通过联合使用在多个文件系统中备份namenode的元数据和通过备用namenode创建监测点能防止数据丢失,但是依旧无法实现文件系统的高可用性。namenode依旧存在单点失效的问题。如果namenode失效了,那么所有的客户端,包括MapReduce作业,均无法读、写或列举文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。在这一情况下,Hadoop系统无法提供服务直到有可用的n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群一、Zookeeper集群搭建为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群。1.1 下载 & 解压下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/# 下载
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            一、zookeeper为什么要奇数个集群中的zookeeper需要超过半数,整个集群对外才可用。这里所谓的整个集群对外才可用,是指整个集群还能选出一个Leader来,zookeeper默认采用quorums来支持Leader的选举。其实quorums机制有两个作用:1、可以保证集群中选举出leader,且是唯一的一个,不会出现脑裂(split-brain)。 2、当客户端更新数据时,当大多数节点更            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop3集群高可用搭建HDFS-HA概述1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务)。2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的 HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群NameNode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.概述 (1) 所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务)。 (2) 实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。 (3) Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。 (4) NameNode主要在以下两个方面影响HD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop HA(High Available)通过同时配置两个处于Active/Passive模式的Namenode来解决上述问题,分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份,从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移,同时在日常维护的时候使用优雅的方式进行Namenode切换。Namenode只能配置一主一备,不能多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Zookeeper是一个高可用性,高性能的协调服务Zookeeper解决哪些问题在分布式应用中,经常会出现部分失败的情况,即当节点间传递消息的时候由于网络或者接收者进程死掉等原因,发送者无法知道接收者是否收到消息。由于部分失败是分布式系统固有的特征因此zookeeper并不能避免部分失败,但是它可以帮你在部分失败的时候进行正确处理为了解决这个问题Zookeeper具有以下特征:1:zookeepe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Zookeeper概述什么是ZookeeperZookeeper是一个底层的分布式协调服务工具!它是hadoop生态体系中很多分布式系统(HDFS、YARN(HA)、HBASE(ZK)、KAFKA.........)的基础组件基本的功能为客户提供写数据功能   存储关键状态数据   数据量小为客户提供读数据功能为用户提供数据变化时的监控功能 1) 节点的子节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS高可用性集群搭建1.环境准备主机从机从机主机名anshun112anshun113anshun114hostnameanshun112anshun113anshun114IP地址192.168.153.112192.168.153.113192.168.153.114用户名zhangyongzhangyongzhangyong内存大小/boot 200M /swap 2048M / 剩余空            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ooKeeper实验版本:3.4.6ZooKeeper下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ zookeeper是一个高可用性,高性能的协调服务。解决哪些问题在分布式应用中,经常会出现部分失败的情况,即当节点间传递消息的时候由于网络或者接收者进程死掉等原因,发送者无法知道接收者是否收到消息。由于部分失败是分布式系统固有的特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Master选举在分布式系统中,Master往往用来协调集群中其他系统单元,具有对分布式系统状态变更的决定权,如在读写分离的应用场景中,客户端的写请求往往是由Master来处理,或者其常常处理一些复杂的逻辑并将处理结果同步给其他系统单元。利用Zookeeper的强一致性,能够很好地保证在分布式高并发情况下节点的创建一定能够保证全局唯一性,即Zookeeper将会保证客户端无法重复创建一个已经            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            高可用高可用背景单点故障、高可用实现高可用主备集群Active、Standby可用性评判标准- x个9HA系统设置核心问题1、脑裂问题2、数据同步问题HDFS NameNode单点故障问题HDFS HA解决方案 -QJMQJM—主备切换、脑裂问题解决ZKFC(ZK Failover Controller)主备切换、脑裂问题的解决--Fencing(隔离)机制主备数据状态同步问题HDFS HA集群            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS高可用什么是HDFS高可用NameNode存在单点失效的问题。如果NameNode失效了,那么所有的客户端——包括MapReduce作业均无法读、写文件,因为NameNode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。在这种情况下,Hadoop系统无法提供服务,为了减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失而导致NameNode节点失效的问题,可以通过搭建HDFS高可用集群来实现NameNod            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            从0开始搭建Hadoop2.x高可用集群(HDFS篇)演示目标演示环境注意事项准备虚拟机关闭防火墙检查系统时间修改host设置免密登录卸载OpenJDK安装软件准备HDFS配置cote-site.xml配置hdfs-site.xml配置slaves配置hadoop-env拷贝配置准备Zookeeper配置zoo.cfg启动集群启动Zookeeper集群启动HDFS集群首次启动验证高可用(HA)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             zookeeper 的设计猜想zookeeper 主要是解决分布式环境下的服务协调问题而产生的,如果我们要去实现一个 zookeeper 这样的中间件,我们需要做什么?1.防止单点故障如果要防止单点故障,那就势必要做zookeeper集群。而且如果还需要满足相应的性能要求的话,那就得是一个高性能高可用的集群。高性能意味着这个集群里的机器能够共同分担客户端的流量,高可用意味着集群中的任意            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作为一个服务提供者,高可用是一个不得不说的话题,那么今天我们就来聊一聊 HDFS 的高可用,我们主要从以下几点来简单说一说:什么是高可用?HDFS的高可用的决定性因素是什么?HDFS 高可用方案?高可用是什么?要聊高可用,我们先来了解下以下两个概念:什么是高可靠? 正常运行时间能够满足预计时间我们称为高可靠,可以用,平均无故障可用时间来衡量。什么是可维护性? 一个系统从故障状态恢复到可用状态的难以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Zookeeper简介场景:众所周知,分布式应用程序都需要一个协调服务。因为分布式应用程序是分布在多台主机上面的,分布在多台主机上面的应用要想共同地去很好地完成任务,当然得需要一个协调者,ZooKeeper就是这样一个协调者。协调者不是这么好当的,对于分布式应用程序来说也是如此,协调服务很容易出现竞态条件、死锁等问题。为了减少分布式应用程序开发协调服务的成本,所以就诞生了ZooKeeper——开源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据之HDFS-HA高可用集群搭建1)所谓HA(High Availablity),即高可用(7*24小时不中断服务)。 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-24 13:59:43
                            
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            高可用(Hign Availability,HA)一、概念  作用:用于解决负载均衡和故障转移(Failover)问题。  问题描述:一个NameNode挂掉,如何启动另一个NameNode。怎样让两个NameNode数据同步。  实现原理:    在另一台服务器上有一个相同的NameNode节点,这台服务器上的 NameNode的状态为standBy。正在运行的NameNode的状态为Activ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-29 12:33:51
                            
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            部署 Zookeeper 高可用集群            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2018-11-16 22:05:09
                            
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