本文主要阐述大数据平台环境zookeeper常见异常和解决方案 1.Connection reset by peer异常 异常说明 我们现在项目有个任务OneMinuteDataSync是用spark将实时数据同步插入到hbase中,程序已经稳定运行很长一段时间,不过最近数据量增加比较多,任务运行一段时间后,突然僵死几个小时后,有恢复正常继续运行,如下图,任务正常运行情况下耗时15s左右,但2017-07-11 04:33:00这个批次运行了9486s,而凌晨数据量很少的,才13w左右,白天峰值

0. 说明 记录 ZooKeeper 的读写操作和选举机制 1. ZooKeeper 的读写操作 读操作:所有 ZooKeeper 节点都可以提供读请求(包括 follower 和 leader ) 写操作:需要先通过 leader 节点,leader 同意之后,可以向指定节点写入 2. ZooKeeper 的选举机制 2.1 说明 ZooKeeper 虽然在配置文件中并没有指定 master 和 slave,但是 ZooKeeper 工作时,只有一个节点为 leader,其他则为 follow

今天我们来说说 Zookeeper 客户端启动,整个文章分三个部分:第一部分是 Zookeeper 原生 API 客户端,第二部分是开源客户端 ZkClient,第三部分是开源客户端 Curator. [Zookeeper API]  <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.

一.概念与HA思路 1. 首先Hadoop架构为主从架构(NameNode/DataNode) 2. NameNode管理着文件系统和与维护客户端访问DataNode 3. Hadoop 2.0 之前的版本,集群中NameNode存在单点故障(SPOF) 4. 单个NameNode机器宕机将导致集群无法使用,直到管理员重启 5. 单个NameNode机器升级时也会导致集群无法使用 6. HDFS HA用于解决单节点故障(使用Active/Standby两个NameNode交替) 方案一:借助质量

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

一 HDFS HA架构图 二 HDFS HA组件 Active NameNode和Standby NameNode 在NameNode的HA方案中有两个不同状态的NameNode,分别为活跃态(Active)和备用状态(Standby),其中只有Active NameNode能对外提供服务,Standby NameNode会根据Active NameNode的状态变化,在必要时可切换成Active. ZKFC ZKFC即ZKFailoverController,是基于Zookeeper的故障转移

官网:https://shiro.apache.org/ 一. 概述 Shiro作为一个开源的权限框架,其组件化的设计思想使得开发者可以根据具体业务场景灵活地实现权限管理方案,权限粒度的控制非常方便. 首先,我们来看看Shiro框架的架构图: 从上图我们可以很清晰地看到,CacheManager也是Shiro架构中的主要组件之一,Shiro正是通过CacheManager组件实现权限数据缓存. 当权限信息存放在数据库中时,对于每次前端的访问请求都需要进行一次数据库查询.特别是在大量使用shiro

Druid (大数据实时统计分析数据存储) Druid 是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储.这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式.shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析. 1. 介绍 在最近几年,互联网技术的快速增长已经产生了大量由机器产生的数据. 单独来看,这些数据包含很少的有用信息,价值都是很低的.从这些巨大的数据里面分析出有用的信息需要大量的时间和资源,很多公司都选择了放弃这些数据. 虽然已

前面安装好三节点的centos 6.5 和配置好静态ip,这里就不多说了 创建kfk用户,然后重启 Last login: Fri Jan :: from 192.168.86.1 [spark@spark1 ~]$ su Password: [root@spark1 spark]# adduser kfk [root@spark1 spark]# passwd kfk Changing password for user kfk. New password: BAD PASSWORD: it

Druid.io(以下简称Druid)是2013年底开源出来的, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题. Druid简介: Druid是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储.这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式.shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析. 互联网技术的快速增长催生了各类大体量的数据,Hadoop很大的贡献在于帮助企业将他们那些

1.Kafka背景 * LinkedIn开发,2011年成为Apache的一个开源项目* 2012年,成为Apache的一个顶级项目* 基于java和Scala编写, 基于发布-订阅模型的消息系统(离线-在线消费都支持)* 分布式.高性能(o(1)的磁盘数据结构完成消息持久化,OS:预读后写:磁盘顺序访问>内存随机访问),具有容错性(数据以Partion形式保存在磁盘.并在集群内复制)* kafka需要构建在zookeeper之上,当前已经能够和storm,spark集成,构成flume-kaf

一.简介 JStorm是一个分布式实时计算引擎.JStorm是一个类似于Hadoop MapReduce的系统,用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务交给JStorm系统,JStorm将这个任务跑起来,并按7*24小时运行.如果中间一个worker发生了意外故障,调度器立即分配一个新的worker来替换这个失效的worker. 从应用的角度上看,JStorm是一种遵循某种编程规范的分布式应用:从系统的角度上看,JStorm是一套类似MapReduce的调度系统:从数据角度上看,JStor

原文链接 https://www.w3cschool.cn/solr_doc 当您的集合对于一个节点来说太大时,您可以通过创建多个分片将其分解并分段存储. 碎片是集合的逻辑分区,包含集合中的文档的子集,使集合中的每个文档都包含在一个碎片中.哪个碎片包含集合中的每个文档取决于该集合的整体“碎片”策略. 例如,您可能有一个集合,其中每个文档的“国家/地区”字段确定它属于哪个分片,因此来自同一个国家/地区的文档位于同一位置.不同的集合可以简单地在每个文档的uniqueKey上使用“哈希”来确定其碎片.

Solr分片描述 分片是集合的逻辑分区,包含集合中文档的子集,这样集合中的每个文档都正好包含在一个分片中.集合中包含每个文档的分片取决于集合的整体"分片"策略. 当您的集合对于一个节点来说太大时,您可以通过创建多个分片将其分解并分段存储. 例如,您可能有一个集合,其中每个文档的"country"字段确定它是哪个shard的一部分,因此来自同一国家的文档位于同一个位置.不同的集合可能只在每个文档的uniquekey上使用"hash"来确定其分片.

1. Kafka简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统. storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. Kafka适合离

复杂的软件集群系统从来绕不开高可用.负载均衡等问题,大数据系统更是如此. 高可用:计算机系统的可用性定义为系统保持正常运行时间的百分比,具体手段有自动检测,自动切换,自动恢复等. 负载均衡:主要解决单节点数据流量过大.网络负荷过重,一是为了防止单节点负载过大压垮节点导致系统瘫痪,二是益于分摊负载充分挖掘集群潜力. 大数据系统的根本思想在于使用多机器的高并发机器突破单机器算力及存储空间不足的瓶颈,通过水平扩展(分布式)及纵向扩展(微服务拆分)等方式实现集群能力的稳定提升.问题在于当前大数据组件如H

目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 ZKFailoverControll

一.说明 从上一节可看出,虽然搭建好了HA架构,但是只能手动进行active与standby的切换: 接下来看一下用zookeeper进行自动故障转移: # 在启动HA之后,两个NameNode都是standby状态,可以利用zookeeper的选举功能,选出一个当Active # 监控 ZKFC FailoverController 二.配置 1.hdfs-site.xml #"开启自动转移功能",加入以下内容: <property> <name>dfs.ha

一.连接多个服务器,用逗号隔开 如果在连接时候zk服务器宕机 To create a client session the application code must provide a connection string containing a comma separated list of host:port pairs, each corresponding to a ZooKeeper server (e.g. "127.0.0.1:4545" or "127.0.

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1