1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

1.开始 1.1 简介 什么是事件流? 事件流相当于人体的中枢神经系统的数字化.它是 "永远在线 "世界的技术基础,在这个世界里,业务越来越多地被软件定义和自动化,软件的用户更是软件. 从技术上讲,事件流是指以事件流的形式从数据库.传感器.移动设备.云服务和软件应用等事件源中实时捕获数据:将这些事件流持久地存储起来,以便日后检索:对事件流进行实时以及回顾性的操作.处理和反应:并根据需要将事件流路由到不同的目的技术.因此,事件流确保了数据的连续流动和解释,从而使正确的信息在正确的时间和地

1.zookeeper简介 zookeeper是Hadoop的子项目,在大型分布式系统中,zookeeper封装好了一些复杂易出错的服务,提供简单易用的接口,给使用者提供高效稳定的服务.这些服务包括配 置维护.名字服务.分布式同步.组服务等.当前zookeeper提供C和Java两种语言的接口,在百度实习期间参与百度开放云项目,中间的需要维护一些统一的配置,zookeeper显然 是首选的开源工具.由于能力受限,经验不足,我在项目中只是使用了zookeeper提供的配置维护的功能,其他功能有待进

在大数据领域有很多耳熟能详的框架,今天要介绍的就是 zookeeper.flume.kafka.因为平时是做数据接入的,所以对这些实时的数据处理系统不是很熟悉.通过官网的简要介绍,搭建了一套简要的平台,主要实现的功能是消费 kafka 中从 flume 传递过来的消息,当让为了方便这里所有的输入输出都在控制台完成.当然注意我所使用的版本,切不可生搬硬套,这是学习技术的大忌,当然这些系统都是在 Linux 或者 macOS 系统下运行的,如果是Windows就不要尝试了. 其实大数据平台上面有很多

http://www.techburps.com/misc/download-and-install-apache-zookeepr/36 In previous article of this Big-Data tutorials series we have seen, What is Apache Zookeeper, Why do we need it and How it works ?. In this particular article we will see how to do

Dubbo背景和简介 Dubbo开始于电商系统,因此在这里先从电商系统的演变讲起. 1.单一应用框架(ORM) 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能如下单支付等都部署在一起,以减少部署节点和成本. 缺点:单一的系统架构,使得在开发过程中,占用的资源越来越多,而且随着流量的增加越来越难以维护 2.垂直应用框架(MVC) 垂直应用架构解决了单一应用架构所面临的扩容问题,流量能够分散到各个子系统当中,且系统的体积可控,一定程度上降低了开发人员之间协同以及维护的成本,提升了开发效率. 缺点:但是在

http://www.techweb.com.cn/network/hardware/2015-12-25/2246973.shtml 背景 大多数系统都是从一个单一系统开始起步的,随着公司业务的快速发展,这个单一系统变得越来越庞大,带来几个问题: 1. 随着访问量的不断攀升,纯粹通过提升机器的性能来已经不能解决问题,系统无法进行有效的水平扩展 2. 维护这个单一系统,变得越来越复杂 3. 同时,随着业务场景的不同以及大研发的招兵买马带来了不同技术背景的工程师,在原有达达Python技术栈的基础

写了一个关于zookeepeer应用的简单demo 服务端定时的向zookeeper集群注册,客户端监听zookeeper服务节点变化,一旦变化,立刻响应,更新服务端列表 服务端代码: #include <zookeeper/zookeeper.h> #include <zookeeper/zookeeper_log.h> #include <iostream> using namespace std; zhandle_t* zkhandle = NULL; const

我们都知道kafka利用zookeeper做分布式管理,具体创建使用了哪些znode节点呢? 答案均在源码的ZkData.scala文件中,具体路径如下: https://github.com/apache/kafka/edit/2.1/core/src/main/scala/kafka/zk/ZkData.scala 详细文件内容如下: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * cont

大数据集群环境 zookeeper集群环境准备 zookeeper集群安装脚本,如果安装需要保持zookeeper保持相同目录,并且有可执行权限,需要准备如下 编写脚本: vi zkInstall.sh #!/bin/bash back=`pwd` # 解压tar包 mkdir -p /export/servers/ cd /export/servers/ home=`pwd` echo $home xrsync.sh $home cd $back tar -zxvf zookeeper-*.t

右击任务栏 Docker 图标 `Restart` 或 `Quit Docker Deskto` 后之前正常的 zookeeper 容器不会自动启动 通过命令 docker start zk1 启动报错如下错误: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint zk1 (7cfb61e95c9ae834e3339d98574ac96f12ab94659bcf573a2a

(1) 相关博文地址: 学习一下 SpringCloud (一)-- 从单体架构到微服务架构.代码拆分(maven 聚合): https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html (2)代码地址: https://github.com/lyh-man/SpringCloudDemo 一.从零开始 搭建.优化 微服务 1.项目说明 [基本说明:] 上一篇介绍了 架构演变 以及 代码拆分,详见:https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14

前言 当下Java 生态环境里面,微服务占据了非常大的份额,现在大部分新开发的 Java选型的后台程序都很奇妙的会跟微服务发生一些关系.那目前市面上主流的微服务方向主要有 Spring 家族推出的Spring Boot Cloud 还有阿里巴巴推出的 Dubbo 服务. 这两种服务我都大体上的使用过,说一下我的感受.我感觉Spring Boot Cloud 周边的服务功能框架比较健全,如果希望快速的搭建起一个大型的商业类型的项目可以选择Spring Boot Cloud,毕竟人家血统纯正的 Sp

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,

选主 使用ZooKeeper选主的一个简单方法是,在创建znode时使用Sequence和Ephemeral标志.主要思想是,使用一个znode,比如"/election",每个客户端创建一个子节点"/election/guid-n_",并同时使用Sequence和Ephemeral标志.使用sequence标志后ZooKeeper会自动递增序列号.拥有最小编号的节点就是主节点. 这还不是全部,同时还需要watch主节点的失效,在当前主节点失效后,会产生新的主节点.

zookeeper中session意味着一个物理连接,客户端连接服务器成功之后,会发送一个连接型请求,此时就会有session 产生. session由sessionTracker产生的,sessionTracker的实现有SessionTrackerImpl,LocalSessionTracker,LeaderSessionTracker(leader),LearnerSessionTracker(follow and oberser)四种实现.它们的分支由各自的zookeeperServer

leader的实现类为LeaderZooKeeperServer,它间接继承自标准ZookeeperServer.它规定了请求到达leader时需要经历的路径: PrepRequestProcessor -> ProposalRequestProcessor ->CommitProcessor -> Leader.ToBeAppliedRequestProcessor ->FinalRequestProcessor 具体情况可以参看代码: @Override protected v

上文: zookeeper源码分析之一服务端启动过程 中,我们介绍了zookeeper服务器的启动过程,其中单机是ZookeeperServer启动,集群使用QuorumPeer启动,那么这次我们分析各自一下消息处理过程: 前文可以看到在 1.在单机情况下NettyServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer来处理消息: public synchronized void startup() { if (sessionTracker == null) { createSe

znode 可以被监控,包括这个目录节点中存储的数据的修改,子节点目录的变化等,一旦变化可以通知设置监控的客户端,这个功能是zookeeper对于应用最重要的特性,通过这个特性可以实现的功能包括配置的集中管理,集群管理,分布式锁等等. 知识准备: zookeeper定义的状态有: Unknown (-1),Disconnected (0),NoSyncConnected (1),SyncConnected (3),AuthFailed (4),ConnectedReadOnly (5),Sasl

ZooKeeper Client Library提供了丰富直观的API供用户程序使用,下面是一些常用的API: create(path, data, flags): 创建一个ZNode, path是其路径,data是要存储在该ZNode上的数据,flags常用的有: PERSISTEN, PERSISTENT_SEQUENTAIL, EPHEMERAL, EPHEMERAL_SEQUENTAIL delete(path, version): 删除一个ZNode,可以通过version删除指定的版