Ambari里如何删除某指定的服务(图文详解)
不多说,直接干货!
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。
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,我就以Ambari里的Ambari Metrics这个服务为例。其他的也一样。

解决步骤
Steps:1. tail -f /var/log/ambari-metrics-collector/ambari-metrics-collector.log (这一也可以跳过,说白了就是查看对应的ambari-metrics-collector的日志而已)
tail -f /var/log/ambari-metrics-collector/ambari-metrics-monitor.log (这一也可以跳过,说白了就是查看对应的ambari-metrics-monitor的日志而已)
Steps:2. Stop Ambari Metrics
注意: 若是这步,关不掉Ambari Metrics没事,去步骤三吧!

Steps:3. Kill all the ambari metrics processes

ambari-metrics-monitor status
ambari-metrics-collector status

ambari-metrics-monitor stop
ambari-metrics-collector stop
kill -9 26554
kill -9 46277

Steps:4 停止服务
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X PUT -d '{"RequestInfo": {"context":"Stop Service"},"Body":{"ServiceInfo":{"state":"INSTALLED"}}}' http://192.168.80.144:8080/api/v1/clusters/hdpCluster/services/AMBARI_METRICS
注意:
192.168.80.144是我这台机器ambari01(即搭建了ambari)的ip,你注意改为你自己的!
hdpCluster是我集群的名字,你注意改为你自己的!
AMBARI_METRICS这里是停止该服务并要从ambari里删除它。
Steps:5 删除服务(快速立即执行)
curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X DELETE http://192.168.80.144:8080/api/v1/clusters/hdpCluster/services/AMBARI_METRICS
注意:
192.168.80.144是我这台机器ambari01(即搭建了ambari)的ip,你注意改为你自己的!
hdpCluster是我集群的名字,你注意改为你自己的!
AMBARI_METRICS这里是停止该服务并要从ambari里删除它。

执行完成后,Ambari Metrics就从 Ambari 的 Service 里面删掉了,但是 Ambari Metrics的 package 还存在于机器。
[root@ambari02 ~]# rpm -qa | grep ambari_metrics

如果,需要彻底清除掉 Ambari Metrics的 package,则需要到各个 Agent 机器(我这里是ambari02)执行如下命令:
yum erase ***
比如,你是删除storm服务,则就是yum erase strom*
执行完后,这个 Ambari Metrics的Service 就被彻底的清除掉了!
OK,成功!Ambari里如何删除某指定的服务Ambari Metrics.
关于若是删除其他的服务,一样的步骤,把服务名改下就是了。很简单。
参考优秀博客
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari2/
Ambari——大数据平台的搭建利器之进阶篇
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