ambari-如何转移HISTORYSERVER-低调大师

ambari-如何转移HISTORYSERVER

2017-11-15 679

集群在一台服务器上，有一台机器变得极其不稳定，怎么改配置都没办法使用时我的做法是直接将其从集群删除，再从服务器中将其删除最后重新部署克隆好的虚拟机。但是将这台host从ambari-server端删除时，它要求这台机器不运行任何service的server，当然在ambari的web页面中，部分server右边的下拉菜单中除了start和stop是直接有move选项的，可以通过图形化界面将server迁出至其他机器，但是我遇到一个比较坑的MAPREDUCE2的HISTORYSERVER就没有move选项，但是不迁走又无法正常删除。

通过google后，找到下面几条命令可以直接删除HISTORYSERVER

Delete Mapreduce History Server if server died

curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X PUT -d '{"RequestInfo":{"context":"Stop Service"},"Body":{"ServiceInfo":{"state":"INSTALLED"}}}' http://<ambari-server-name>:8080/api/v1/clusters/<cluster-name>/services/MAPREDUCE2

curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X PUT -d '{"RequestInfo":{"context":"Stop Component"},"Body":{"HostRoles":{"state":"INSTALLED"}}}' http://<ambari-server-name>:8080/api/v1/clusters/<cluster-name>/hosts/<old-host-name>/host_components/HISTORYSERVER

curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X DELETE http://<ambari-server-name>:8080/api/v1/clusters/<cluster-name>/services/MAPREDUCE2/components/HISTORYSERVER

注：<ambari-server-name>是装有ambari-server的机器名。<cluster-name>是你在ambari网页中给集群起的名字。<old-host-name>是你想删除服务的那台机器名称。

本文转自 yntmdr 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/yntmdr/1775020，如需转载请自行联系原作者

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索引模板扩容设计»索引模板 Elasticsearch 不要求你在使用一个索引前创建它。对于日志记录类应用，依赖于自动创建索引比手动创建要更加方便。 Logstash 使用事件中的时间戳来生成索引名。默认每天被索引至不同的索引中，因此一个@timestamp为2014-10-01 00:00:01的事件将被发送至索引logstash-2014.10.01中。如果那个索引不存在，它将被自动创建。通常我们想要控制一些新建索引的设置（settings）和映射（mappings）。也许我们想要限制分片数为1，并且禁用_all域。索引模板可以用于控制何种设置（settings）应当被应用于新创建的索引： PUT /_template/my_logs { "template": "logstash-*", "order": 1, "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "_default_": { "_all": { "enabled": false } } }, "aliases": { "last_3_months":...

2017-11-16

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一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(向量大小，序号，值) 序号从0开始本地向量和矩阵本地向量（Local Vector）存储在单台机器上，索引采用0开始的整型表示，值采用Double类型的值表示。Spark MLlib中支持两种类型的矩阵，分别是密度向量（Dense Vector）和稀疏向量（Spasre Vector），密度向量会存储所有的值包括零值，而稀疏向量存储的是索引位置及值，不存储零值，在数据量比较大时，稀疏向量才能体现它的优势和价值。下面给出其应用示例： import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} //密度矩阵，零值也存储 scala> val dv: Vector = Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0) dv: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [1.0,0.0,3.0] // 创建稀疏矩阵，指定...

2017-11-16

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