01 2015 档案
摘要:1、会话概述 在Zookeeper中,客户端和服务端建立连接后,会话随之建立,生成一个全局唯一的会话ID(Session ID)。服务器和客户端之间维持的是一个长连接,在SEESSION_TIMEOUT时间内,服务器会确定客户端是否正常连接(客户端会定时向服务器发送heart_beat,服务器重置...
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摘要:团队博客:http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/tag/zookeeper《ZooKeeper快速搭建》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795230《ZooKeeper Java API 使用样例》http://n...
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摘要:http://nileader.blog.51cto.com/1381108/946788本文主要讲述了Zookeeper的数据模型,包括Zookeeper的数据视图,节点的层次结构以及节点类型等基本属性。Zookeeper的视图结构类似标准的Unix文件系统,但是没有引入文件系统相关概念:目录和文...
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摘要:http://jm-blog.aliapp.com/?p=2554
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摘要:http://www.csdn.net/article/2014-01-02/2817944-zookeeper 在Hadoop的学习过程中,Zookeeper是让很多初学者困惑的技术,远程调用服务是一个很适合zookeeper应用的场景,这里从自己设计的远程调用服务架构谈起,详细介绍了Zookee...
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摘要:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3113923.html Zookeeper是hadoop的一个子项目,虽然源自hadoop,但是我发现zookeeper脱离hadoop的范畴开发分布式框架的应用越来越多。今天我想谈谈zo...
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摘要:http://kellydeng.blog.163.com/blog/static/5132232011512112732225/北边:侨香路西边:香蜜湖路南边:红荔西路东边:香梅路
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摘要:leader选举算法zookeeper server内部原理zookeeper client
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摘要:http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperProgrammers.html
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摘要:http://cailin.iteye.com/blog/2014486
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摘要:Zookeeper是什么? Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby的一个开源版本。它是为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置服务、命名服务、分布式同步、组服务等。Zookeeper目标? Zookeeper的目标就是封装好...
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摘要:Zookeeper是什么? Zookeeper故名思议动物管理员,它是拿来管大象(Hadoop)、蜜蜂(Hive)、小猪(Pig)的管理员,Apache Hbase和Apache Solr以及LinkedIn sensei等项目都采用到了Zookeeper。Zookeeper是一个分布式的,开放源...
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摘要:本文介绍Storm容错的设计细节。1、当一个worker进程死了会发生什么? 当worker死了,supervisor会重启它。如果它尝试开启多次失败并且不能与nimbus发送心跳,Nimbus会重新设计worker到另外一台机器上。2、一个结点死了会发生什么? 分派到这台机器上的任务将会超时并...
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摘要:Storm保证每跳离开spout的消息都会被完全处理。本文介绍Storm是怎么保证每条消息都被完全处理并且作为用户该怎么做才能从Storm的可靠性保证受益。1、什么叫消息被完全处理? 一个tuple从spout出发可以触发成千上万个tuples基于它。 一个tuple被认为处理失败了,如果它的消...
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摘要:1、是什么构成一个可运行的topology? worker processes(worker进程),executors(线程)和tasks。 一台Storm集群里面的机器可能运行一个或多个worker进程,一个worker进程运行一个特定topology的executors。 一个worker...
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摘要:1、什么是Spark? Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MadReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以...
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摘要:首先,Spark是MapReduce-like(架构上和多数分布式计算框架类似),Spark有分配任务的主节点(Driver)和执行计算的工作节点(Worker)。 其次,Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期,可以在一个Job过程中长驻内存执行
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