zookeeper应用场景之Master竞选

最新推荐文章于 2025-08-16 21:50:44 发布
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博客围绕Zookeeper的应用场景展开，重点介绍了其在Master竞选方面的应用。Zookeeper作为后端开发中的重要组件，在分布式系统中可实现Master竞选功能，保障系统的稳定性和高效性。
解读大数据领域Zookeeper的分布式协调的应用模式
移动开发前沿的博客
08-28 746
为什么大数据集群离不开Zookeeper？以及ZK是如何用简单的机制解决复杂的分布式协调问题的？范围覆盖ZK的核心概念、5大应用模式、实战代码，以及在Hadoop/Spark等框架中的实际应用。故事引入：用“幼儿园抢椅子游戏”引出ZK的作用；核心概念：用“小本子、举手、连接”类比ZNode、Watcher、Session；应用模式：5大“协调魔法”，每个模式用生活例子+原理+代码解释；实战项目：用Python实现分布式计数器；实际场景：Hadoop/Spark中的ZK应用；总结与思考题。
大数据基础之Apache ZooKeeper(1)
qq_39115649的博客
02-20 3196
一：大数据基础 数据是通过计量和记录将客观发生的事件量化成数据 1、数据分析定义： 通过适当的数学方法、统计方法或工具将隐藏在数据中的规律寻找出来 数据分析是将收集的数据进行适当的统计分析，并加以汇总和理解消化，以求最大化开发数据的功能，发挥数据作用。 简单来说就是将一些隐藏的大批看似杂乱无章数据的背后信息集提炼出来，总结出所研究对象的内在规律 商业领域中，数据分析能帮助企...
OpenFlow Controller和交换机工作流程
tengyft的专栏
05-07 3048
1. 系统初始化 交换机系统初始化的时候，一般都会有默认流表，默认流表里面有一条默认流表项。通常这条默认流表项的行为是丢弃所有报文或者将所有报文都送到Controller以便Controller进行处理，具体取决于厂商实现。2. 业务驱动Controller增加/删除/修改流表项 系统初始化完后，根据具体业务需求，Controller开始往交换机下发流表项，或者修改已经存在的流表项的属性，或者删
zookeeper适用场景：如何竞选Master及代码实现
haihongazar的博客
09-19 1280
转载：http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9277&ctid=16 问题导读： 1.如何利用zookeeper保证集群Master可用性和唯一性？ 2.zookeeper竞选Master包含哪些过程？ 3.zookeeper竞选Master机制利用了zk哪些特性？ 在zookeeper应用场景中
Zookeeper使用场景
Over Coding的博客
12-02 199
学 Zookeeper 就是为了用它，接下来我就介绍以下常用的使用场景。 1、数据发布/订阅 1.1、介绍 数据发布/订阅，顾名思义就是发布者将数据发布到 Zookeeper 上，然后供订阅者进行数据订阅和监控，进而实现动态改变和获取数据的目的。 1.2、示例 需求： 当我们部署集群时，需要重复修改每个节点的配置信息，节点少的时候还好，如果多了，并且需要修改频繁的时候就会很浪费时间。此时以数据库连接信息为例，连接信息包括：IP地址，端口号，用户名，密码，数据库名称。 解决： 为解决上述需求，我们可以引入 Z
zookeeper开源客户端Curator典型应用场景之-Master选举
Jay的博客
08-15 321
在生产环境中 ，一般要保证服务的高可用，有时候只需要选出一台机器来执行，其余机器处于备用状态，比如，在分布式系统中很常见的一个问题就是定时任务的执行。如果多台机器同时执行相同的定时任务，业务复杂则可能出现灾难性的后果。我使用的是当当网的elastic-job分布式定时任务框架，分一片,部署两台机器,其中一台处于备用状态，只有一台机器是工作的,当这台机器宕机了，备用机器才开始工作。 分布式锁和Master选举相似点 上一篇博客讲了curator的分布式锁应用,分布式锁和 Master选举有几种相似点，实际上其
zookeeper开源客户端Curator典型应用场景之-Master选举(十)
这个名字想了很久
09-28 2533
原文地址，转载请注明出处： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34021712/article/details/82880062     ©王赛超  在生产环境中，一般要保证服务的高可用，有时候只需要选出一台机器来执行，其余机器处于备用状态，比如，在分布式系统中很常见的一个问题就是定时任务
zookeeper的应用场景
dsx_123456的博客
02-11 236
ZooKeeper 典型应用场景 数据发布订阅（配置中心） 命名服务（解决配置问题等） Master 选举 集群管理（时时在集群里面节点的加入和离开） 分布式队列（多个进程之间共享数据的时候可能用到） 分布式锁（多个进程之间共享数据的时候可能用到） ZooKeeper 实现配置中心 解决系统参数配置，及动态改参问题 ...
ZooKeeper分布式协调：3大典型场景+高并发8大场景应用实战
肖哥弹架构博客
08-16 807
本文深度解析ZooKeeper分布式协调核心原理，涵盖ZAB协议、Watch机制等关键技术，揭示其在CAP理论下的设计权衡。通过HDFS选举、Dubbo服务发现、电商分布式锁等8大生产场景，详解ZooKeeper的实战应用，并提供性能调优方案与典型陷阱规避策略，助您构建高可靠分布式系统。附赠Kafka、HBase等主流框架的集成实践，是分布式开发必备指南。 ✅ 架构精要： ZAB 协议如何实现强一致性（对比 Paxos 算法优劣） 临时节点+Watch 机制如何解决分布式系统核心痛点 CAP 理论下的经
深入浅出Zookeeper---2、应用场景
u014526891的博客
03-17 9697
ZK的应用场景 服务注册发现 分布式服务架构中，服务的注册与发现是最核心的基础服务之一，注册中心可以看做是分布式服务架构的通信中心。 Zookeeper集群，通过监听机制，实现服务信息的订阅： Zookeeper是采用ZAB协议保证了数据的强一致性。ZAB协议的实现原理是怎样？ZK是如何实现选举， Paxos算法又是如何运用的？这个在后面算法章节会讲到。 分布式锁 分布式锁的实现需要注意的： 同步访问共享资源。 锁的可重入性：递归调用不会被阻塞、不会发生死锁(synchronized methodA
3.Spring Boot使用Apache Curator实现leader选举「第四章 ZooKeeper Curator应用场景实战」「架构之路ZooKeeper理论和实战」
悟纤学院
09-22 7763
相关历史文章（阅读本文前，您可能需要先看下之前的系列????） 国内最全的SpringBoot系列之四 享元模式：共享女友-第355篇 什么是ZooKeeper-第347篇 ZooKeeper安装-第348篇 ZooKeeper数据结构和实操-第349篇 ZooKeeper的watch机制-第350篇 ZooKeeper的acl权限控制-第351篇 ZooKeeper内存数据和持久化-第352篇 ZooKeeper集群搭建-第354篇 ZooKe...
Zookeeper高级应用之分布式集群管理
百看不如一RUN
08-08 628
1. 需求概览 所谓集群管理无外乎两点：是否有机器退出和加入、选举master 对于第一点，所有机器约定在父目录GroupMembers下创建临时目录节点，然后监听父目录节点的子节点变化消息，一旦有机器挂掉，该机器与zookeeper的连接断开，其所创建的代表该节点的存活状态的临时节点被删除，所有其他机器都将受到通知：某个兄弟目录被删除，于是，所有人都知道：有兄弟节点挂掉了，新机器加入也是类似的，所有机器收到通知：新兄弟目录加入，有多了个新兄弟节点。 对于第二点，我们稍微改变一下，所有机器创建临时顺序编号目
大数据基础——分布式协调服务（zookeeper）
lixufei12138的博客
01-03 3934
分布式协调服务——zookeeper 1 : zookeeper 概述: 1.1 : zookeeper简介: zookeeper是一个分布式的, 开源的分布式应用程序协调服务,是对Google的Chubby组件的开源实现,为Hadoop和HBase的运行提供了相应的服务.他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(使得集群中的机器可以共享配置信息中的那些公共的部分)；命名服务（是指通过指定的名字来获取资环或者服务的地址，以及提供者的信息，利用zookeeper可以很容易的创建一个
大数据-Zookeeper(二)：原理与搭建【对大数据平台中的各个模块进行集中配置和调度】
u013250861的博客
01-12 1827
负责存储和管理分布式系统中各个进程与模块都关心的数据。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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