目录 Docker搭建Hadoop集群(Docker & Hadoop & HDFS & Yarn & Cluster) Docker搭建Myrocks实例(Docker & Mysql & Rocksdb)Docker搭建Kafka集群(Docker & Kafka & Cluster)Docker Contai
转载 2024-01-23 19:51:36
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Apache Spark 是一个快速通用的计算引擎,支持大规模数据处理。Zookeeper 是一个分布式应用程序协调服务,提供高可用和一致性。在实际生产环境中,很多时候我们需要结合 SparkZookeeper 来实现分布式系统的管理和协调。接下来我将教你如何实现 SparkZookeeper 的结合。 #### 实现 Spark Zookeeper 流程 | 步骤 | 操作 |
原创 2024-04-30 11:36:28
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# 如何使用Spark通过Zookeeper ## 概述 在本文中,我将教你如何使用Spark通过Zookeeper来实现分布式计算。Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,而Spark是一个快速的集群计算系统。通过将它们结合起来,可以更好地管理和监控Spark集群。 ## 步骤 以下是实现“Spark通过Zookeeper”的步骤: | 步骤 | 操作 | | ------ | -
原创 2024-03-26 08:04:28
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# 实现"spark standalone zookeeper"教程 ## 1. 整体流程 首先,让我们来看一下搭建"spark standalone zookeeper"的整体流程: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | | 1 | 安装和配置Zookeeper | | 2 | 下载并配置Spark | | 3 | 启动Zookeeper | | 4 | 启动Sp
原创 2024-03-19 04:45:56
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 2、具体报错:Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298) at org.apache.spa
最近由于客户需求的不断挖掘扩展以及分模块部署的需求。我们在原有的SpringBoot+Maven的项目基础上,使用dubbo进行分布式架构的服务管理。现记录详细搭建步骤如下:首先,通过各方调研,最终采用zookeeper注册中心方式进行服务注册和使用。关于dubbo的API如下:http://dubbo.io/http://dubbo.io/books/dubbo-user-book/quick-
# Apache Spark3Zookeeper ## 介绍 Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎,它支持分布式数据处理。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务,在大规模分布式系统中被广泛应用。本文将介绍如何在Spark3中使用Zookeeper作为协调服务。 ## Spark3Zookeeper的集成 Spark3可以使用Zookeeper来管理集群中的资源
原创 2024-04-29 04:54:51
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1、请看:,此处只是配置系统的:硬件配置以及操作系统、节点需要安装的工具、安装JDK环境、创建hadoop用户、建立ssh无密码登录本机前五部分,第6部分的hadoop安装在此博文中需要重新配置,所以不需要查看,在此处博文中需要添加一个master1的namenode节点要结合前五部分一起配置。2、下载zookeeper:https://zookeeper.apache.org/releases.
转载 2023-11-22 19:58:04
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# Kerberos认证下的ZookeeperSpark实现指南 Kerberos是一种网络身份验证协议,广泛用于保护客户端服务器之间的通信,尤其是在大数据生态系统中。为了在ZookeeperSpark中实现Kerberos认证,我们需要遵循一定的流程。本文将详细介绍如何实现这一过程,并提供相应的代码示例。 ## 流程概述 在开始之前,以下是实现Kerberos认证Zookeeper
原创 9月前
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# Spark配置中的ZooKeeper设置指南 ## 引言 在大规模数据处理领域,Apache Spark无疑是一种流行的选择。然而,为了在集群上实现高效的分布式计算,往往需要借助其他工具,如Apache ZooKeeperZooKeeper是一种开源的分布式协调服务,常用于管理分布式应用程序中的配置数据、命名、同步等。 本文将深入探讨如何在Apache Spark中设置ZooKeepe
原创 2024-09-10 05:55:19
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redis 分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能。zk 分布式锁,获取不到锁,注册个监听器即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小。另外一点就是,如果是 redis 获取锁的那个客户端 出现 bug 挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而 zk 的话,因为创建的是临时 znode,只要客户端挂了,znode 就没了,此时就自动释放锁。redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗
转载 2023-05-25 14:13:19
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1. 问redis分布式锁zk分布式锁区别?2. 解析这个问题对面试者要求较高,它不仅要了解实现方法,还要对原理有所掌握。所以问题回答起来,分为很多层次。众所周知,Redis标榜的是轻量级,直观上分布式锁是比较好实现的,比如使用setnx,但一旦加入高可用这个属性,Redis锁的实现难度就会爆炸式上升。再加上锁的其他几个属性:乐观悲观、读写锁等,事情会更加的复杂。如果你全都知晓,聊一天都聊不完。
转载 2023-10-18 23:23:57
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第十一章、Zookeeper一、Zookeeper简介 1.什么是Zookeeper Zookeeper是r是一个中心化的服务,一个开源的、 分布式的应用程序协调服务。它提供了一套原语集,通过这套原语集,可以实现更高层次的同步服务、配置管理、集群管理以及命名管理。 总的来说就是: Zookeeper保证了数据在集群中的事务一致性。 Zookeeper通常有奇数个节
转载 2023-08-08 11:25:20
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分布式系统中有一个理论,CAP理论,或者叫CAP原则;CAP指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可兼得;Eureka和Zookeeper区别也在于此;P(分区容错性)在是分布式系统中必须要保证的,因此我们只能在A(可用性)和C(一致性)之间进行权衡。在此Zookeeper保证的
主要区别zookeeper的目标是一个分布式的协调系统,用于进行资源的统一管理,为了满足CP而进行设计。eureka的目标是一个服务注册发现系统,专门用于微服务的服务发现注册,按照满足AP而进行设计。ZookeeperZookeeper 是将数据一致性作为设计目标是 CP 的,不保证服务的可用性,当节点 Crash 宕机之后,需要进行 leader 选举,选举过程中,ZK 服务不可用。对服务注册发
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一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架
本人环境:win10安装spark环境所需的安装包已经打包好,放在文末的网盘中,只需解压后配置下面步骤中的环境变量即可。安装包及步骤:Jdk + 环境变量配置Hadoop + 环境变量配置Spark + 环境变量配置ScalaJDK:下载官网根据电脑配置选择要下载的版本,本人下载的是jdk-8u211-windows-x64环境变量配置在系统变量中添加:变量名:JAVA_HOME变量值:安装路径如
转载 2023-05-18 10:29:17
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zookeeper集群+activemq集群搭建一、zookeeper介绍ZooKeeper:它是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等!二、zookeeper集群搭建1.基础环境IP/名称操作系统服务端口集群
转载 2024-03-20 10:53:13
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集群的规划Zookeeper集群:192.168.142.12 (bigdata12)192.168.142.13 (bigdata13)192.168.142.14 (bigdata14)Hadoop集群:192.168.142.12 (bigdata12)   NameNode1      ResourceManager1
转载 2024-06-12 13:43:56
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目录前言一,Zookeeper1,zookeeper简介2,Zookeeper特点3,Zookeeper结构 4,Zookeeper应用场景二,Zookeeper集群模式的部署1,上传解压2, 修改配置文件 3,创建所需目录4,配置环境变量5,分发环境 5,修改所属用户组6,启动前言在专栏的第一篇,我们学习了如何搭建一个基本的hadoop集群,在本篇中,我们接着学习h
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