一、脑裂概述# What does "split-brain" mean?"Split brain" is a condition whereby two or more computers or groups of computers lose contact with one another but still act as if the cluster were intact. This i
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2023-12-01 21:43:56
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目录概念：Block的拆分标准：数据块Block介绍：拆分的数据块需要等大：HDFS存储注意事项：Block数据安全：NameNode：DataNode：汇报：日志机制：拍摄快照：SNN的解决方案：安全模式：机架感知：第一个节点：第二个节点：第三个节点：第N个节点：HDFS写流程（宏观）：HDFS写流程（微观）：HDFS读流程：HA：Active NameNode(ANN)：工作：存储介质：Sta
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2024-06-05 15:44:17
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在处理大数据时，Hadoop 是一个常见的技术栈。然而，随着使用规模的增大，问题也随之而来。其中之一便是“Hadoop的脑裂”现象，这一问题在分布式环境中尤为突出。本博文将详细探讨这一问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化，从而帮助其他用户理解和改善这一状况。
## 问题背景
当 Hadoop 集群出现部分节点间的网络分割时，会导致“脑裂”现象，从而影响 Workflow
1. 在 NameNode HA 中，会出现脑裂问题吗？怎么解决脑裂假设NameNode1 当前为Action状态，NameNode2为Standby状态。如果某一时刻NameNode1对应的ZKFailoverController进程发生了"假死"现象，那么Zookeeper服务端会认为NameNode1挂掉了,根据前面的主备切换逻辑，NameNode2会代替NameNode1进入Active
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2024-04-19 17:08:25
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Namenode HA原理详解 社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA，本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现。 为什么要Namenode HA？1. NameNode High Availability即高可用。2. NameNode 很重要，挂掉会导致存储停止服务，无法进行数据的读写，基于此NameNode的计算（MR，Hive等）
一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？ 二、zookeeper脑裂（Split-Brain）问题 2.1、什么是脑裂？ 2.2、什么原因导致的？ 2.2、zookeeper是如何解决的？ 一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？所谓的zookeeper容错是指，当宕掉几个zookeeper服务器之后，剩下的个数必须大于宕掉的个数，也就是剩下的服务数必须大于n/2，zookeep
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2024-03-12 06:46:55
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一、Zookepper简介1.1 Zookeeper的主从机制Leader等价于Master，Follower等价于Slaver。集群中的各个节点都会尝试注册为leader节点，其他没有注册成功的则成为follower从节点。这些follower节点通过watcher观察者监控着leader节点：Zookeeper内部通过心跳机制来确定leader的状态，一旦leader节点出现问题，就能很快获悉
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2024-03-27 12:59:19
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Redis脑裂问题Hi，我是阿昌，今天学习记录的关于Redis脑裂问题。在使用主从集群时，一个问题：主从集群有 1 个主库、5 个从库和 3 个哨兵实例，在使用的过程中，发现客户端发送的一些数据丢失了，这直接影响到了业务层的数据可靠性。通过一系列的问题排查，这其实是主从集群中的脑裂问题导致的。脑裂，就是 指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该
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2023-09-20 10:21:53
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一、脑裂现象脑裂现象主要是指当出现网络分区时，zookeeper集群形成了两个或者多个leader的情况，这时如果两个leader都提供服务，则会出现数据不一致问题。二、集群出现分区的选举方式当由于网络分区，集群被分离为多个子集群时，则此时原集群的leader失去了半数的follower节点，故需要重新进行leader选举。同时另外的子集群由于没有leader，故也会发起leader选举。此时就需
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2023-07-12 15:16:55
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文章目录一、RHCS集群的定义及相关概念 1.1 RHCS集群的定义 1.2 RHCS提供的三个核心功能 1.3 RHCS 集群组成 1.4 RHCS集群的特点二、通过fence设备解决集群节点之间争抢资源的现象 2.1 HA简介 2.2 集群脑裂 2.3 高可用集群中fence的搭建三、实现各集群节点之间服务迁移时客户端仍正常访问（高可用HA） 3.1 高可用服务配置（以httpd为例）&nbs
脑裂：就是 Zookeeper 客户端“假死”即心跳检测不到了，可能原因full gc ，网络通信不好等，从而判断已死，然后又死灰复燃，形成两个主；解决办法： 设置栅栏fencing，通俗的讲，就是：管你真死还是假死，先给你放棺材里，钉上钉子再说，就算炸尸，你也给我在棺材里呆着，我让你出来，你才能出来。https
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2024-01-08 12:47:13
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数据安全不多说，甲方很多企业最近几年都有这个需求吧，这东西我个人强烈建议用商业的，但是考虑到实际情况，企业想解决数据安全问题，无奈经营压力，所以这里也推荐一些开源产品： 1.godlp(https://github.com/bytedance/godlp) 字节一个开发团队开源的内部的dlp，golang语言编写，实际功能如何不知道，但是字节的开发平均水平我认为是很高的，值得测试。 2.openD
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2024-10-08 08:16:06
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Hadoop2.xHadoop高可用的架构对于Hadoop高可用架构节点介绍NN服务器会出现脑裂(brain-split)情况什么是脑裂在hadoop2.x版本中，如果存在两个NameNode节点同时服务，这种情况称之为“脑裂”为什么会出现脑裂脑裂出现原因一般发生在主备NamoNode切换，由于网络延迟、设备故障等，备用的StandbyNameNode【备用节点】认为ActiveNameNode【
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2024-04-19 16:14:24
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正文一，简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系
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2024-09-20 15:03:18
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什么是脑裂？脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”，也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”，我们都知道，如果一个人有多个大脑，并且相互独立的话，那么会导致人体“手舞足蹈”，“不听使唤”。脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集群，而这些集群环境有一个统一的特点，就是它们有一个大脑，比如ElasticSearch集群中有Master节点，Zo
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2024-07-17 20:32:55
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keepalived简介keepalived是什么？Keepalived 软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的，用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能。因此，Keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务（例如：Nginx、Haproxy、MySQL等）的高可用解决方案软件。Keepalived软件主要是通过VRR
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2024-07-23 13:43:49
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单点故障:如果某一个节点或服务出了问题,导致服务不可用单点故障解决方式:1.给容易出故障的地方安排备份2.一主一备,要求同一时刻只能有一个对外提供服务3.当active挂掉之后,standby很短时间内切换成为active,保证服务可用性HA脑裂问题:1.主备互相认为对方挂掉,都去启动2.主备互相认为对方启动,都把自己切换为备,就没有服务了hadoop hdfs HA:使用Clouera QJM解
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2024-01-26 08:31:28
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# Hadoop如何解决脑裂问题
## 引言
在分布式系统中，脑裂问题（Split-Brain Problem）是指在发生网络分区后，系统中的多个节点可能会错误地认为自己是主节点，从而同时执行写操作，导致数据不一致。Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，能够通过其内置的高可用性特性和写一致性协议有效地解决这一问题。本文将探讨Hadoop如何应对脑裂问题，并提供代码示例和相关图示。
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# 如何解决hadoop脑裂问题
## 概述
Hadoop脑裂问题是在Hadoop集群中出现的一个常见问题，指的是因为网络分区或者其他原因导致一个节点被误认为宕机，从而引起数据一致性问题的情况。为了解决这个问题，我们可以通过调整Hadoop的配置参数和监控集群状态来避免脑裂问题的发生。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(监控集群状态)
原创
2024-02-27 04:28:15
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典型回答 脑裂是在分布式系统中经常出现的问题之一，它指的是由于网络或节点故障等原因，导致一个分布式系统被分为多个独立的子系统，每个子系统独立运行，无法相互通信，同时认为自己是整个系统的主节点，这就会导致整个系统失去一致性和可用性。 Zookeeper集群中的脑裂出现的原因通常有以下2种情况： 1 网络分区 当Zookeeper集群中的某些节点无法与其他节点通信时
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2024-07-06 13:22:22
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