HDFS介绍: 简述: Hadoop Distributed File System(HDFS)是一种分布式文件系统,设计用于在商用硬件上运行.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布式文件系统的差异很大.HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上.HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适用于具有大型数据集的应用程序.HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问.HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的.HDFS是

一.                                启动JournalNode 每台机器都要执行: mkdir -p /smp/hadoop-cdh4/bch/ chmod -R 777 /smp 启动分两种: 前台启动是hdfs journalnode 后台启动是service hadoop-hdfs-journalnode start 每台机器都如此执行. 访问web页面 ocdata19:8480,ocdata17:8480,ocdata18:8480 检查服务是否正常  

一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,接着就开始深入学习Leader选举. 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动. (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接. 下面就两种情况进行分析讲解. 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行

1)QuorumPeerMain加载 Zookeeper集群启动的入口类是QuorumPeerMain来加载配置启动QuorumPeer线程.首先我们来看下QuorumPeer, 谷歌翻译quorum是法定人数,定额的意思, peer是对等的意思,那么QuorumPeer中quorum代表的意思就是每个zookeeper集群启动的时候集群中zookeeper服务数量就已经确定了,在每个zookeeper的配置文件中配置集群中的所有机器 server.1=127.0.0.1:2886:3886 s

/** * Copyright (c) 2015, www.cubbery.com. All rights reserved. */ package com.cubbery.event.retry; import com.cubbery.event.EventBus; import com.cubbery.event.EventStorage; import com.cubbery.event.conf.Configurable; import com.cubbery.event.conf.Co

要想使用Leader选举功能,需要添加recipes包,可以在maven中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 当然了,由于recipes需要使用framework,所以你肯

本文为原创文章,转载请注明出处,谢谢 Master 选举 1.原理 服务器争抢创建标志为Master的临时节点 服务器监听标志为Master的临时节点,当监测到节点删除事件后展开新的一轮争抢 某个服务器成功创建则为Master 2.架构图 Master:服务器争抢节点 Servers:服务器列表节点 work Server:服务器节点 3.流程图 4.核心代码 workServer监听 public WorkServer(final ServerData serverData) { this.s

zookeeper的领导者选举和原子广播   目录:     1.工作原理概述     2.Fast Leader选举算法(领导者选举)     3.Leader与Follower同步数据(原子广播) 1.工作原理概述 link:http://www.codedump.info/?p=207 zookeeper3.3.3源码分析(一)工作原理概述 阅读时参考的版本是3.3.3. 简单的说一下zookeeper工作的过程,如果对这个过程还不太清楚,或者说对它如何使用等不太清楚的,可以参考一下其他的

什么是选举? 选举是副本集选择某个成员成为primary的过程.primary是一个副本集中唯一能够接收写操作的成员. 下面的事件能够引发一次选举: 第一次初始化一个副本集 Primary失效.replSetStepDown命令能够使Primary失效,或者当前secondary成员中有合适的选举者且优先级更高.当Primary与集合中的大多数成员失去联系时也会失效,它会关闭所有的客户端连接,以此防止客户端向一个没有primary成员写数据. 一个secondary成员于primary失去联系.

作者:吴香伟 发表于 2014/09/11 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 Paxos算法存在活锁问题.从节点中选出Leader,然后将所有对数据的修改都通过Leader作为提案提出,可以让算法快速收敛.Leader的选举规则是,由当前活动的Monitor节点中rank值最小的节点当选.选举不仅会产生Leader还将确定Quorum成员,Quorum成员就是那些支持新Leader节点当选Leader的节点.因此,虽然不能保证Leader的ra

模拟n个人参加选举的过程,并输出选举结果:假设候选人有四人,分别用A,B,C,D表示,当选某候选人时,直接输入其编号(编号由计算机随机产生,若输入的不是A,B,C,D则视为无效票,选举结束后按得票数从高到底输出候选人编号和所得票数. #import <Foundation/Foundation.h> int main(int argc, const char * argv[]) { ; ,B =,C = ,D = ,abandon = ; ; printf("请输入参举得人数:&qu

在上一篇文章中我们大致浏览了zookeeper的启动过程,并且提到在Zookeeper的启动过程中leader选举是非常重要而且最复杂的一个环节.那么什么是leader选举呢?zookeeper为什么需要leader选举呢?zookeeper的leader选举的过程又是什么样子的?本文的目的就是解决这三个问题. 首先我们来看看什么是leader选举.其实这个很好理解,leader选举就像总统选举一样,每人一票,获得多数票的人就当选为总统了.在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如

其实整个项目中一个最主要的看点就是选举算法,而这部分也是逻辑最复杂最难理解的部分.不同的实现在不同的场景下的策略也不尽相同,而且场景非常之多.接下来我们一起来看一下Cocklebur的实现思路. 一个问题摆在我们面前:集群启动后,如何选举出一个主节点,其余都是从节点?实际上用状态描述去理解这个问题就是,集群启动后每个节点都是LOOKING(选举进行时)状态,如何通过节点间有限次的通信最终使得集群中有且仅有一个节点为LEADERING(主节点)状态,其余都是FOLLOWING(从节点)状态. 图1

很抱歉,之前分析的zookeeper leader选举算法有误,特此更正说明. 那里面最大的错误在于,leader选举其实不是在大多数节点通过就能选举上的,这一点与传统的paxos算法不同,因为如果这样的话,就会出现数据丢失的情况.比如某台服务器其实有最多的数据量,按照规则而言应该是leader,但是由于启动晚了,最后只能把leader让给其它的服务器.这里面存在明显的时序问题,也就是说leader服务器启动的早晚会影响整个过程. 实际上并不是这样,leader选举算法只有在收到所有参与服务器的

如何在zookeeper集群中选举出一个leader,zookeeper使用了三种算法,具体使用哪种算法,在配置文件中是可以配置的,对应的配置项是"electionAlg",其中1对应的是LeaderElection算法,2对应的是AuthFastLeaderElection算法,3对应的是FastLeaderElection算法.默认使用FastLeaderElection算法.其他两种算法我没有研究过,就不多说了. 要理解这个算法,最好需要一些paxos算法的理论基础. 1) 数据

之前只理解zk可以做命名,配置服务,现在学习下他怎么用作选举和锁,进一步还可构建master-slave模式的分布式系统. 为什么叫Zoo?“因为要协调的分布式系统是一个动物园”. ZooKeeper是一个中性化的Service,用于管理配置信息.命名.提供分布式同步,还能组合Service.所有这些种类的Service都会在分布式应用程序中使用到.每次编写这些Service都会涉及大量的修bug和竞争情况.正因为这种编写这些Service有一定难度,所以通常都会忽视它们,这就使得在应用程序有变

Leader选举 学习leader选举算法,主要是从选举概述,算法分析与源码分析(后续章节写)三个方面进行. Leader选举概述 服务器启动时期的Leader选举 选举的隐式条件便是ZooKeeper的集群规模至少是2台机器,以3台机器组成的服务器集群为例.在服务器集群初始化阶段,当有一台服务器(myid为1,称为Server1)启动的时候,无法完成Leader选举.第二台机器(myid为2,称其为Server2)也启动后,此时这两台机器已经能够进行互相通信,每台机器都试图找到一个Leader

阿里技术大讲堂OceanBase专场中曾有专门一场讲座介绍OB自己实现的分布式选举算法:<分布式选举-破解数据库高可用性难题> 这里简单列一下这个选举算法和raft论文中提到的选举算法的区别. 如下都是以OB的立场说的: 1)OB使用的选举算法,选举开始点靠timer对齐,保证网络中的参与者都是“同时”发起选举的:而Raft是一个非同步发起的选举,往往是先开始选举的candidate赢得选举: 2)OB选举算法有一个预投票阶段,可以保证根据特定业务逻辑选主:Raft无法实现特定选主: 3)OB

leader选举算法 zookeeper server内部原理 zookeeper client

Replica Set 选举过程 心跳检测 假设我们有三个节点的replica sets:X,Y和Z节点.在replica sets结构中,这三个节点每2秒会各自向其它两个节点发送一个心跳检测请求.比如X节点向Y和Z节点各发送了一个心跳检测请求,在正常情况下,Y.Z会返回一个包含自身信息的回复包,回复包中主要包括了下面一些信息:它们现在是什么角色(primary 还是 secondary),他们是否能够在必要的时候成为 primary,以及他们当前时钟时间等等. X节点在收到回复包后,会用这些信

一.如何进行leader选举 创建 /lj/producer和/lj/master/producer外层节点 创建临时顺序节点 判断自己是否是master节点(判断流程:遍历/lj/producer节点下的所有节点名称,选择尾数最小的作为master),如果是master节点,则在master/producer下面注册节点 监听master/producer目录,发现有节点remove,就触发新一轮的leader选举 生产者分发文件 消费者节点注册在消费者群组节点下,每个消费者节点都有自己的吞吐