生成一套B/S框架开发Ambari大数据平台自动化部署，含集群部署、管理、监控、安全性管理、配置管理、插件管理、spark任务提交的代码，包含前后端代码

很抱歉，由于篇幅限制和技术复杂度，无法在这里提供完整的B/S框架开发代码。但是，我可以提供一些思路和参考文献，帮助你更好地了解如何进行Ambari大数据平台自动化部署。

1. 了解Ambari

Ambari是一个用于管理Hadoop集群的Web界面。Ambari提供了一个易于使用的Web界面来管理和监控Hadoop和相关组件的安装、配置和部署。通过Ambari，您可以自动化地配置和管理Hadoop集群，而不必编写复杂的脚本或使用命令行界面。

2. 开发框架

在开发B/S框架时，可以使用一些主流的前端框架和后端框架，例如：

- 前端：React、Vue、Angular等
- 后端：Spring Boot、Django、Flask等

这些框架都有着丰富的生态和社区支持，可以为您的项目提供快速开发、易于维护的基础设施。

3. 集群部署

在进行集群部署时，您需要考虑以下几个方面：

- 部署环境：确定您的应用程序将运行的环境，包括操作系统版本、网络拓扑结构等。
- 安装和配置Hadoop：使用Ambari API自动化安装和配置Hadoop组件。
- 部署其他组件：部署和配置其他组件，如Hive、Pig、Spark等。
- 部署插件：部署和配置Ambari插件，如Grafana、Prometheus等。

4. 管理和监控

在管理和监控方面，您可以使用Ambari提供的API来实现以下功能：

- 管理集群状态：查询集群状态、停止、启动、重启集群。
- 监控集群状态：获取有关集群健康状况、节点状态、服务状态等的信息。
- 配置管理：查询和更改集群配置信息。
- 安全性管理：配置Kerberos、LDAP等安全性相关的组件。

5. spark任务提交

在提交Spark任务时，您可以使用以下方法：

- 使用Ambari API创建和配置Spark应用程序。
- 使用Spark REST API提交Spark任务。

参考文献：

- Ambari官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/AMBARI/Ambari+User+Guide
- Spring Boot官方文档：https://spring.io/projects/spring-boot
- React官方文档：https://reactjs.org/
- Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/
- Flask官方文档：https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/