界面上的hue服务那修改配置，后台根据config命令来读取前端修改的值，然后赋值于hue.ini.j2,hue.ini.j2又与hue.ini相关联。这样，hue的配置文件就会被实时更改，然后在ambari界面上根据提示重启hue服务，配置即可生效。

二、py脚本内创建/删除文件夹、文件

2.1 创建文件夹、文件

  1. def start(self, env):
  2.         import params
  3.         env.set_params(params)
  5.         Directory([params.hue_pid_dir],
  6.                   mode=0755,
  7.                   cd_access='a',
  8.                   owner=params.hue_user,
  9.                   group=params.hue_group,
  10.                   create_parents=True
  11.                  )
  12.         File([params.hue_log_file, params.hue_server_pid_file],
  13.              mode=0644,
  14.              owner=params.hue_user,
  15.              group=params.hue_group,
  16.              content=''
  17.             )
  18. # 说明
  19. # import导入params.py文件，该文件内有上面用到的‘hue_pid_dir’，‘hue_log_file’，‘hue_server_pid_file’变量的定义
  20. # Directory表示执行文件夹操作，[]括起来的是要创建的文件夹名称，mode是权限，owner/group是用户/组，create_parents=True是父目录不存在时一起创建。
  21. # create_parents=True 有待验证。
  22. # File表示执行文件操作，[]括起来的是要创建的文件名称,mode是权限，owner/group是用户/组,content=''代表内容为空。

2.2 删除文件夹/文件

  1. def stop(self, env):
  2.         import params
  3.         env.set_params(params)
  4.         Directory(params.hue_pid_dir,
  5.                   action="delete",
  6.                   owner=params.hue_user
  7.                  )
  8. # 说明
  9. # Directory表示执行文件夹操作，第一个参数为执行操作的文件夹名称，action="delete"代表删除，owner代表由哪个用户执行操作。
  10. # File同理

2.3 设置密码校验

  1. <property require-input="true">
  2.         <name>kadmin.local.password</name>
  3.         <display-name>admin password</display-name>
  4.         <value/>
  5.         <property-type>PASSWORD</property-type>
  6.         <description>The password is used to add the kerberos database administrator</description>
  7.         <value-attributes>
  8.             <overridable>false</overridable>
  9.             <type>password</type>
  10.         </value-attributes>
  11.     </property>

效果图：

Ambari 自定义服务干货 - 图3

三、依赖包说明

自定义服务python脚本依赖的模块是resource_management，该模块的位置在/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management，ambari的自定义服务程序环境就是依赖的这个目录。

Ambari 自定义服务干货 - 图4

四、调试代码逻辑，如何打印日志

  1. from resource_management.core.logger import Logger 
  3. Logger.info("Starting sample Service")

Ambari 自定义服务干货 - 图5

五、如何获取集群内的一些参数值

1. 获取ambari-server所在的主机，即主节点

  1. from resource_management.libraries.script.script import Script 
  2. config = Script.get_config() 
  4. ambari_server_hostname = config['clusterHostInfo']['ambari_server_host'][0]

2. 获取集群名称

  1. cluster_name = str(config['clusterName'])

3. 获取当前主机名称

  1. hostname = config['hostname']

4. 获取已安装服务组件所在主机

  1. clusterHostInfo = config['clusterHostInfo'] 
  2. ## 返回的clusterHostInfo是一个数组，我们用”,”将其分割为字符串，来看一下里面是什么 
  3. clusterHostInfo = ",".join(params.clusterHostInfo) 
  4. ## clusterHostInfo 的值为：
  5. snamenode_host,nm_hosts,metrics_collector_hosts,hive_metastore_host,ranger_tagsync_hosts,elasticsearch_service_hosts,ranger_usersync_hosts,slave_hosts,spark_jobhistoryserver_hosts,mymaster_hosts,infra_solr_hosts,hive_server_host,hue_server_hosts,hbase_rs_hosts,webhcat_server_host,ranger_admin_hosts,ambari_server_host,zookeeper_hosts,mysalve_hosts,spark_thriftserver_hosts,app_timeline_server_hosts,livy_server_hosts,all_ping_ports,rm_host,all_hosts,ambari_server_use_ssl,metrics_monitor_hosts,oozie_server,all_racks,all_ipv4_ips,hs_host,metrics_grafana_hosts,phoenix_query_server_hosts,ambari_server_port,namenode_host,hbase_master_hosts
  6. ## 解析：上述格式为：component_name_hosts
  8. ## 假如我们需要查看namenode所在的主机，需要怎么做呢？ 
  9. namenode = config['clusterHostInfo']['nm_hosts'] 
  10. ## 或者 
  11. namenode  = default("/clusterHostInfo/nm_hosts", [“localhost”]) 
  13. ## 上面这行代码的意思是，如果nm_hosts不存在，则以localhost代替。可见，default这种方法比config的那种方法要更全面。 
  14. ## 注意：以上namenode是一个数组，所以我们需要再做进一步处理，这里就不再进行demo演示了

5. 获取ambari系统内其它已安装服务的xml属性值

  1. configurations = config['configurations']
  2. configurations = ",".join(configurations) 
  3. ## configurations 的值为：
  4. spark-defaults,livy-log4j-properties,ranger-hdfs-audit,webhcat-log4j,ranger-yarn-plugin-properties,ranger-hdfs-policymgr-ssl,pig-env,hue-hive-site,hdfs-logsearch-conf,slider-env,ranger-hive-policymgr-ssl,hivemetastore-site,llap-cli-log4j2,spark-hive-site-override,ranger-hive-security,spark-log4j-properties,ams-logsearch-conf,ams-hbase-security-site,oozie-env,mapred-site,hue-mysql-site,spark-env,hdfs-site,hue-hadoop-site,ams-env,ams-site,ams-hbase-policy,zookeeper-log4j,hadoop-metrics2.properties,hue-env,hdfs-log4j,hbase-site,ranger-hbase-plugin-properties,ams-log4j,ranger-yarn-audit,hive-interactive-env,ranger-hdfs-plugin-properties,hue-pig-site,pig-properties,oozie-log4j,hawq-limits-env,oozie-logsearch-conf,ams-hbase-site,hive-env,ams-hbase-log4j,hadoop-env,hue-solr-site,hive-logsearch-conf,tez-interactive-site,yarn-site,parquet-logging,hive-exec-log4j,webhcat-site,sqoop-site,hawq-sysctl-env,hive-log4j,ranger-hdfs-security,hiveserver2-site,sqoop-atlas-application.properties,mapred-env,ranger-hive-audit,ranger-hbase-security,slider-client,ssl-client,sqoop-env,livy-conf,ams-grafana-env,ranger-yarn-policymgr-ssl,ranger-hbase-audit,livy-env,hive-log4j2,hive-site,spark-logsearch-conf,spark-javaopts-properties,ams-ssl-client,yarn-client,hbase-policy,webhcat-env,hive-atlas-application.properties,hue-ugsync-site,hcat-env,tez-site,slider-log4j,spark-thrift-sparkconf,spark-thrift-fairscheduler,hue-hbase-site,mapred-logsearch-conf,yarn-log4j,hue-oozie-site,ams-grafana-ini,livy-spark-blacklist,hadoop-policy,ranger-hive-plugin-properties,ams-ssl-server,tez-env,hive-interactive-site,hawq-env,ams-hbase-env,core-site,yarn-env,hawq-site,spark-metrics-properties,hbase-logsearch-conf,hue-desktop-site,hdfs-client,yarn-logsearch-conf,zookeeper-logsearch-conf,beeline-log4j2,hiveserver2-interactive-site,ranger-yarn-security,capacity-scheduler,hbase-log4j,oozie-site,ssl-server,llap-daemon-log4j,hbase-env,hawq-check-env,zoo.cfg,ranger-hbase-policymgr-ssl,hue-spark-site,hive-exec-log4j2,zookeeper-env,pig-log4j,cluster-env
  6. ## 例如，我要获取oozie-site.xml内oozie.base.url的值
  7. oozie_url = config['configurations']['oozie-site']['oozie.base.url']

6. 获取当前安装hdp的版本

  1. hdp_version =  default("/commandParams/version", None)
  2. # 说明：返回结果为2.6.4.0-91，如果没有/commandParams/version的话，结果返回None

7. 一些特殊约定

  1. tmp_dir = Script.get_tmp_dir()
  2. # 结果：/var/lib/ambari-agent/tmp

六、config补充

  1. config = Script.get_config() 
  2. ## 打印config，内容如下：
  3. agentConfigParams,credentialStoreEnabled,taskId,configurations,clusterName,localComponents,commandType,configuration_attributes,repositoryFile,roleParams,public_hostname,configurationTags,commandId,roleCommand,configuration_credentials,commandParams,componentVersionMap,hostname,hostLevelParams,kerberosCommandParams,serviceName,role,forceRefreshConfigTagsBeforeExecution,stageId,clusterHostInfo,requestId

如果需要看agentConfigParams里面有什么key值，可以参考标题四使用Logger.info打印，比如：

  1. # 如果是数组的话，就以“,”分隔
  2. Logger.info(",".join(config['configurations']))
  3. # 如果是字符串就直接打印出来
  4. Logger.info(config['configurations'])

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Ambari 自定义服务干货 - 图6