最近公司新项目申请资源,虚拟机资源打开时候使用source login.sh的脚本来进行登录注册,好奇心驱使下看了看里面的shell脚本,使用到了hiveserver2的zookeeper连接,百度一下找了篇博客学习一下: 转自:https://blog.csdn.net/qq_30950329/article/details/78024282 在生产环境中使用Hive,强烈建议使用HiveServer2来提供服务,好处很多: 1. 在应用端不用部署Hadoop和Hive客户端: 2. 相比hi

zookeeper 一直琢磨着分布式的东西怎么搞,公司也没有相关的项目能够参与,所以还是回归自己的专长来吧--基于ZooKeeper的分布式队列爬虫,由于没什么人能够一起沟通分布式的相关知识,下面的小项目纯属"胡编乱造". 简单介绍下ZooKeeper:ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作.最终,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定

一.背景 有一些时候,多个团队需要共同完成一个任务,比如,A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算,B完成了自己任务再交给C团队继续做.这就有点像业务系统的工作流一样,一环一环地传下去,直到最后一部分完成.在业务系统中,我们经常会用SOA的架构来解决这种问题,每个团队在ESB(企业服务股总线)服务器上部署自己的服务,然后通过消息中间件完成调度任务.对亍分步式的多个Hadoop集群系统的协作,同样可以用这种架构来做只要把消息中间件引擎换成支持分步式的消息中间件的引擎就行了. 本文楼主将

为了在Zookeeper中实现分布式队列,首先需要设计一个znode来存放数据,这个节点叫做队列节点,我们的例子中这个节点是/zookeeper/queue. 生产者向队列中存放数据,每一个消息都是队列节点下的一个新节点,叫做消息节点.消息节点的命名规则为:queue-xxx,xxx是一个单调 递增的序列,我们可以在创建节点时指定创建模式为PERSISTENT_SEQUENTIAL来实现.这样,生产者不断的向队列节点中发送消息,消息为queue-xxx, 队列中,生产者这一端就解决了,我们具体看

一.背景 有一些时候,多个团队需要共同完成一个任务,比如,A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算,B完成了自己任务再交给C团队继续做.这就有点像业务系统的工作流一样,一环一环地传下 去,直到最后一部分完成.在业务系统中,我们经常会用SOA的架构来解决这种问题,每个团队在ESB(企业服务股总线)服务器上部署自己的服务,然后通过消息中间件完成调度任务.对亍分步式的多个 Hadoop集群系统的协作,同样可以用这种架构来做只要把消息中间件引擎换成支持分步式的消息中间件的引擎就行了. 本文楼

zookeeper工具类: 获取连接实例:创建节点:获取子节点:设置节点数据:获取节点数据:访问控制等. package org.windwant.zookeeper; import org.apache.zookeeper.*; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; import org.apache.zookeeper.data.Stat; import org.apache.zookeeper.server.auth.DigestAuthenti

package org.windwant.zookeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apach

作为开启分布式架构的基石,除了必会还有的选么 自己的一些理解,有错误的话请一定要给予指正! 一.是什么? 分布式数据一致性的解决方案. 二.有什么用 数据的发布/订阅(配置中心)  . 负载均衡(dubbo利用了zookeeper机制实现负载均衡) .命名服务. master选举(kafka.hadoop.hbase).分布式队列.分布式锁. zookeeper入门知识 1.CAP理论和BASE理论 参考文献: http://www.jdon.com/bigdata/how-to-underst

1. 消息顺序 场景:比如下单操作,下单成功之后,会发布创建订单和扣减库存消息,但扣减库存消息执行会先于创建订单消息,也就说前者执行成功之后,才能执行后者. 不保证完全按照顺序消费,在 MQ 层面支持消息的顺序处理开销太大,为了极少量的需求,增加整体上的复杂度得不偿失. 所以,还是在应用层面处理比较好,或者业务逻辑进行处理. 应用层解决方式: 1. 消息实体中增加:版本号 & 状态机 & msgid & parent_msgid,通过 parent_msgid 判断消息的顺序(需要

Hbase 系列(一)基本概念 HBase 是 Apache 旗下一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统.利用 HBase 技术可在廉价 PC 服务器上搭建起大规模的存储化集群.使用 HBase 可以对数十亿级别的大数据进行实时性的高性能读写,在满足高性能的同时还保证了数据存取的原子性. 一.HBase 基本概念 大数据具有以下特征:volume(体量大).variety(样式多).velocity(速度快).valueless(价值密度低) Hbase(Hadoop Databa

Kafka 应对场景:消息持久化.吞吐量是第一要求.状态由客户端维护.必须是分布式的.Kafka 认为 broker 不应该阻塞生产者,高效的磁盘顺序读写能够和网络 IO 一样快,同时依赖现代 OS 文件系统特性,写入持久化文件时并不调用 flush,仅写入 OS pagecache,后续由 OS flush. 这些特性决定了 Kafka 没有做“确认机制”,而是直接将生产消息顺序写入文件.消息消费后不删除(避免文件更新),该实现充分利用了磁盘 IO,能够达到较高的吞吐量.代价是消费者要依赖 Z

Hadoop 其它组成角色介绍--Hbase 在apache的官方网站上,对于Hbase的定义是他是Hadoop的第一个分布式.可扩展的大数据存储的数据库,他的目标是将非常大的表托管到一个集群中进行相应的存储,区别于mysql等数据库,它是一个非关系型数据库,但是不支持sql语句的编写 HBase的架构 (RPC:一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议) 客户端Client 整个集群的访问入口 ,使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServe

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 在一次源码查看ThreadGroup的时候,看到一段代码,为以下: /* * @throws NullPointerException if the parent argument is {@code null} * @throws SecurityException if the current thread cannot create a * thread in the specified thread grou

在分布式系统中,往往需要一些分布式同步原语来做一些协同工作,上一篇文章介绍了Zookeeper的基本原理,本文介绍下基于Zookeeper的Lock和Queue的实现,主要代码都来自Zookeeper的官方recipe. 锁(Lock) 完全分布式锁是全局同步的,这意味着在任何时刻没有两个客户端会同时认为它们都拥有相同的锁,使用 Zookeeper 可以实现分布式锁,需要首先定义一个锁节点(lock root node). 需要获得锁的客户端按照以下步骤来获取锁: 保证锁节点(lock root

通过集群实现消息队列高可用. 消息队列在项目中存储订单.邮件通知.数据分发等重要信息,故对消息队列稳定可用性有高要求. 现在通过zookeeper选取activemq leader的形式实现当某个activemq节点出问题时,保证系统的可用性. zookeeper做为服务选取器来选择activemq作为master. 开发环境将zoopkeeper zoo_sample.cfg拷贝并修改文件名称为zoo.cfg. activemq 配置禁用kahadb启用LevelDB 其中 zkAddress

安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网http://hadoop.apache.org/zookeeper/ 来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置. 单机模式 单机安装非常简单,只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如:/home/zookeeper-3.2.2 下,Zookeeper 的启动脚本在 bin 目录下,Linux 下

转载自http://blog.fens.me/zookeeper-queue/ 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就

使用场景  在传统的单进程编程中,我们使用队列来存储数据结构,用来在多线程之间共享或者传递数据.在分布式环境下,同样需要一个类似单进程的组件, 用来实现跨进程.跨主机.跨网络的数据共享和数据传递.这就是我们的分布式队列.Zookeeper可以通过顺序节点来实现分布式队列. 原理解析         架构图         右边是消费者和生产者.         生产者通过在queue创建节点来存储数据,消费者通过读取顺序节点来消费数据.         offer核心算法流程         

做性能测试时,kafka消息队列比较长,让程序自己消费完毕需要等待很长时间.就需要快速清理kafka队列 清理方式把 这kafak manager + zookeeper + kafka 这些应用情况,复制成一个备份文件夹.当需要清理时,把在使用的kafka +zookeeper  文件夹删除,在从备份文件还原回去. 这样就作成几个脚本 1.清理环境clen_envionment.sh, 这个只执行一次,需要把 kafka 和zookeeper的路径填写正确.如果存在备份文件就不需要执行这个脚本

基于Zookeeper的分步式队列系统集成案例 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代