1.下载jar包并解压zookeeper

链接：https://pan.baidu.com/s/1tI2DzIaSVmn0sHWu18P9Cw 

提取码：1234 

2.修改环境变量（环境变量的路径就是zookeeper文件的位置）如果没有vim文件编辑就用vi编辑，一样的，或者直接下载一下 yum -y install vim 。

[root@hadoop101 ~]#mv apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz zookeeper #修改文件名字

[root@hadoop101 ~]#sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh #配置环境变量
#JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

##HADOOP_HOME

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

#ZOOKEEPER_HOME

export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

如下图所示：

java zookeeper 获取链接 zookeeper.jar_hdfs

 3.配置/opt/module/zookeeper/conf/下的zoo.cfg文件

[qurui@hadoop102 ~]$ cd /opt/module/zookeeper/conf/ #进入目录
[qurui@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg #修改名字
[qurui@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg #打开修改文件

修改以下两个地方：

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

server.2=hadoop102:2888:3888

server.3=hadoop103:2888:3888

server.4=hadoop104:2888:3888

如下图：

java zookeeper 获取链接 zookeeper.jar_hdfs_02

 4.创建zkData目录和myid文件，在myid文件写入2，这个取决于上面的server.2,小数点后写几，这个就写几。

[qurui@hadoop102 conf]$ cd ..  #退回zookeeper的目录下
[qurui@hadoop102 zookeeper]$ mkdir -p zkData #建立zkDate文件夹
[qurui@hadoop102 zookeeper]$ cd zkDate #进入zkDate文件夹
[qurui@hadoop102 zkData]$ touch myid #建立myid文件
[qurui@hadoop102 zkData]$ vim myid #打开myid文件
2 #写入一个2就行，这个取决于上面的server.2,小数点后写几，这个就写几。

5. 其他机器重复以上步骤，注意，myid的值需要变，与上文的server对应，如果根据本文走，应该是3,4。如果可以分发文件那直接分发就行，博主会出一期分发文件的博客，直接再其他机器上也装一遍也行。

6. 检查zookeeper状态

java zookeeper 获取链接 zookeeper.jar_java zookeeper 获取链接_03

 mode显示leader，即成功。

7.为了达到博客的字数要求，添加了一些zookeeper的基础知识，和安装没什么关系：

1. 概述

       Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。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，然后接受观察者的注册，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。

2.特点

       1)Zookeeper:一个领导者(Leader)，多个跟随者(Follower）组成的集群。2）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。 3）全局数据一致:每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。4）更新请求顺序进行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。 5)数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

3.命令行操作

java zookeeper 获取链接 zookeeper.jar_hadoop_04

4.paxos算法

Paxos算法流程中的每条消息描述如下：

  1. Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID (可使用时间戳加Server ID)，向所有Acceptors发送Prepare请求，这里无需携带提案内容，只携带Proposal ID即可。
  2. Promise: Acceptors收到Prepare请求后，做出“两个承诺，一个应答”。

两个承诺：

  1. 不再接受Proposal ID小于等于（注意：这里是<= ）当前请求的Prepare请求。
  2. 不再接受Proposal ID小于（注意：这里是< ）当前请求的Propose请求。

一个应答：

  1. 不违背以前做出的承诺下，回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID，没有则返回空值。
  2. Propose: Proposer 收到多数Acceptors的Promise应答后，从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value，作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值，则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID，向所有Acceptors发送Propose请求。
  3. Accept: Acceptor收到Propose请求后，在不违背自己之前做出的承诺下，接受并持久化当前Proposal ID和提案Value。
  4. Learn: Proposer收到多数Acceptors的Accept后，决议形成，将形成的决议发送给所有Learners。

 5.选举机制

1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。

2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的。

3）以一个简单的例子来说明整个选举的过程。假设有五台服务器组成的Zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。

（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；

（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的ID比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING

（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；

（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；

（5）服务器5启动，同4一样当小弟。