Zookeeper简介

本文详细介绍了Zookeeper作为Hadoop整体监控系统的作用,包括加强集群稳定性、持续性以及在Hadoop及HBase中的具体应用。通过Zookeeper的事件处理,确保集群中只有一个NameNode和HMaster,实现数据一致性与高效读取。


一、什么是Zookeeper

      ZooKeeper 顾名思义动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) 、蜜蜂(Hive) 、小猪(Pig)的管理员,Apache Hbase和Apache Solr以及LinkedIn sensei等项目中都采用到了Zookeeper。ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础,实现同步服务,配置维护和命名服务等分布式应用。

      上面的解释感觉太官方了,Zookeeper从程序员的角度来讲可以理解为Hadoop的整体监控系统。如果nameNode、HMaster宕机后,这时候Zookeeper重新选出leader,这是它最大的作用所在。下面详细介绍zookeeper的作用

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二、zookeeper的作用

1.Zookeeper加强集群稳定性
       Zookeeper通过一种和文件系统很像的层级命名空间来让分布式进程互相协同工作。这些命名空间由一系列数据寄存器组成,我们也叫这些数据寄存器为znodes。这些znodes就有点像是文件系统中的文件和文件夹。和文件系统不一样的是,文件系统的文件是存储在磁盘上的,而zookeeper的数据是存储在内存上的,这就意味着zookeeper有着高吞吐和低延迟的特点。
       Zookeeper实现了高性能,高可靠性和有序的访问。高性能保证了zookeeper能应用在大型的分布式系统上;高可靠性保证它不会由于单一节点的故障而造成任何问题;有序的访问能保证客户端可以实现较为复杂的同步操作。
2.Zookeeper加强集群持续性
       1)ZooKeeper Service
       组成Zookeeper的各个服务器必须要能相互通信。他们在内存中保存了服务器状态,也保存了操作的日志,并且持久化快照。只要大多数的服务器是可用的,那么Zookeeper就是可用的。
       客户端连接到一个Zookeeper服务器,并且维持TCP连接。并且发送请求,获取回复,获取事件,并且发送连接信号。如果这个TCP连接断掉了,那么客户端可以连接另外一个服务器。
       2)Zookeeper保证集群有序性
       Zookeeper使用数字来对每一个更新进行标记,这样能保证Zookeeper交互的有序。后续的操作可以根据这个顺序实现诸如同步操作这样更高更抽象的服务。
       3)Zookeeper保证集群高效
       Zookeeper的高效更表现在以读为主的系统上。Zookeeper可以在千台服务器组成的读写比例大约为10:1的分布系统上表现优异。
       4)数据结构和分等级的命名空间
       Zookeeper的命名空间的结构和文件系统很像。一个名字和文件一样使用/的路径表现,zookeeper的每个节点都是被路径唯一标识
三、zookeeper在Hadoop及hbase中具体作用
       Hadoop有NameNode,HBase有HMaster,为什么还需要zookeeper,下面给大家通过例子给大家介绍。
一个Zookeeper的集群中,3个Zookeeper节点.一个leader,两个follower的情况下,停掉leader,然后两个follower选举出一个leader.获取的数据不变.我想Zookeeper能够帮助Hadoop做到:

       Hadoop使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个NameNode,存储配置信息等.
       HBase使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个HMaster,察觉HRegionServer联机和宕机,存储访问控制列表等.

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本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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