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大數據技術培訓:Zookeeper集群管理與選舉

時間:2018-09-05 17:34     來源:千鋒教育 作者:千鋒大數據
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  大數據技術的學習,逐漸成為很多程序員的必修課,因為趨勢也是因為自己的職業生涯。在各個技術社區分享交流成為很多人學習的方式,今天很榮幸找到千鋒大數據培訓老師,給我們分享一些大數據基礎知識,大家可以一起學習!

圖片1

  1.集群機器監控

  這通常用于那種對集群中機器狀態,機器在線率有較高要求的場景,能夠快速對集群中機器變化作出響應。這樣的場景中,往往有一個監控系統,實時檢測集群機器是否存活。過去的做法通常是:監控系統通過某種手段(比如ping)定時檢測每個機器,或者每個機器自己定時向監控系統匯報“我還活著”。 這種做法可行,但是存在兩個比較明顯的問題:

  集群中機器有變動的時候,牽連修改的東西比較多。

  有一定的延時。

  利用ZooKeeper有兩個特性,就可以實時另一種集群機器存活性監控系統:

  客戶端在節點 x 上注冊一個Watcher,那么如果 x?的子節點變化了,會通知該客戶端。

  創建EPHEMERAL類型的節點,一旦客戶端和服務器的會話結束或過期,那么該節點就會消失。

  例如,監控系統在 /clusterServers 節點上注冊一個Watcher,以后每動態加機器,那么就往 /clusterServers 下創建一個 EPHEMERAL類型的節點:/clusterServers/{hostname}. 這樣,監控系統就能夠實時知道機器的增減情況,至于后續處理就是監控系統的業務了。

  2.Master選舉

  在分布式環境中,相同的業務應用分布在不同的機器上,有些業務邏輯(例如一些耗時的計算,網絡I/O處理),往往只需要讓整個集群中的某一臺機器進行執行,其余機器可以共享這個結果,這樣可以大大減少重復勞動,提高性能,于是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。

  利用ZooKeeper的強一致性,能夠保證在分布式高并發情況下節點創建的全局唯一性,即:同時有多個客戶端請求創建 /currentMaster 節點,終究一定只有一個客戶端請求能夠創建成功。利用這個特性,就能很輕易的在分布式環境中進行集群選取了。

  另外,這種場景演化一下,就是動態Master選舉。這就要用到?EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節點的特性了。

  上文中提到,所有客戶端創建請求,最終只有一個能夠創建成功。在這里稍微變化下,就是允許所有請求都能夠創建成功,但是得有個創建順序,于是所有的請求最終在ZK上創建結果的一種可能情況是這樣: /currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master,如果這個機器掛了,由于他創建的節點會馬上小時,那么之后最小的那個機器就是Master了。

  3.搜索系統

  在搜索系統中,如果集群中每個機器都生成一份全量索引,不僅耗時,而且不能保證彼此之間索引數據一致。因此讓集群中的Master來進行全量索引的生成,然后同步到集群中其它機器。另外,Master選舉的容災措施是,可以隨時進行手動指定master,就是說應用在zk在無法獲取master信息時,可以通過比如http方式,向一個地方獲取master。

  在Hbase中,也是使用ZooKeeper來實現動態HMaster的選舉。在Hbase實現中,會在ZK上存儲一些ROOT表的地址和 HMaster的地址,HRegionServer也會把自己以臨時節點(Ephemeral)的方式注冊到Zookeeper中,使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的存活狀態,同時,一旦HMaster出現問題,會重新選舉出一個HMaster來運行,從而避免了 HMaster的單點問題

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