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

ZooKeeper学习笔记 1.   zookeeper基本概念 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hadoop和Habase的重要组件,是为分布式应用提供一致性服务的软件. 2.   zookeeper的特征 2.1. 简易 ZooKeeper的最重要核心就是一个精简文件系统,提供一些简单的操作以及附加的抽象(例如排序和通知). 2.2. 易表达 ZooKeeper的原型是一个丰富的集合,它们是一些已建好的块,可以用来构建大型的协作数据结构和协议,例如:分布

服务器角色 服务器 192.168.58.180 192.168.58.181 192.168.58.182 192.168.58.183 Name CentOSMaster Slvae1 Slave2 StandByNameNode NameNode  Yes      Yes DataNode    Yes  Yes  Yes journalNode    Yes  yes  Yes ZooKeeper  Yes  Yes    Yes ZKFC  Yes      Yes Spark  Y

一.ZooKeeper权限管理机制 1.1 权限管理ACL(Access Control List) ZooKeeper 的权限管理亦即ACL 控制功能,使用ACL来对Znode进行访问控制.ACL的实现和Unix文件访问许可非常相似:它使用许可位来对一个节点的不同操作进行允许或禁止的权限控制.但是和标准的Unix许可不同的是,Zookeeper对于用户类别的区分,不止局限于所有者(owner).组 (group).所有人(world)三个级别.Zookeeper中,数据节点没有"所有者&quo

1. 什么是ZooKeeper? ZooKeeper是一组工具,用来配置和支持分布式调度. 它能处理分布式应用的“部分失败”问题. 什么是部分失败? 部分失败是分布式处理系统的固有特征,即发送者无法知道接收者是否收到消息,它出现的可能性有 网络传输出现问题.接收进程已经死掉等. ZooKeeper是Hadoop的分布式协调服务,ZooKeeper是Hadoop生态系统的一部分,但又远不止如此,它能支持更多类似的分布式平台和系统,如Jubatus,Cassender等等. 而且HBase明确指出至

本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法.我们的例子使用的是python. 使用的库是kazoo,安装方式 pip install kazoo  应用场景: 多个实例部署,但不是"去中心化"的部署方式: 有且只有一个节点作为master,履行master的职责,在例子中是注册调度器: 其他实例作为slave,不提供调度功能,但是在master节点挂掉之后,可以重新进行选主调度. 1.注册调度器 我们只给出伪代码,简单的打印调度器注册结果. # -*- coding:utf-8

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.服务器环境 主机名 IP 用户名 密码 安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/hadoop/ master189 192.168.29.189 hadoop hadoop /home/hadoop/ slave190 192.168.29.190 hadoop hadoop /home/hadoop/ 二.集群规划 master188 master189 slave190 Nam

SolrCloud是什么 参考 solrCloud官网介绍 http://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/solrcloud.html Apache Solr 可以设置solr集群,并且有容错性和高可用性能力,这被称为SolrCloud,它的功能是提供分布式索引和搜索,支持以下功能: 集中式的中央配置 自动负载平衡和故障切换 ZooKeeper集成,用于集群协调和配置. SolrCloud是灵活的分布式搜索和索引,没有主节点分配节点,分片和副本.相反,Solr使

转载自: http://dockone.io/article/78 [编者的话]本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务(注:WebServices体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验.本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方面是非常有经验的,这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点.CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的优劣,并提出了在云平台构建发现服务

原文链接:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4133784.html 一.ZooKeeper权限管理机制 1.1 权限管理ACL(Access Control List) ZooKeeper 的权限管理亦即ACL 控制功能,使用ACL来对Znode进行访问控制.ACL的实现和Unix文件访问许可非常相似:它使用许可位来对一个节点的不同操作进行允许或禁止的权限控制.但是和标准的Unix许可不同的是,Zookeeper对于用户类别的区分,不止局限于所有者(own

[编者的话]本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务(注:WebServices体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验.本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方面是非常有经验的,这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点.CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的优劣,并提出了在云平台构建发现服务的方法论. 背景 很多公司选择使用ZooKeeper作为Servic

1 硬件环境 Ubuntu 14.10 64位 2 软件环境 openjdk-7-jdk hadoop 2.6.0 zookeeper-3.4.6 hbase-1.0.0 3 机群规划 3.1 zookeeper配置-机器结点 192.168.1.100 1421-0000192.168.1.106 1421-0003192.168.1.107 1421-0004192.168.1.108 1421-0005192.168.1.109 1421-0006 3.2 hadoop配置-机器结点 19

一.ZooKeeper权限管理机制 1.1 权限管理ACL(Access Control List) ZooKeeper 的权限管理亦即ACL 控制功能,使用ACL来对Znode进行访问控制.ACL的实现和Unix文件访问许可非常相似:它使用许可位来对一个节点的不同操作进行允许或禁止的权 限控制.但是和标准的Unix许可不同的是,Zookeeper对于用户类别的区分,不止局限于所有者(owner).组 (group).所有人(world)三个级别.Zookeeper中,数据节点没有"所有者&qu

前言 在现在云计算和大数据快速发展的今天,业务快速发展和变化.我们以前的单一应用难以应对这种快速的变化, 因此我们需要将以前单一的大应用不断进行差分,分成若干微小的应用或者服务,这就是微服务的思想.但是当我们对服务进行拆分之后,我们将又面临新的问题.服务之间该如何调用?直接调用?当服务很少只有几个的时候你可能感觉直接调用是最高效和便捷的,但是当服务多达上千个呢?这时我们又该怎么来管理我们的调用关系呢? 服务间直接调用 服务注册中心解决的问题 服务注册中心主要解决两个关键问题:服务注册和服务发现.

来源:https://blog.csdn.net/u011414200/article/details/50336735 一 非 HDFS HA 集群转换成 HA 集群二 HDFS 的 HA 自动切换命令1 获得当前 NameNode 的 active 和 standby 状态2 NameNode 的 active 和 standby 状态切换3 HDFS HA自动切换比手工切换多出来的步骤三 ResourceManager 的 HA 自动切换命令1 获得当前 RM 的 active 和 sta

http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=19979&cid=16 [日期:2015-04-29] 来源:dockerone   作者: [字体:大 中 小] 本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为 Service发现服务(注:WebServices 体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验.本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方面是非常有经验的,这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点.C

zookeeper是一个强一致[不严格]的分布式数据库,由多个节点共同组成一个分布式集群,挂掉任意一个节点,数据库仍然可以正常工作,客户端无感知故障切换.客户端向任意一个节点写入数据,其它节点可以立即看到最新的数据. zookeeper的内部是一个key/value存储引擎,key是以树状的形式构成了一个多级的层次结构,每一个节点既可以存储数据,又可以作为一个目录存放下一级子节点. zookeeper提供了创建/修改/删除节点的api,如果父节点没有创建,字节点会创建失败.如果父节点还有子节点,

转载来源:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4133784.html 一.ZooKeeper权限管理机制 1.1 权限管理ACL(Access Control List) ZooKeeper 的权限管理亦即ACL 控制功能,使用ACL来对Znode进行访问控制.ACL的实现和Unix文件访问许可非常相似:它使用许可位来对一个节点的不同操作进行允许或禁止的权限控制.但是和标准的Unix许可不同的是,Zookeeper对于用户类别的区分,不止局限于所有者(own

1. 测试环境 操作系统 CentOS 6.5. 总共5台机器,前两台作为namenode,称之为 nn01.nn02:后三台作为datanode,称为 dn01.dn02.dn03. 每台机器的内存为8GB.确保每台机器都有 8GB 以上内存,因为 HBase 对配置的要求很高,如果低于 8GB,有可能会卡到,出现各种超时故障. 每台机器的硬盘为 60GB.只要保证有一个分区达到30GB以上就可以了,到时候用这个分区来存放Hadoop和HBase的数据和日志. JDK版本为Oracle JDK

分布式一致性 分布式文件系统.缓存系统和数据库等大型分布式存储系统中,分布式一致性都是一个重要的问题. 什么是分布式一致性?分布式一致性分为哪些类型?分布式系统达到一致性后将会是一个什么样的状态? 如果失去了分布式一致性,分布式系统是否还可以依赖? 如果一味地追求一致性,对系统的整体架构和性能会有多大的影响? 每次写需求的时候总会思考,在某些特殊恶劣的条件下,这些代码的运行结果会是什么? 尽管在实习期间,已经遇到了很多次 因为代码漏洞导致线上环境数据不一致而导致被迫改数据库的问题,对此已见怪不怪

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,