除了Leader和Follow模式之外,还有第三种模式:Observer模式. Observer:在不伤害写性能的情况下扩展ZooKeeper. 虽然通过Client直接连接到ZooKeeper集群的性能已经很好了,可是这样的架构假设要承受超大规模的Client,就必须添加ZooKeeper集群的Server数量,随着Server的添加,ZooKeeper集群的写性能必定下降.我们知道ZooKeeper的ZNode变更是要过半数投票通过,随着机器的添加,因为网络消耗等原因必定导致投票成本添加,从

Tips 有关ZooKeeper部署和管理的详细说明,请参阅官方文档http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperAdmin.html. 1. 配置ZooKeeper服务 ZooKeeper服务器中包含各种配置参数.这些参数在zoo.cfg的配置文件中定义.如果它们被配置为相同的应用程序,部署在ZooKeeper服务中的服务器可以共享一个文件.myid文件将服务器和其他服务器区分开来.虽然该配置文件中的默认选项通常为应用程序的评估或测试提供最常见的

部署 这部分包含了部署ZooKeeper的信息和覆盖这些话题 系统要求 集群(多服务)安装 单服务和开发者安装 前两部分假定你对在例如数据中心的生产环境安装ZooKeeper有兴趣.最后一部分包含你在一个有限的基础上安装ZooKeeper的情况 - 为了评估,测试,或者开发 - 但是不在生产环境 . 系统要求 支持的平台 GNU/Linux作为服务端和客户端的开发和生产平台被支持 Sun Solaris作为服务端和客户端的开发和生产平台被支持 FreeBSD作为服务端和客户端的开发和生产平台被支

一.前言 ZooKeeper的功能特性通过ZooKeeper配置文件来进行控制管理( zoo.cfg配置文件). ZooKeeper这样的设计其实是有它自身的原因的.通过前面对ZooKeeper的配置可以看出,对ZooKeeper集群进行配置的时候,它的配置文档是完全相同的(对于集群伪分布模式来说,只有很少的部分是不同的).这样的配置方使得在部署ZooKeeper服务的时候非常地方便.另外,如果服务器使用不同的配置文件,必须要确保不同配置文件中的服务器列表相匹配. 在设置ZooKeeper配置文

本文作者:HelloGitHub-老荀 本文是 HelloZooKeeper 系列的最后一篇文章,接下来主要聊聊面试中如果被问到 ZooKeeper 的问题如何回答,也可以当作学完本系列的测试. 准备好了吗?面试开始喽~「首发于 HelloGitHub 公众号」 一.模拟面试 终于来到重头戏了,本小节我会从网上找到一些关于 ZK 的面试题进行剖析讲解,并且站在面试官的基础上分析考点,相信看完这一节,出去面试再碰到 ZK 相关的问题你便能披荆斩棘.所向披靡! 我先给大家模拟一个面试的场景: 面试官

ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个构建在Paxos算法上的高可用的分布式数据管理与系统协调框架,提供了一系列原语集,更上层的应用可以用它来实现同步,配置管理,名称服务,Master选举,分布式锁,分布式队列等. ZooKeeper提供如下服务保证 顺序一致性: client的updates请求都会根据它发出的顺序被顺序的处理 原子性: 一个update操作要么成功要么失败,没有其他可能的结果 一致性的镜像: client不论连接到哪个server,展示给它都是同一个视图 可靠性:

Deployment System Requirements Supported Platforms Required Software Clustered (Multi-Server) Setup Single Server and Developer Setup Administration Designing a ZooKeeper Deployment Cross Machine Requirements Single Machine Requirements Provisioning

Short Description: The article talks about the basic health checks to be performed when working on issues related to slow zookeeper performance Article Zookeeper is one of the most critical components in an HDP cluster, but it is also one that is giv

1. 概览 ZooKeeper是一个供其它分布式应用程序使用的软件, 它为其它分布式应用程序提供所谓的协调服务. 所谓的协调服务, 是指ZooKeeper的如下能力 naming 命名 configuration management 配置管理 synchronization 同步 group service 分组服务 上面四个功能可能现在不太好说清, 但大致上目前你需要明白ZooKeeper就是为其它分布式应用程序提供一些基础功能的程序就好了. 我们以其中的配置管理为例. 假设你在写一个可横向

Zookeeper 简单介绍 Apache Zookeeper是开发和维护开源服务器的服务,它能够实现高度可靠的分布式协调. 安装Zookeeper(无需安装) wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz tar zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz 安装Zookeeper C扩展支持 cd zookeeper-3.4.8/src/c ./con

一.背景 在我们部署完kafka之后,虽然我们已经可以“肆意”的用kafka了,但是在一个大公司的实际生产环境中,kafka集群往往十分庞大,每个使用者都应该只关心自己所负责的Topic,并且对其他人所使用的Topic没有权限.这样一来可以将资源隔离开来,二来可以防止误操作. 在权限控制之前,我们必须要启用的就是用户认证,没有用户,自然没有权限一说了. 二.kafka启用kerberos认证 2.1 在KDC中添加kafka用户,并生成keytab 新建kfaka用户 kadmin.local

作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键的增强是阿里巴巴内部上万节点的 Kubernetes 集群能够平稳支撑 2019 年天猫 618 大促的关键所在. 背景 从阿里巴巴最早期的 AI 系统(2013)开始,集群管理系统经历了多轮的架构演进,到

改天学习一下. https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11570806.html   当 K8s 集群达到万级规模,阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题?   作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键

https://mp.weixin.qq.com/s/lD2b-DZyvRJ3qWqmlvHpxg 从零开始入门 K8s | etcd 性能优化实践 原创 陈星宇 阿里巴巴云原生 2019-12-16 作者 | 陈星宇(宇慕)  阿里云基础技术中台技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 17 讲,点击"阅读原文"直达课程页面. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s

1 节点说明   IP Role 192.168.1.111 ActiveNameNode 192.168.1.112 StandbyNameNode,Master,Worker 192.168.1.113 DataNode,Master,Worker 192.168.1.114 DataNode,Worker HDFS集群和Spark集群之间节点共用. 2 安装HDFS 见HDFS2.X和Hive的安装部署文档:http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3614960

1:Spark1.0.0属性配置方式       Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,而且能够单独为每一个应用程序进行配置.       在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式能够直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf能够对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也能够使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.execu

1:Spark1.0.0属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&qu

应用属性 属性名 缺省值 意义 spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in the UI and in log data. spark.master (none) The cluster manager to connect to. See the list ofallowed master URL’s. spark.executor.memory 512m Amount of memory to

1.Spark1.x 属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&quo

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J