etcd 是一个分布式一致性键值存储。其主要功能有服务注册与发现、消息发布与订阅、负载均衡、分布式通知与协调、分布式锁、分布式队列、集群监控与 leader 选举等。 1. etcd 性能优化 官方文档原文：https://github.com/etcd-io/etcd/blob/master/Documentation/tuning.md译文参考：https:
转载
2024-06-07 20:49:40
63阅读
楔子这次我们来聊一聊 etcd，不过在此之前先来来说说分布式系统。分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统，所以它们是一组计算机节点或软件共同对外提供服务。但对于用户而言，就好像在请求一台服务器。因为在分布式系统中，各个节点之间的协作是通过网络进行的，所以分布式系统中的节点在空间分布上几乎没有任何限制，可以分布于不同的机柜、机房，甚至是不
Zookeeper概述：定义：Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。工作机制：Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接收观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。也就是说Zooke
转载
2024-02-14 21:48:58
131阅读
ZooKeeper 的作用ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务框架，你也可以认为它是一个可以保证一致性的分布式(小量)存储系统。特别适合存储一些公共的配置信息、集群的一些元数据等等。它有持久节点和临时节点，而临时节点这个玩意再配合 Watcher 机制就很有用。当创建临时节点的客户端与 ZooKeeper 断连之后，这个临时节点就会消失，并且订阅了节点状态变更的客户端会收到这个
转载
2024-02-28 15:40:00
53阅读
## Hadoop实用工具### 1、kafka 大数据平台的分布式消息队列依赖于zookeeper 服务启动命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &#### 1.1、组件 producer：消息生产者
转载
2024-05-16 07:20:59
113阅读
etcd 简介etcd 是一个可靠的分布式 key-value 存储系统，主要用于配置共享和服务注册和发现，具有以下特性：简单：基于 gRPC 定义了清晰、面向用户的 API。安全：支持可选的客户端 TLS 证书自动认证特性。快速：支持每秒 10000 次的写入。可靠：基于 Raft 算法协议保证一致性。etcd 使用 Go 语言开发，底层基于 Raft 共识算法管理高可用的复制日志。当前已经被许
转载
2024-03-03 15:26:16
202阅读
1.zookeeper简单介绍1.1作用zookeeper的作用是存储kafka的服务器信息，topic信息，和cunsumer信息。如下图：而zookeeper是个什么东西呢？简单来说就是一个具有通知机制的文件系统，引用网路上的一张图可以看出来zookeeper是一个树形的文件结构，我们可以自定义node与node的值，并对node进行监视，当node的结构或者值变化时，我们可以收到通知。1.2
在Kubernetes（K8S）中，etcd是一个非常重要的组件，它被用来存储集群的状态和配置信息。etcd是一个分布式、可靠的键值存储，提供了对Kubernetes集群中所有数据的持久性存储。在Kubernetes中，控制平面组件（如API Server、Controller Manager、Scheduler等）会将集群的状态写入etcd中，然后工作节点通过与etcd的交互来获取集群状态并执行
原创
2024-04-03 10:35:11
115阅读
etcd作为一个分布式键值对存储数据库，它适用的场景有很多。分布式锁、服务发现与注册、键值对存储、消息发布订阅。etcd的使用场景分布式锁：因为etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性，其次操作存储到集群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，一是保持占有，二是控制时序（TTL）。而且它支持CAS（compare and swap）和compare and del
转载
2024-01-26 10:13:43
42阅读
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并且拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于需要迭代MapReduce的算法。接下来带大家探索一下Spark启动及提交流程的内部核心原理。Netty在探索Spark启动及提交流程的内部核心原理
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展，“Kafka剖析”专栏将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。背景介绍Kafka创建背景Kafka是
转载
2024-05-08 19:14:18
68阅读
# Kafka与Zookeeper关系科普指南
## 概述
Kafka和Zookeeper通常一起使用，Zookeeper是Kafka的依赖之一，用于管理和维护Kafka集群的元数据信息。在Kafka集群中，Zookeeper主要负责以下几个方面：
1. 维护Kafka集群的整体健康状态
2. 管理集群中的各种元数据信息
3. 协调Kafka集群中的各个节点
在本指南中，我将向你介绍Ka
原创
2024-04-29 10:44:59
158阅读
Etcd超全解：原理阐释及部署设置的最佳实践原创CALIN RUSRancherLabs2019-02-21介 绍 Etcd是一个开源的分布式键值存储，它由CoreOS团队开发，现在由Cloud Native Computing Foundation负责管理。这个词的发音是“et-cee-dee”，表示在多台机器上分发Unix系统的“/etc”目录，其中包含了大量的全局配置文
转载
2024-07-01 19:54:20
116阅读
etcd 集群环境搭建13 什么是 etcd？etcd 是一个分布式高可用的 Key/Value 存储系统，旨在可靠、快速地保存和提供对关键数据的访问，主要用于分享配置和服务发现。它通过分布式锁定、领导人选举和编写障碍实现可靠的分布式协调。etcd集群用于高可用性和永久数据存储和检索。（为后续分布式 id 的生成做准备）etcd 和 Zookeeper 的区别？zookeeper 是用 java
转载
2024-06-28 20:09:55
24阅读
1、语言 Kafka：采用目前比较主流的Java语言开发，运行依赖于JDK，比较适合Java开发者做源码深入或者加入其开源社区成为一个committee。 Rabbitmq：采用erlang语言开发，一种广泛应用在电信通信行业的语言。2、通信协议 
转载
2024-02-21 14:10:47
20阅读
sparkstreaming 与 kafka重分区的场景应用昨天线上发现个bug，导致数据的重复，原因如下线上场景是二个sparkstreaming程序。程序1主要是用来接收数据放入kafka集群，程序2读取数据进行处理，redis数据缓存。因为数据量很大，所以在程序1上先用reduceByKey去重。程序1发送使用的是Avro序列化对象，要把固定条数一批数据都放在一个Avro对象然后传输到Kaf
转载
2023-11-20 11:38:56
116阅读
kafka3.0之前依赖于zookeeper。 zookeeper开源，分布式的架构。提供协调服务（Apache项目） 基于观察者模式涉及的分布式服务管理架构。 存储和管理数据。分布式节点上的服务接受观察者的注册。一旦分布式节点上的数据发生变化，由zookeeper开负责通知分布式节点上的服务。zookeeper：分别为领导者(leader)，追随者 (follower)组成的集群 1、只要有一半
转载
2024-06-27 21:30:38
281阅读
zookeeper:分布式应用程序协调服务；为了使各个子系统功能正常为用户提供统一的服务，必须需要一种机制来进行协 调–>>这就是ZooKeeper。 zookeeper包含多个zk进程：–>>其中包含一个leader，多个follower进程 –>>所以，zookpeer是由一个leader和多个follower组成的集群特性： 全局数据一致性：每个数据ser
转载
2024-02-25 07:43:30
114阅读
这里是目录kafka安装kafkaKafka测试hive 安装SparkStreamingSparkStreaming+kafka+hive的代码 kafkaKafka是个什么东西 – kafka是一个高吞吐的分部式消息系统 kafka的特点 ： – 解耦 – 缓冲官网：https://kafka.apache.org/kafka集群有多个Broker服务器组成，每个类型的消息被定义为topic
转载
2024-04-09 01:05:40
128阅读
etcd是一种分布式存储，更强调的是各个节点之间的通信，同步，确保各个节点上数据和事务的一致性，使得服务发现工作更稳定，本身单节点的写入能力并不强。redis更像是内存型缓存，虽然也有cluster做主从同步和读写分离，但节点间的一致性主要强调的是数据，并不在乎事务，因此读写能力很强，qps甚至可以达到10万+两者都是k-v存储，但redis支持更多的存储模式，包括KEY，STRING，HMAP，
转载
2023-06-29 10:47:29
147阅读
