1.kafka的HA机制:副本机制+消息同步+leader选举. 每个topic有多个partition,每个partition又有多个副本,这些副本当中也存在不同的角色,leader.follower.producer和consumer都只跟leader进行交互,leader进行读写操作.leader负责将消息写进本地log当中,follower去leader上pull拉取数据,将数据同步到本地log当中.当leader挂了的时候,就利用zookeeper重新选出一个leader即可. 其中,

Hadoop学习笔记总结 01.HDFS架构 1. NameNode和ResourceManager NameNode负责HDFS,从节点是DataNode:ResourceManager负责MapReduce,从节点上是NodeManager. 2. NameNode工作原理 元数据内容 名字,几个副本,几个块_Id,每一个块在哪些主机上. 实际是真实文件和系统block块的映射. NameNode职责 维护元数据信息 维护hdfs目录树 响应客户端请求 NameNode元数据管理机制 (1)

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://www.cnblogs.com/sdksdk0/p/5585355.html 作者: 朱培    ID:sdksdk0 -------------------------------------------------- 在我之前的一篇博客中,已经分享了关于hadoop的基本配置,地址:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51498775,但是那个是使用与初学者学习和测试的

1:能否让两个NameNode都正常影响客户端请求? 应该让两个NameNode节点在某个时间只能有一个节点正常影响客户端请求,相应请求的必须为Active状态的那一台. 2:standBy状态的节点必须能够快速无缝的切换为active状态: 意味着两个NameNode必须时刻保持元数据的一致: 3:HA机制,元数据共享存储,数据同步的问题: 分布式应用:管理edits(同步数据) qjoural:依赖zookeeper实现 4:如何避免状态切换时候发生brain split现象:    fen

kafka存储机制 @(博客文章)[storm|大数据] kafka存储机制 一关键术语 二topic中partition存储分布 三 partiton中文件存储方式 四 partiton中segment文件存储结构 五在partition中怎样通过offset查找message 六Kafka文件存储机制实际执行效果 七 总结 大部分内容參考自:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html 基础知识请參考:http://www.lujin

转自:https://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256514.html Kafka存储机制 同一个topic下有多个不同的partition,每个partition为一个目录,partition命名的规则是topic的名称加上一个序号,序号从0开始. 每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等(默认一个文件是500兆,可以手动去设置)的数据文件,每一个数据文件都被称为一个段(segment file),但每个段消息数量不一定相等,这种特性能够使得老的se

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个

前言:正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 1. HA的运作机制 (1)hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA (2)HDFS的HA机制详解 通过双namenode消除单点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Ac

Hadoop HA 机制架构.要点.原理: 需要的机器(规划): 至少三台机器 HOSTNAME IP 安装软件ZK HADOOP进程 HADOOP-NODE1 10.20.0.11 JDK,HADOOP NameNode,DFSZKFailoverController(ZKFC) HADOOP-NODE2 10.20.0.12 JDK,HADOOP NameNode,DFSZKFailoverController(ZKFC) HADOOP-NODE3 10.20.0.13 JDK,HADOOP

HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个HDFS集群中只有一个名字空间,并且只有单独的一个NameNode管理所有DataNode的问题. 一.HA机制(High Availability) 1.HA集群 HDFS 的高可用性(HA, High Availability)是为了解决集群不可用的问题引入的,集群不可用主要是宕机. NameNode 软硬件升级等导致的. HA 机制通过提供选择运行在同一集群中的一个热备用的"主/备"两个冗余 Name

Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

一,在hadoop中的mapreduce的job提交过程比较繁琐,但掌握job的提交过程是我们进入深入学习的必要. 二,mapreduce的shuffle机制 三,Hadoop的HA机制.

Zookeeper在Hadoop的HA中的应用 非HA的弊端: HDFS集群的分布式存储是靠namenode节点(namenode负责响应客户端请求)来实现.在非HA集群中一旦namenode宕机,虽然元数据不会丢失,但整个集群将无法对外提供服务,导致HDFS服务的可靠性不高,这在实际应用场景中显然是不可行的.  HA机制

一.概述 为了提升集群的HA,Kafka从0.8版本开始引入了副本(Replica)机制,增加副本机制后,每个副本可以有多个副本,针对每个分区,都会从副本集(Assigned Replica,AR)中,选取一个副本作为Leader副本,所有读写请求都由Leader副本处理,其余的副本被称为Follwer副本,其会从Leader副本拉取消息更新到本地.因此,Follower更像是Leader的热备. 一般情况下,同一个分区的多个副本会被均匀的分配到集群中的不同Broker上,当leader副本所在

1.说明 针对需要恢复的应用场景,提供了HA的的机制 内部实现原理:基于checkpoint的 当程序被kill的时候,下次恢复的时候,会从checkpoint对用的文件中进行数据的恢复 2.HA原理 当job执行的时候,将数据同步到checkpoint设置的对应文件夹中 同步的数据包括: 类的信息(包名 + 类名) Job DAG执行图(在运行后,代码的DAG图不能进行任何修改,否则下次执行的时候会报错<类型不匹配>; 只要DAG图不变,其它API内部的代码执行逻辑可以随便更改) Job执行

1.概述 Kafka 快速稳定的发展,得到越来越多开发者和使用者的青睐.它的流行得益于它底层的设计和操作简单,存储系统高效,以及充分利用磁盘顺序读写等特性,和其实时在线的业务场景.对于Kafka来说,它是一个分布式的,可分区的,多副本,多订阅者的,基于Zookeeper统一协调的分布式日志系统.常见的可以用于系统日志,业务日志,消息数据等.那今天笔者给大家分析Kafka的存储机制和副本的相关内容. 2.Replication Replication是Kafka的重要特性之一,针对其Kafka B

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:温球良 导语 最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲,由于接触时间不长,很多技术细节认识不够,也没讲清楚,作为一个技术人员,本着追根溯源的精神,还是有必要吃透,也为自己的工作沉淀一些经验总结.网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA,对于HA为什么要这么做描述甚少,所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍,主要是介绍HA是怎么运作,QJM又是怎么发挥功效的. 一.Hadoop 系统架构 1.1 Hadoop1.x和

1.概述 在Kafka0.9版本之前,Kafka集群时没有安全机制的.Kafka Client应用可以通过连接Zookeeper地址,例如zk1:2181:zk2:2181,zk3:2181等.来获取存储在Zookeeper中的Kafka元数据信息.拿到Kafka Broker地址后,连接到Kafka集群,就可以操作集群上的所有主题了.由于没有权限控制,集群核心的业务主题时存在风险的. 2.内容 2.2 身份认证 Kafka的认证范围包含如下: Client与Broker之间 Broker与Br

一:数据格式与数据存储 1.总结 存储在磁盘文件中(index+log) 顺序读写的 基于offset偏移量来管理数据的(主要是读操作) 由分区器根据key值决定数据分布到哪个分区,默认使用hash 2.发送的消息格式 3.log消息格式 4.存储机制 . 二:分布式机制 1.总结 一个分区可以存在多个备份分区 只有一个分区是leader,leader分区提供数据的读写 一个broker上可能存在多个leader 2.机制 3.副本的复制 4.leader选举 -----------------

一.问题描述 由于namenode 是HDFS的大脑,而这个大脑又是单点,如果大脑出现故障,则整个分布式存储系统就瘫痪了.HA(High Available)机制就是用来解决这样一个问题的.碰到这么个问题,首先本能的想到的就是冗余备份,备份的方式有很多种,前辈们设计的有元数据备份方案,secondary namenode以及avatarnode等方案.而这些方案中最有优势的自然是能够让HDFS以最短的时间完成故障切换的方案.也就是我们今天要讨论的avatarnode. 二.基本结构 primar