2021SC@SDUSC 目录 回顾源码分析总结 回顾 上次分析到了初始化一个leader对象，表示leader 节点的请求处理服务。 源码分析 开启线程用于接收 follower 的连接请求 如果超过半数的节点 follower 发送了ack；此时说明过半的 follower 节点已经完成数据同步 使用startZkServer(
LDA主题模型 导入：朴素贝叶斯的文本分类问题： 一个问题，现在由M个数据，一些被标记成垃圾邮件，一些被标记成非垃圾邮件，现在又来了一个新的数据，那么这个新的数据被标记成垃圾邮件或者非垃圾邮件的概率。 朴素贝叶斯的两个基础： 条件独立每个特征的重要性都是一样的 分析： 垃圾邮件有两
二、Zookeeper客户端操作 1、Zookeeper特点 Zookeeper : 一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务，所以Zookeeper适合安装奇数台服务器全局数据一致 ：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到那个S
转载自 https://www.cnblogs.com/dongxiucai/p/9971868.html 说明：此程序使用的scala编写 在spark-stream+kafka使用的时候，有两种连接方式一种是Receiver连接方式，一种是Direct连接方式。 两种连接方式简介： Receiver接受固定时间间隔的数据（放在内存中），达到固定的时间才进行
海豚调度器中zk信息无法读取，所有的信息显示 -1。 解决方法： zoo.cfg 末尾加一行 4lw.commands.whitelist=*
一、内存数据 zk的数据模型是树结构，在内存数据库中，存储了整棵树的内容，包括所有的节点路径、节点数据、ACL信息，zk会定时将这个数据存储到磁盘上 1.1 DataTree DataTree是内存数据存储的核心，是一个树结构，代大数据培训表了内存中一份完整的数据。DataTree不包含任何与网络、客户端
zookeeper 配置详解 目录结构 目录名作用bin存放系统脚本conf存放配置文件contribzk附加功能支持dist-mavenmaven仓库文件docszk文档lib依赖的第三方库recipes经典场景样例代码srczookeeper 源码 配置文件详解 参数详解clientPort客户端连接server的端口，即对外服务端口，一般设
3种常用操作： zkServer.sh start #启动 zkServer.sh stop #停止 zkServer.sh status #查看状态 假设有3台机，IP及主机名如下： 192.168.100.105 c1 192.168.100.110 c2 192.168.100.115 c3 假设ZooKeeper安装在/home/目录下，也就是/home/zookeeper * 先登录root账号再进行
ZooKeeper 命令行客户端 目录ZooKeeper 命令行客户端启动客户端客户端命令get 命令ls 命令ls2 命令create 命令set 命令rmr 命令delete 命令stat 命令connect 命令quit 命令close 命令printwatches 命令history 命令redo 命令sync 命令setquota 命令listquota 命令delquota命令hel
运行机制 ZooKeeper 集群安装时所有 zk 节点不分主/从节点 ZooKeeper 集群运行时会选举一个节点作为主节点（ Leader ），其他节点作为从节点（ Follower ） ZooKeeper 集群中只有主节点（Leader） 对外提供服务，从节点（Follower）仅作为备份节点 选举投票机制 投票规则：所有 ZK 节点中获得投票数
Zookeeper 源码分析 算法基础拜占庭将军问题Paxos 算法ZAB 协议CAP 源码详解辅助源码ZK 服务端初始化源码解析ZK 服务端加载数据源码解析ZK 选举源码解析Follower 和 Leader 状态同步源码服务端 Leader 启动服务端 Follower 启动客户端启动客户端初始化源码解析 算法基
在项目中使用了Nacos作为配置中心和服务注册中心，不禁会想起Zookeeper也是可以做同样的事情，那么两者有什么异同处呢？终于找了一个时间整理出下面这篇文章。 主要平时用的较多是配置中心和服务注册中心，所以也是结合这两点功能做出对应的对比，主要比对集群模式。 以下仅仅整理了个人
目录前文pom.xml文件增加依赖新建java文件：ZookeeperTestGitHub文件下载 前文 一、CentOS7 hadoop3.3.1安装(单机分布式、伪分布式、分布式 二、JAVA API实现HDFS 三、MapReduce编程实例 四、Zookeeper3.7安装 五、Zookeeper的Shell操作 六、Java API操作zookeeper节点 pom.xml
目录前文pom.xml文件增加依赖新建java文件：ZookeeperTestGitHub文件下载 前文 一、CentOS7 hadoop3.3.1安装(单机分布式、伪分布式、分布式 二、JAVA API实现HDFS 三、MapReduce编程实例 四、Zookeeper3.7安装 五、Zookeeper的Shell操作 pom.xml文件增加依赖 <!-- Zooke
选举 controller的选举依赖于ZK，在Kafka集群启动的时候，会在ZK中创建一个临时节点/controller，每个broker启动时(broker 启动过程中会启动 controller 服务，其中涉及监听 ZK节点/controller的数据变化和选举逻辑等)，都会先去访问ZK中的这个节点；如果不存在broker就会去创建这个节点，先
分布式系统中的问题 处理任务的问题 消息延迟：顺序消费问题 处理机器性能：导致消息延迟 时钟偏移：时钟信号在不同时间到达电路各个部分的现象，这就是时钟偏移。
Zookeeper 引言（重点必看）：本篇简介进行Zookeeper的介绍，以帮助各位更快的入手Zookeeper 一、Zookeeper理解 可以放到后面来看二、Zookeeper功能 这个先看，想学一门技术，最起码要知道人家是干什么的。在没有学习Zookeeper之前我也是很懵的，因为网上对zookeeper的功能介绍很多
分布式存储-ShardingSphere 分布式治理 （based on zookeeper） 其实前面几篇，关于shardingSphere的我知道的功能点已经聊得差不多了，但是现在多节点集群部署的方式已经成为了一种趋势，而如果每个节点中的配置文件都需要手动一个个修改的话，那将为运维工作带来了很大的不愉快，所有Shard
我们在编程有很多场景使用本地锁和分布式锁，但是是否考虑这些锁的原理是什么？本篇讨论下实现分布式锁的常见办法及他们实现原理。 一、使用锁的原则 使用本地锁和分布式锁是为了解决并发导致脏数据的场景，使用锁的最高境界是通过流程设计避免使用锁，锁会牺牲掉系统性能为代价
概念： 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。 ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关
1、从键盘输入3个数，求最大值 a = int(input('请输入第一个数：')) b = int(input('请输入第一个数：')) c = int(input('请输入第一个数：')) #第一种 if a > b: a,b = b,a #二个数互换值 if a > c: a,b = b,c if b > c: b,c = c,b print('最大',c) #第二种 m
Zookeeper是什么 官方文档上这么解释zookeeper，它是一个分布式服务框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。 上面的解释有点抽象，简单来说zookeeper=文件系统+
kafka与zookeeper的关系 kafka集群只得就是Broker集群，producer和consumer 对kafka来说都是客户端。 zk在kafka中的作用： zk只管理broker、consumer,他们在zk上都真实的存了具体数据;Producer端直接连接broker，不在zk上存任何数据，只注册监听，监听broker和topic信息。 只有在
分布式锁 当一个节点正在读写数据时，禁止其他节点读写数据，避免造成数据同步错误。 创建case2包，创建DistributeLock类，实现对线程加锁解锁 public class DistributeLock { private final String connectString = "Hadoop003:2181,Hadoop004:2181,Hadoop005:2181"; priv
Prony算法是基于指数函数的线性组合对采样数据进行拟合，其中指数项个数为Prony算法模型的阶数。 设采样数据为x(0),x(1),…,x(N-1)，令： 在上式中，N为采样数据的个数；k为模型阶数，且N≥2k；Ak为振幅；αk为衰减因子；fk为频率；φk为相位；Δt为采样间隔。 使平方误差： 最小便可以求出{Ak,
