zookeeper集群

1.目标 在我们上 一篇Kafka教程中 ，我们讨论了 Kafka Docker 。 今天，我们将讨论Kafka Workflow。 此外，我们将详细介绍Pub-Sub Messaging的工作流程以及Queue Messaging / Consumer Group的工作流程。 此外，我们将看到ZooKeeper在Apache Kafka中的作用。 那么，让我们从Kafka Workflow开始吧。 Apache Kafka工作流程| Kafka Pub-Sub Messaging 2.什么是Kafka Workflow？ 在Kafka Workflow中，Kafka是主题的集合，它们被分成一个或多个分区，而分区是一系列消息，其中index标识每条消息（我们也称为偏移量）。 但是，在 Kafka集群中 ， 所有数据都是分区的不相交联合。 传入消息出现在分区的末尾，因此消费者可以读取它们。 此外，通过将消息复制到不同的代理，它可以保持持久性。 让我们修改Apache Kafka架构Kafka 以非常快速，可靠，持久，容错和零停机的方式提供基于Pub-sub和队列的消息传递系统。 此外，生产者将消息发送到主题，并且消费者可以根据他们的愿望选择任何一个消息系统。 3. Pub-Sub Messaging的工作流程 在Apache Kafka中，Pub-Sub

由于公司缓存方案改进，准备采用codis集群作为主要的缓存解决方案（codis：国内豌豆荚开发的redis集群解决方案，已开源，github地址：https://github.com/CodisLabs/codis），codis集群依赖于zookeeper集群，本文介绍zookeeper集群的实现。 一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论连接到那个Server，展示给它的都是同一个视图。 可靠性：具有简单、健壮、良好的性能、如果消息m被到一台服务器接收，那么消息m将被所有服务器接收。 实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。 等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。 原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。 顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布

一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论连接到那个Server，展示给它的都是同一个视图。 可靠性：具有简单、健壮、良好的性能、如果消息m被到一台服务器接收，那么消息m将被所有服务器接收。 实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。 等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。 原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。 顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面。 Zookeeper工作原理 1、在zookeeper的集群中，各个节点共有下面3种角色和4种状态： 角色：leader,follower,observer 状态：leading

安装前准备： hadoop已安装（参见我的hadoop安装） Namenode名：master DataNode名：slave01，slave02 本文包括两个部分： zookeeper安装 和 HBase安装 一、安装zookeeper 在安装好分布式hadoop的环境下，继续安装zookeeper-3.4.6。 下载zookeeper-3.4.6 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ 解压文件 $ tar -zvxf zookeeper-3.4.6.tar.gz mv zookeeper-3.4.6 /usr/zookeeper-3.4.6 改zoo.cfg $ mv zookeeper-3.4.5/conf/zoo_sample.cfg zookeeper-3.4.5/conf/zoo.cfg 修改zookeeper配置文件： $ vi zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg 做如下修改： tickTime=2000 dataDir=/usr/zookeeper //zookeeper文件的目录 clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2 server.1=master:2888:3888 server.2=slave01:2888:3888 server.3

摘要: 最近研究采集层，对Kafka做了一个研究。分为入门，中级，高级步步进阶。本篇主要介绍基本概念，适用场景。 一、 入门 1. 简介 Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service 。它提供了类似于JMS 的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS 规范的实现。kafka 对消息保存时根据Topic 进行归类，发送消息者成为Producer, 消息接受者成为Consumer, 此外kafka 集群有多个kafka 实例组成，每个实例(server) 成为broker 。无论是kafka 集群，还是producer 和consumer 都依赖于zookeeper 来保证系统可用性集群保存一些meta 信息。 下面这张图描述更准确。 主要特性： 1 ）消息持久化 要从大数据中获取真正的价值，那么不能丢失任何信息。Apache Kafka 设计上是时间复杂度O(1) 的磁盘结构，它提供了常量时间的性能，即使是存储海量的信息（TB 级）。 2 ）高吞吐 记住大数据，Kafka 的设计是工作在标准硬件之上，支持每秒数百万的消息。 3 ）分布式 Kafka 明确支持在Kafka 服务器上的消息分区，以及在消费机器集群上的分发消费，维护每个分区的排序语义。 4 ）多客户端支持 Kafka

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统，而Kafka环境往往是在集群中配置的。本篇就对配置3个broker的Kafka集群进行介绍。 Zookeeper集群 Kafka本身提供了启动了zookeeper的脚本和配置文件。 1. 修改配置文件 进入kafka主目录，编辑文件config/zookeeper.properties，配置如下： tickTime=2000 #心跳时间，毫秒 initLimit=5 #Follower在启动是需要在5个心跳时间内从Leader同步数据 syncLimit=2 #超过两个心跳时间收不到Follower的效应，就认为此Follower已经下线 #zookeeper集群的三个服务器 server.1=192.168.10.152:2888:3888 server.2=192.168.10.153:2888:3888 server.3=192.168.10.170:2888:3888 在三个机器进行同样得配置，或者将配置文件传到集群中其他机器上。 2. 配置主机标识 在三台机器dataDir目录(zookeeper.properties配置)下，新建文件myid，写入相应标识 echo 1 > /tmp/zookeeper/myid #1为标识，在其他机器上改为2或3 3. 启动Zookeeper集群

第一步：准备 1. 操作系统 CentOS-7-x86_64-Everything-1511 2. 安装包 kafka_2.12-0.10.2.0.tgz zookeeper-3.4.9.tar.gz 3. Java 环境 Zookeeper 和 Kafka 的运行都需要 Java 环境，Kafka 默认使用 G1 垃圾回收器。如果不更改垃圾回收期，官方推荐使用 7u51 以上版本的 JRE 。如果使用老版本的 JRE，需要更改 Kafka 的启动脚本，指定 G1 以外的垃圾回收器。 本文使用系统自带的 Java 环境。 第二步：Zookeeper 集群搭建 1. 简介 Kafka 依赖 Zookeeper 管理自身集群（Broker、Offset、Producer、Consumer等），所以先要安装 Zookeeper。 为了达到高可用的目的，Zookeeper 自身也不能是单点，接下来就介绍如何搭建一个最小的 Zookeeper 集群（3个 zk 节点）。 2. 安装 # tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz # mv zookeeper-3.4.9 zookeeper 3. 配置 1）配置文件位置 路径：zookeeper/conf 2）生成配置文件 将 zoo_sample.cfg 复制一份，命名为 zoo.cfg

一、简介 Kafka 是一个实现了分布式的、具有分区、以及复制的日志的一个服务。它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能。它是一种发布订阅功能的消息系统。 1、名词介绍 Message 消息，就是要发送的内容，一般包装成一个消息对象。 Topic 通俗来讲的话，就是放置“消息”的地方，也就是说消息投递的一个容器。假如把消息看作是信封的话，那么 Topic 就是一个邮箱 Partition && Log Partition 分区，可以理解为一个逻辑上的分区，像是我们电脑的磁盘 C:, D:, E: 盘一样, Kafka 为每个分区维护着一份日志Log文件。 Producers （生产者） 和其他消息队列一样，生产者通常都是消息的产生方。 在 Kafka 中它决定消息发送到指定Topic的哪个分区上。 Consumers （消费者） 消费者就是消息的使用者，在消费者端也有几个名词需要区分一下。 一般消息队列有两种模式的消费方式，分别是 队列模式 和 订阅模式 。 队列模式 ：一对一，就是一个消息只能被一个消费者消费，不能重复消费。一般情况队列支持存在多个消费者，但是对于一个消息，只会有一个消费者可以消费它。 订阅模式 ：一对多，一个消息可能被多次消费，消息生产者将消息发布到Topic中，只要是订阅改Topic的消费者都可以消费。 二、安装zookeeper 1、简介

Kafka初识 Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ Kafka的定义 What is Kafka：它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。 Kafka和其他主流分布式消息系统的对比 定义解释： Java 和 scala都是运行在JVM上的语言。 erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言，所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能，但是 有RabbitMQ严格按照AMQP进行实现，受到了很多限制。kafka的设计目标是高吞吐量，所以kafka自己设计了一套高性能但是不通用的协议，他也是仿照AMQP（ Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议）设计的。 事物的概念：在数据库中

转自：https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/78661466 Apache ZooKeeper是由 Apache Hadoop的子项目发展而来，于2010年11月正式成为了Apache的顶级项目。ZooKeeper为分布式应用提供了高效且可靠的分布式协调服务，提供了诸如统一命名服务、配置管理和分布式的基础服务。在解决分布式数据一致性方面，ZooKeeper并没有直接采用Paxos算法，而是采用了一种被称为ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）的一致性协议。 ZooKeeper是一个开放源代码的分布式协调服务，由知名互联网公司雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。ZooKeepter的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。 ZooKeeper是什么 ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性的解决方案，分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。ZooKeeper可以保证如下分布式一致性特性。 顺序一致性 原子性 单一视图（Single System Image） 可靠性 实时性 ZooKeeper的设计目标