设为首页 收藏本站
查看: 1312|回复: 1

[经验分享] ZooKeeper伪分布式集群安装及简单使用 java api

[复制链接]

尚未签到

发表于 2017-4-19 12:40:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
  ZooKeeper整体介绍
  一:环境

centos

jdk1.6

zookeeper-3.4.3 下载

二:配置

将解压出来的zookeeper 复制三份,这里分别叫做 zookeeper-1,zookeeper-2和zookeeper-3。

1.  zookeeper-1 配置:

创建data目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data
创建log目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/logs
创建myid文件:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data/myid
内容:
1

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/conf/zoo.cfg文件

内容:
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data
clientPort=2181
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001
server.3=127.0.0.1:4002:5002



2.zookeeper-2 配置:

创建data目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data
创建log目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/logs
创建myid文件:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data/myid
内容:
2

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/conf/zoo.cfg文件
内容:
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data
clientPort=2182
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001 
server.3=127.0.0.1:4002:5002


3.zookeeper-3 配置:

创建data目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data
创建log目录:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/logs
创建myid文件:/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data/myid
内容:
3

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/conf/zoo.cfg文件
内容:
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data
clientPort=2183
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001 
server.3=127.0.0.1:4002:5002


三:启动服务

分别进入三个服务的bin目录 启动服务

bin/zkServer.sh start

出现如下:
JMX enabled by default
Using config: D:\cygwin64\home\zookeeper-3.4.5_1\conf\zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
  通过jps命令可以查看ZooKeeper服务器进程,名称为QuorumPeerMain。

四:客户端连接

成功启动zookeeper服务之后,输入下述命令,连接到zookeeper服务

./zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181


WATCHER::

WatchedEvent state:SyncConnected type:N
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
ZooKeeper -server host:port cmd args
        connect host:port
        get path [watch]
        ls path [watch]
        set path data [version]
        rmr path
        delquota [-n|-b] path
        quit
        printwatches on|off
        create [-s] [-e] path data acl
        stat path [watch]
        close
        ls2 path [watch]
        history
        listquota path
        setAcl path acl
        getAcl path
        sync path
        redo cmdno
        addauth scheme auth
        delete path [version]
        setquota -n|-b val path
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1]

可以通过ZooKeeper的脚本来查看启动状态,包括集群中各个结点的角色(或是Leader,或是Follower),如下所示,是在ZooKeeper集群中的每个结点上查询的结果
  
bin/zkServer.sh status


  五:参数说明


参数名


说明

clientPort客户端连接server的端口,即对外服务端口,一般设置为2181吧。
dataDir存储快照文件snapshot的目录。默认情况下,事务日志也会存储在这里。建议同时配置参数dataLogDir, 事务日志的写性能直接影响zk性能。
tickTimeZK中的一个时间单元。ZK中所有时间都是以这个时间单元为基础,进行整数倍配置的。例如,session的最小超时时间是2*tickTime。
dataLogDir事务日志输出目录。尽量给事务日志的输出配置单独的磁盘或是挂载点,这将极大的提升ZK性能。
(No Java system property)
globalOutstandingLimit最大请求堆积数。默认是1000。ZK运行的时候, 尽管server已经没有空闲来处理更多的客户端请求了,但是还是允许客户端将请求提交到服务器上来,以提高吞吐性能。当然,为了防止Server内存溢出,这个请求堆积数还是需要限制下的。
(Java system property:zookeeper.globalOutstandingLimit.)
preAllocSize预先开辟磁盘空间,用于后续写入事务日志。默认是64M,每个事务日志大小就是64M。如果ZK的快照频率较大的话,建议适当减小这个参数。(Java system property:zookeeper.preAllocSize)
snapCount每 进行snapCount次事务日志输出后,触发一次快照(snapshot), 此时,ZK会生成一个snapshot.*文件,同时创建一个新的事务日志文件log.*。默认是100000.(真正的代码实现中,会进行一定的随机数 处理,以避免所有服务器在同一时间进行快照而影响性能)(Java system property:zookeeper.snapCount)
traceFile用于记录所有请求的log,一般调试过程中可以使用,但是生产环境不建议使用,会严重影响性能。(Java system property:?requestTraceFile)
maxClientCnxns单 个客户端与单台服务器之间的连接数的限制,是ip级别的,默认是60,如果设置为0,那么表明不作任何限制。请注意这个限制的使用范围,仅仅是单台客户端 机器与单台ZK服务器之间的连接数限制,不是针对指定客户端IP,也不是ZK集群的连接数限制,也不是单台ZK对所有客户端的连接数限制。指定客户端IP 的限制策略,这里有一个patch,可以尝试一下:http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1334(No Java system property)
clientPortAddress对于多网卡的机器,可以为每个IP指定不同的监听端口。默认情况是所有IP都监听clientPort指定的端口。New in 3.3.0
minSessionTimeoutmaxSessionTimeoutSession超时时间限制,如果客户端设置的超时时间不在这个范围,那么会被强制设置为最大或最小时间。默认的Session超时时间是在2 * tickTime ~ 20 * tickTime这个范围 New in 3.3.0
fsync.warningthresholdms事务日志输出时,如果调用fsync方法超过指定的超时时间,那么会在日志中输出警告信息。默认是1000ms。(Java system property:fsync.warningthresholdms)New in 3.3.4
autopurge.purgeInterval在上文中已经提到,3.4.0及之后版本,ZK提供了自动清理事务日志和快照文件的功能,这个参数指定了清理频率,单位是小时,需要配置一个1或更大的整数,默认是0,表示不开启自动清理功能。(No Java system property) New in 3.4.0
autopurge.snapRetainCount这个参数和上面的参数搭配使用,这个参数指定了需要保留的文件数目。默认是保留3个。(No Java system property) New in 3.4.0
electionAlg在 之前的版本中, 这个参数配置是允许我们选择leader选举算法,但是由于在以后的版本中,只会留下一种“TCP-based version of fast leader election”算法,所以这个参数目前看来没有用了,这里也不详细展开说了。(No Java system property)
initLimitFollower在启动过程中,会从Leader同步所有最新数据,然后确定自己能够对外服务的起始状态。Leader允许F在initLimit时间内完成这个工作。通常情况下,我们不用太在意这个参数的设置。如果ZK集群的数据量确实很大了,F在启动的时候,从Leader上同步数据的时间也会相应变长,因此在这种情况下,有必要适当调大这个参数了。(No Java system property)
syncLimit在 运行过程中,Leader负责与ZK集群中所有机器进行通信,例如通过一些心跳检测机制,来检测机器的存活状态。如果L发出心跳包在syncLimit之 后,还没有从F那里收到响应,那么就认为这个F已经不在线了。注意:不要把这个参数设置得过大,否则可能会掩盖一些问题。(No Java system property)
leaderServes默认情况下,Leader是会接受客户端连接,并提供正常的读写服务。但是,如果你想让Leader专注于集群中机器的协调,那么可以将这个参数设置为no,这样一来,会大大提高写操作的性能。(Java system property: zookeeper.leaderServes)。
server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]这里的x是一个数字,与myid文件中的id是一致的。右边可以配置两个端口,第一个端口用于F和L之间的数据同步和其它通信,第二个端口用于Leader选举过程中投票通信。
(No Java system property)
group.x=nnnnn[:nnnnn]weight.x=nnnnn对机器分组和权重设置,可以 参见这里(No Java system property)
cnxTimeoutLeader选举过程中,打开一次连接的超时时间,默认是5s。(Java system property: zookeeper.cnxTimeout)
zookeeper.DigestAuthenticationProvider
.superDigest
ZK权限设置相关,具体参见《使用super身份对有权限的节点进行操作》 和 《ZooKeeper权限控制
skipACL对所有客户端请求都不作ACL检查。如果之前节点上设置有权限限制,一旦服务器上打开这个开头,那么也将失效。(Java system property:zookeeper.skipACL)
forceSync这个参数确定了是否需要在事务日志提交的时候调用FileChannel.force来保证数据完全同步到磁盘。(Java system property:zookeeper.forceSync)
jute.maxbuffer每个节点最大数据量,是默认是1M。这个限制必须在server和client端都进行设置才会生效。(Java system property:jute.maxbuffer)
  




六:常用的四字命令


参数名


说明

conf输出server的详细配置信息。New in 3.3.0
 


$>echo conf|nc localhost 2181
clientPort=2181
dataDir=/home/test/taokeeper/zk_data/version-2
dataLogDir=/test/admin/taokeeper/zk_log/version-2
tickTime=2000
maxClientCnxns=1000
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
serverId=2
initLimit=10
syncLimit=5
electionAlg=3
electionPort=3888
quorumPort=2888
peerType=0


cons输出指定server上所有客户端连接的详细信息,包括客户端IP,会话ID等。
New in 3.3.0类似于这样的信息:
 


$>echo cons|nc localhost 2181
/1.2.3.4:43527[1](queued=0,recved=152802,sent=152806,sid=0x2389e662b98c424,lop=PING,
est=1350385542196,to=6000,lcxid=0×114,lzxid=0xffffffffffffffff,lresp=1350690663308,
llat=0,minlat=0,avglat=0,maxlat=483)
……


crst功能性命令。重置所有连接的统计信息。New in 3.3.0
dump这个命令针对Leader执行,用于输出所有等待队列中的会话和临时节点的信息。
envi用于输出server的环境变量。包括操作系统环境和Java环境。
ruok用于测试server是否处于无错状态。如果正常,则返回“imok”,否则没有任何响应。
注意:ruok不是一个特别有用的命令,它不能反映一个server是否处于正常工作。“stat”命令更靠谱。
stat输出server简要状态和连接的客户端信息。
srvr和stat类似,New in 3.3.0
 


$>echo stat|nc localhost 2181
Zookeeper version: 3.3.5-1301095, built on 03/15/2012 19:48 GMT
Clients:
/10.2.3.4:59179[1](queued=0,recved=44845,sent=44845)
Latency min/avg/max: 0/0/1036
Received: 2274602238
Sent: 2277795620
Outstanding: 0
Zxid: 0xa1b3503dd
Mode: leader
Node count: 37473



$>echo srvr|nc localhost 2181
Zookeeper version: 3.3.5-1301095, built on 03/15/2012 19:48 GMT
Latency min/avg/max: 0/0/980
Received: 2592698547
Sent: 2597713974
Outstanding: 0
Zxid: 0xa1b356b5b
Mode: follower
Node count: 37473


srst重置server的统计信息。
wchs列出所有watcher信息概要信息,数量等:New in 3.3.0
 


$>echo wchs|nc localhost 2181
3890 connections watching 537 paths
Total watches:6909


wchc列出所有watcher信息,以watcher的session为归组单元排列,列出该会话订阅了哪些path:New in 3.3.0
 


$>echo wchc|nc localhost 2181
0x2389e662b97917f
/mytest/test/path1/node1
0x3389e65c83cd790
/mytest/test/path1/node2
0x1389e65c7ef6313
/mytest/test/path1/node3
/mytest/test/path1/node1


wchp列出所有watcher信息,以watcher的path为归组单元排列,列出该path被哪些会话订阅着:New in 3.3.0
 


$>echo wchp|nc localhost 2181
/mytest/test/path1/node
0x1389e65c7eea4f5
0x1389e65c7ee2f68
/mytest/test/path1/node2
0x2389e662b967c29
/mytest/test/path1/node3
0x3389e65c83dd2e0
0x1389e65c7f0c37c
0x1389e65c7f0c364


注意,wchc和wchp这两个命令执行的输出结果都是针对session的,对于运维人员来说可视化效果并不理想,可以尝试将cons命令执行输出的信息整合起来,就可以用客户端IP来代替会话ID了,具体可以看这个实现:http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1450

mntr输出一些ZK运行时信息,通过对这些返回结果的解析,可以达到监控的效果。New in 3.4.0
 


$ echo mntr | nc localhost 2185
zk_version 3.4.0
zk_avg_latency 0
zk_max_latency 0
zk_min_latency 0
zk_packets_received 70
zk_packets_sent 69
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state leader
zk_znode_count 4
zk_watch_count 0
zk_ephemerals_count 0
zk_approximate_data_size 27
zk_followers 4 – only exposed by the Leader
zk_synced_followers 4 – only exposed by the Leader
zk_pending_syncs 0 – only exposed by the Leader
zk_open_file_descriptor_count 23 – only available on Unix platforms
zk_max_file_descriptor_count 1024 – only available on Unix platforms


  
七:客户端简单操作

1.  连接到zookeeper服务

    [java2000_wl@localhost zookeeper-3]$ bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181

2.  使用ls命令查看当前zookeeper中包含的内容

    [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] ls /

    [zookeeper]


3.  创建新的znode,使用create命令

    [zk:127.0.0.1:2181(CONNECTED) 2] create /zk testData

    Created /zk


4.  获取节点中的值  get命令

    [zk:127.0.0.1:2181(CONNECTED) 4] get /zk

    testData

    cZxid = 0x700000008

    ctime = Sat Mar 0923:01:24 CST 2013

    mZxid = 0x700000008

    mtime = Sat Mar 0923:01:24 CST 2013

    pZxid = 0x700000008

    cversion = 0

    dataVersion = 0

    aclVersion = 0

    ephemeralOwner = 0x0

    dataLength = 8

    numChildren = 0


5.  使用set命令来对znode关联的字符串进行设置

    [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 5] set /zk mydata

    cZxid = 0x700000008

    ctime = Sat Mar 09 23:01:24 CST 2013

    mZxid = 0x700000009

    mtime = Sat Mar 09 23:06:03 CST 2013

    pZxid = 0x700000008

    cversion = 0

    dataVersion = 1

    aclVersion = 0

    ephemeralOwner = 0x0

    dataLength = 6

    numChildren = 0


6.  删除znode节点

    [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 7]delete /zk

javaapi


znode创建类型(CreateMode):

    PERSISTENT               持久化节点
      
    PERSISTENT_SEQUENTIAL     顺序自动编号持久化节点,这种节点会根据当前已存在的节点数自动加 1
      
    EPHEMERAL    临时节点, 客户端session超时这类节点就会被自动删除
     

    EPHEMERAL_SEQUENTIAL   临时自动编号节点
  
八 :开发(Zookeeper API操作)
  

    /*
* ZookeeperTest.java
*/  
package com.x.zookeeper;  
import java.io.IOException;  
import java.util.List;  
import org.apache.zookeeper.CreateMode;  
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;  
import org.apache.zookeeper.Watcher;  
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;  
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;  
import org.apache.zookeeper.data.Stat;  
import org.junit.After;  
import org.junit.Assert;  
import org.junit.Before;  
import org.junit.Test;  
import org.slf4j.Logger;  
import org.slf4j.LoggerFactory;  
/**
*  
* @author http://blog.csdn.net/java2000_wl
* @version <b>1.0</b>
*/  
public class ZookeeperTest {  
private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000;  
public static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ZookeeperTest.class);  
private Watcher watcher =  new Watcher() {  
public void process(WatchedEvent event) {  
LOGGER.info("process : " + event.getType());  
}  
};  
private ZooKeeper zooKeeper;  
/**
*  连接zookeeper
* <br>------------------------------<br>
* @throws IOException
*/  
@Before  
public void connect() throws IOException {  
zooKeeper  = new ZooKeeper("localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183", SESSION_TIMEOUT, watcher);  
}  
/**
*  关闭连接
* <br>------------------------------<br>
*/  
@After  
public void close() {  
try {  
zooKeeper.close();  
} catch (InterruptedException e) {  
e.printStackTrace();  
}  
}  
/**
* 创建一个znode  
*  1.CreateMode 取值   
*  PERSISTENT:持久化,这个目录节点存储的数据不会丢失
*  PERSISTENT_SEQUENTIAL:顺序自动编号的目录节点,这种目录节点会根据当前已近存在的节点数自动加 1,然后返回给客户端已经成功创建的目录节点名;
*  EPHEMERAL:临时目录节点,一旦创建这个节点的客户端与服务器端口也就是 session过期超时,这种节点会被自动删除
*  EPHEMERAL_SEQUENTIAL:临时自动编号节点
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testCreate() {  
String result = null;  
try {  
result = zooKeeper.create("/zk001", "zk001data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
LOGGER.info("create result : {}", result);  
}  
/**
* 删除节点  忽略版本
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testDelete() {  
try {  
zooKeeper.delete("/zk001", -1);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
}  
/**
*   获取数据
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testGetData() {  
String result = null;  
try {  
byte[] bytes = zooKeeper.getData("/zk001", null, null);  
result = new String(bytes);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
LOGGER.info("getdata result : {}", result);  
}  
/**
*   获取数据  设置watch
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testGetDataWatch() {  
String result = null;  
try {  
byte[] bytes = zooKeeper.getData("/zk001", new Watcher() {  
public void process(WatchedEvent event) {  
LOGGER.info("testGetDataWatch  watch : {}", event.getType());  
}  
}, null);  
result = new String(bytes);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
LOGGER.info("getdata result : {}", result);  
// 触发wacth  NodeDataChanged  
try {  
zooKeeper.setData("/zk001", "testSetData".getBytes(), -1);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
}  
/**
*    判断节点是否存在
*    设置是否监控这个目录节点,这里的 watcher 是在创建 ZooKeeper实例时指定的 watcher
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testExists() {  
Stat stat = null;  
try {  
stat = zooKeeper.exists("/zk001", false);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
Assert.assertNotNull(stat);  
LOGGER.info("exists result : {}", stat.getCzxid());  
}  
/**
*     设置对应znode下的数据  ,  -1表示匹配所有版本
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testSetData() {  
Stat stat = null;  
try {  
stat = zooKeeper.setData("/zk001", "testSetData".getBytes(), -1);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
Assert.assertNotNull(stat);  
LOGGER.info("exists result : {}", stat.getVersion());   
}  
/**
*    判断节点是否存在,  
*    设置是否监控这个目录节点,这里的 watcher 是在创建 ZooKeeper实例时指定的 watcher
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testExistsWatch1() {  
Stat stat = null;  
try {  
stat = zooKeeper.exists("/zk001", true);  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
Assert.assertNotNull(stat);  
try {  
zooKeeper.delete("/zk001", -1);  
} catch (Exception e) {  
e.printStackTrace();  
}  
}  
/**
*    判断节点是否存在,  
*    设置监控这个目录节点的 Watcher
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testExistsWatch2() {  
Stat stat = null;  
try {  
stat = zooKeeper.exists("/zk002", new Watcher() {  
@Override  
public void process(WatchedEvent event) {  
LOGGER.info("testExistsWatch2  watch : {}", event.getType());  
}  
});  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
Assert.assertNotNull(stat);  
// 触发watch 中的process方法   NodeDataChanged  
try {  
zooKeeper.setData("/zk002", "testExistsWatch2".getBytes(), -1);  
} catch (Exception e) {  
e.printStackTrace();  
}  
// 不会触发watch 只会触发一次  
try {  
zooKeeper.delete("/zk002", -1);  
} catch (Exception e) {  
e.printStackTrace();  
}  
}  
/**
*  获取指定节点下的子节点
* <br>------------------------------<br>
*/  
@Test  
public void testGetChild() {  
try {  
zooKeeper.create("/zk/001", "001".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);  
zooKeeper.create("/zk/002", "002".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);  
List<String> list = zooKeeper.getChildren("/zk", true);  
for (String node : list) {  
LOGGER.info("node {}", node);  
}  
} catch (Exception e) {  
LOGGER.error(e.getMessage());  
Assert.fail();  
}  
}  
}

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.yunweiku.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.yunweiku.com/thread-366424-1-1.html 上篇帖子: Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现 下篇帖子: 使用Zookeeper来为你的程序加上Leader Election的功能。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 客服QQ:1061981298


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud

快速回复 返回顶部 返回列表