作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败. 出处:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6063694.html 尊重原创感谢博主公开这么好的博文,奇文共欣赏.大家一起学习. 一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop

在2.0之前HDFS中只有一个NameNode,但对于在线的应用只有一个NameNode是不安全的,故在2.0中对NameNode进行抽象,抽象成NamService其下包含有多个NameNode,但只有一个运行在活跃状态,因此需要zookeeper进行选举和自动转换.一旦active当掉之后zookeeper会自定进行切换将standby切换为active.     图片来源:HDFS-1623设计文档 图片作者: Sanjay Radia, Suresh Srinivas 如上图,每一个运行

zookeeper在同步和管理集群时依赖节点系统时间,每隔一定周期zookeeper master会监测所有节点的连接状态.所以解决办法就是利用ntp对集群局域网进行时间同步. CentOS设置系统时间与网络时间同步 Linux的时间分为System Clock(系统时间)和Real Time Clock (硬件时间,简称RTC). 系统时间:指当前Linux Kernel中的时间. 硬件时间:主板上有电池供电的时间. 查看系统时间的命令: #date 设置系统时间的命令: #date –set

之前regionserver老挂,今天终于找到原因了. 是程序中一个函数不停的构造HTable.导致消耗内存.导致gc full. 这篇文章中得到提示:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/07/11/htable-and-htablepool-apply-notes.html HTable使用时的一些注意事项: 1.   规避HTable对象的创建开销 因为客户端创建HTable对象后,需要进行一系列的操作:检查.META.表确认指定名称

Zookeeper入门基础 前言 在Zookeeper中,znode是一个跟Unix文件系统路径相似的节点,可以往这个节点存储或获取数据.如果在创建znode时Flag设置为EPHEMERAL,那么当创建这个znode的节点和Zookeeper失去连接后,这个znode将不再存在在Zookeeper里,Zookeeper使用Watcher察觉事件信息.当客户端接收到事件信息,比如连接超时.节点数据改变.子节点改变,可以调用相应的行为来处理数据.Zookeeper的Wiki页面展示了如何使用Zoo

最近项目中用到了storm,然后storm中用到了zookeeper,然后今天抽空整理一下zookeeper的安装使用,原来后期再慢慢学习. 本篇文档,操作部分是摘自其他博客,里边的问题分析是自己在实践过程中遇到然后特别记录的! ----------------------------- 开始: 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

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.

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

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

因为这里zookeeper的集群部署都会2n+1台 Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. Zookeeper集群中只要有过半的节点是正常的情况下,那么整个集群对外就是可用的.正是基于这个特性,要将ZK集群的节点数量要为奇数(2n+1:如3.5.7个节点)较为合适. zookeeper的介绍: zookeeper是一个分布式的开源框架,它能很好的管理集群,而且提供协调分布式应用的基本服务. 它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步(Distributed Synchroniz

ZooKeeper笔记 ZooKeeper概述 背景: 现代企业对计算机系统的计算存储能力要求越来越高,单纯的高性能服务器已经无法满足要求.企业的IT架构从集中式向分布式过度. 所谓分布式,就是将一个计算任务分解成若干计算单元,分派到不同的计算机中去执行,然后汇总计算结果的过程. ZooKeeper是开源的分布式协调服务,是 Google Chubby 的开源实现.是高性能的分布式一致性解决方案.它将那些复杂的.容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效的原语集,并提供一系列简单易用的接口

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

Zookeeper集群搭建 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

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

hbase性能调优 标签: hbase 性能调优 | 发表时间:2014-05-17 15:10 | 作者:无尘道长 分享到: 出处:http://www.iteye.com 一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMem

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

FROM:http://www.just4e.com/hbase.html Apache HBase™ 参考指南  HBase 官方文档中文版 Copyright © 2012 Apache Software Foundation.保留所有权利. Apache Hadoop, Hadoop, MapReduce, HDFS, Zookeeper, HBase 及 HBase项目 logo 是Apache Software Foundation的商标. Revision History Revis

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

HBase 官方文档 Copyright © 2010 Apache Software Foundation, 盛大游戏-数据仓库团队-颜开(译) Revision History Revision 0.90.4 配置,数据模型使用入门 Abstract 这是 Apache HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned),构建在 Apache Hadoop和 Apache ZooKeeper上的列数据库. 我(译者)熟悉Hbase的源代码,从事Hbase的开发运维工

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.fifilesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群

Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理. 1.HDFS的数据管理 HDFS是分布式计算的存储基石,Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质: 对于整个集群有单一的命名空间: 具有数据一致性.适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的: 文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性. HDFS通过