Zookeeper在Hadoop生态系统中的关键作用与应用分析

作者：痛彻心扉哥哥_742 | 来源：互联网 | 2024-11-04 15:48

Zookeeper作为ApacheHadoop生态系统中的一个重要组件，主要致力于解决分布式应用中的常见数据管理难题。它提供了统一的命名服务、状态同步服务以及集群管理功能，有效提升了分布式系统的可靠性和可维护性。此外，Zookeeper还支持配置管理和临时节点管理，进一步增强了其在复杂分布式环境中的应用价值。

Zookeeper 简介

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

Hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop主要包含两部分:HDFS,YARN。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
YARN 主要包含ResourceManager(RM),以及NodeManager(NM)，ApplicationManager(AM),Container四个部分组成，其中RM最为核心，作为全局的资源管理器，他主要负责系统的资源管理与分配关于Hadoop的的更多介绍可参考:http://hadoop.apache.org/
Hadoop面临的问题
在Hadoop中，不管是HDFS,还是YARN,都存在一个问题，由于HDFS使用NameNode管理众多的DataNode节点，YARN使用ResourceManager管理系统的资源分配，所以如果NN节点或者是RM节点出现问题，都会导致整个集群不能正常使用，为了解决这个问题Hadoop针对NN以及RM引入了支持Active/StandBy 模式的HA架构。
正常情况下对于NN以及RM,分别只会有一个Active节点,其他节点为Standby,Active节点负责对外提供服务,当Active的节点由于异常不能对外提供服务时，standby节点会转化为Active节点，继续提供服务
Zookeeper帮助Hadoop解决的问题 下文以YARN为例,描述Zookeeper是如何帮助YARN实现HA机制的

创建锁节点
所有的ResourceManager在启动的时候会竞争写一个/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点(临时节点)，创建成功的ResourceManager节点变成Active节点，其他的切换为StandBy
注册Watcher节点
所有的standby的ResourceManager节点会向/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点注册一个Watcher
主备切换
当Active的ResourceManager节点出现异常或挂掉时，起在zookeeper上创建的临时节点也会被删除，standy的ResourceManager节点检测到该节点发生变化时，会重新发起竞争，直到产生一个Active节点
如果集群中存在两个ResourceManager节点RM1,RM2,在通过竞争操作后，RM1变成了Active后，如果某个时间段RM1由于资源损耗比较严重，产生了假死的现象，此时的zookeeper会以为RM1这台机器出现了故障，于是发起新一轮的竞选，选了RM2作为Active,在RM2变成Active后，RM1恢复了服务但是它任然以为自己是Active的，此时就出现了两个Active的情况，这种情况又称为“脑裂”，为了解决这种问题可以在创建根节点的时候引入ACL控制，这样的话当RM1恢复后尝试更新数据时，会发现对应的节点必须提供RM2的ACL信息才可以更新对应的数据
在Hadoop中负责解决该问题的组件是Hadoop-common 中的ActiveStandElector组件

HDFS的原理与之ResourceManager类似

推荐阅读

int
HBase在金融大数据迁移中的应用与挑战

随着最后一台设备的下线，标志着超过10PB的HBase数据迁移项目顺利完成。目前，新的集群已在新机房稳定运行超过两个月，监控数据显示，新集群的查询响应时间显著降低，系统稳定性大幅提升。此外，数据消费的波动也变得更加平滑，整体性能得到了显著优化。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-31 14:06:06
shell
构建高可用性Spark分布式集群：大数据环境下的最佳实践

在构建高可用性的Spark分布式集群过程中，确保所有节点之间的无密码登录是至关重要的一步。通过在每个节点上生成SSH密钥对（使用 `ssh-keygen -t rsa` 命令并保持默认设置），可以实现这一目标。此外，还需将生成的公钥分发到所有节点的 `~/.ssh/authorized_keys` 文件中，以确保节点间的无缝通信。为了进一步提升集群的稳定性和性能，建议采用负载均衡和故障恢复机制，并定期进行系统监控和维护。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-02 14:18:50
sum
HDFS基础知识与数据读写机制详解

本文详细介绍了HDFS的基础知识及其数据读写机制。首先，文章阐述了HDFS的架构，包括其核心组件及其角色和功能。特别地，对NameNode进行了深入解析，指出其主要负责在内存中存储元数据、目录结构以及文件块的映射关系，并通过持久化方案确保数据的可靠性和高可用性。此外，还探讨了DataNode的角色及其在数据存储和读取过程中的关键作用。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-30 11:58:25
join
NoSQL 数据查询与检索技术解析

NoSQL数据库，即非关系型数据库，有时也被称作Not Only SQL，是一种区别于传统关系型数据库的管理系统。这类数据库设计用于处理大规模、高并发的数据存储与查询需求，特别适用于需要快速读写大量非结构化或半结构化数据的应用场景。NoSQL数据库通过牺牲部分一致性来换取更高的可扩展性和性能，支持分布式部署，能够有效应对互联网时代的海量数据挑战。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-28 18:13:15
join
安装hadoop2.9.2jdk1.8centos7

安装JDK1.8查看JDK1.8的安装https:www.cnblogs.comTJ21p13208514.html安装hadoop上传hadoop下载hadoop地址http:m ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-16 12:02:42
join
数据湖风暴来袭，EMR重磅发布Apache Hudi

Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及流式消费变化数据的能力。应用场景近实时数据摄取Hudi支持插入、更新和删除数据的能力。您 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-14 13:15:48
join
Hadoop集群搭建常见问题与解决方案（一）：避免配置过程中的常见陷阱

在搭建Hadoop集群以处理大规模数据存储和频繁读取需求的过程中，经常会遇到各种配置难题。本文总结了作者在实际部署中遇到的典型问题，并提供了详细的解决方案，帮助读者避免常见的配置陷阱。通过这些经验分享，希望读者能够更加顺利地完成Hadoop集群的搭建和配置。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-03 19:59:23
join
《Hadoop》系列深度探索（三）：物联网技术综述与应用前景

在前一篇文章《Hadoop》系列之“踽踽独行”（二）中，我们详细探讨了云计算的核心概念。本章将重点转向物联网技术，全面解析其基本原理、应用场景及未来发展前景。通过深入分析物联网的架构和技术栈，我们将揭示其在智能城市、工业自动化和智能家居等领域的广泛应用潜力。此外，还将讨论物联网面临的挑战，如数据安全和隐私保护等问题，并展望其在未来技术融合中的重要角色。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-03 18:20:22
main
Hadoop 2.6 日志文件解析与MapReduce日志管理深入探讨

Hadoop 2.6 主要由 HDFS 和 YARN 两大部分组成，其中 YARN 包含了运行在 ResourceManager 的 JVM 中的组件以及在 NodeManager 中运行的部分。本文深入探讨了 Hadoop 2.6 日志文件的解析方法，并详细介绍了 MapReduce 日志管理的最佳实践，旨在帮助用户更好地理解和优化日志处理流程，提高系统运维效率。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-11-03 16:23:38
sum
技术日志：深入探讨Spark Streaming与Spark SQL的融合应用

技术日志：深入探讨Spark Streaming与Spark SQL的融合应用 ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-30 14:20:53
sum
比尔·盖茨最新个人网站出人意料地选择Linux服务器，背后有何深意？

nsitionalENhttp:www.w3.orgTRxhtml1DTDxhtml1-transitional.dtd ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-23 16:28:48
sum
springcloud服务治理Eureka

在分布式系统领域有个著名的CAP定理：C——数据一致性；A——服务可用性；P——服务对网络分区故障的容错性。这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个。Zookee ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-17 19:07:42
input
pyspark RDD数据的读取与保存

数据读取hadoopFileParameters:path–pathtoHadoopfileinputFormatClass–fullyqualifiedclassnameo ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-17 18:31:13
input
Hadoop + Spark安装(三) —— 调hadoop

***************************测试hadoop及问题跟进***************************执行以下语句报错datahadoop-2.9. ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-17 11:56:27
input
Hadoop——实验七：MapReduce编程实践

文章目录一.实验目的二.实验内容三.实验步骤及结果分析 1.基于ubuntukylin14.04(7)版本，安装hadoop-eclipse-kepler-plugi ... [详细]

蜡笔小新 2024-10-14 18:07:40

痛彻心扉哥哥_742

这个家伙很懒，什么也没留下！

Tags | 热门标签

RankList | 热门文章