zookeeper菜谱和实现方案

最新推荐文章于 2025-11-26 23:29:25 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-26 23:29:25 发布 · 171 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据

本文档提供了ZooKeeper的多种使用案例及其实现方案，包括协调应用中的常见模式如选举、队列等，并附带详细的配置说明和技术指导。
zookeeper菜谱和实现方案

官网：
[url]http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/recipes.html[/url]

翻译：
[url]http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/23/2604556.html[/url]
Spring 状态机实现方案
BUG指挥课堂
09-03 891
先来解释什么是“状态”（ State ）。现实事物是有不同状态的，例如一个自动门，就有 open 和 closed 两种状态。我们通常所说的状态机是有限状态机，也就是被描述的事物的状态的数量是有限个，例如自动门的状态就是两个 open 和 closed。状态机，也就是 State Machine ，不是指一台实际机器，而是指一个数学模型。说白了，一般就是指一张状态转换图。例如，根据自动门的运行规则，我们可以抽象出下面这么一个图。
zookeeper与客户端curator
hustzw07的博客
03-23 864
zookeeper zookeeper被广泛用于分布式服务中，如集群，kafka等。但基本的api却很简单。通过客户端调用简单的zookeeper的api实现数据更新、节点检测、权限控制、异步操作、事件监听等，最终实现分布式需要。 这里简单介绍一下客户端api。 首先，启动zookeeper zkServer.sh start 开放2181端口，供外部调用 firewall-cmd...
zookeeper 食谱
weixin_30364147的博客
07-08 92
以示例形式说明 zk 食谱。假定有 4 个客户端，分别执行 create -s -e /lock/read xx 或 create -s -e /lock/write 获取锁。一、获取读锁的情况：/lock/write001/lock/write002/lock/read003/lock/read004客户端 3 获取读锁：1. 创建 /lock/read0032. 获取 /lock 的孩子3. ...
ZooKeeper--Recipes和解决方案
YunWisdom
01-24 1242
  ZooKeeper--Recipes和解决方案 使用ZooKeeper创建更高级别构造的指南 关于错误处理的重要说明 开箱即用的应用程序：名称服务，配置，组成员身份 障碍 双重障碍 队列 优先级队列 锁 可恢复的错误和GUID 共享锁 可撤销共享锁 两阶段提交 领导人选举 使用ZooKeeper创建更高级别构造的...
ZooKeeper食谱实例教程：使用Curator实现ZooKeeper的各种场景
gitblog_01135的博客
09-01 412
ZooKeeper食谱实例教程：使用Curator实现ZooKeeper的各种场景 1. 项目目录结构及介绍 此开源项目smallnest/ZKRecipesByExample是基于Apache ZooKeeper和Curator框架的实例集合，展示了如何在实际项目中应用ZooKeeper的各种“配方”（recipes）。项目以清晰的结构组织，便于开发者快速找到并理解每个应用场景的实现。 目录结构...
zookeeper-curator的简介和入门案例
FBB360JAVA的博客
01-17 566
1、简介 1.1 什么是 Apache Curator ？ 官方给出的解释： Apache Curator is a Java/JVM client library for Apache ZooKeeper, a distributed coordination service. It includes a highlevel API framework and utilities to make...
zookeeper总结
heliub的专栏
02-21 2747
一、zookeeper简介 ZooKeeper的设计更专注于任务协作，并不提供任何锁的接口或通用存储数据接口。ZooKeeper服务所管理的是分布式服务间的协同数据，实现通用的协作任 务，包括选举主节点、管理组内成员关系、管理元数据等。ZooKeeper不适合用作海量数据存储，不同的应用有不同的需求，如对一致性和持久性的不同需求，应该将应用数据和协同数据独立开。 使用 ZooKeeper可以让...
ZooKeeper入门概述:Znode,Watcher,ZAB .
m0_52835696的博客
09-03 1035
ZooKeeper 的角色：分布式协调服务ZooKeeper 并不是一个通用数据库，而是一个 专门用于分布式环境下的协调服务。它的目标是：为分布式应用提供一种可靠的“约束与共识”机制，让多个节点在存在故障、延迟和网络不稳定的情况下，仍然能够保持一致的系统状态。其设计理念为ZooKeeper 的设计并不试图去解决分布式系统的所有难题： 它 不能消除网络延迟，也 无法让不同机器的时钟完全一致。它所做的，是将这些底层复杂性封装起来，向上层应用暴露一个 简单、可靠且具备强一致性保证 的接口。换句话说，
ZooKeeper协调服务分布式
qq_41128049的博客
01-06 278
ZooKeeper协调服务分布式 ZooKeeper官方文档 一、什么是ZooKeeper? ​ ZooKeeper是用于维护配置信息，命名，提供分布式同步和提供组服务的集中式服务。所有这些类型的服务都以某种形式被分布式应用程序使用。每次实施它们时，都会进行很多工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这类服务，因此应用程序最初通常会跳过它们，这会使它们在发生更改时变脆并且难以管理。即使部署正确，这些服务的不同实现也会导致管理复杂。 二、ZooKeeper数据模型 ​ ZooKeeper具有层次结构的
基于PHP实现的Zookeeper分布式协调服务方案
标题“php-zookeeper-recipes:用 PHP 实现的 Zookeeper 食谱”指的是一套基于 PHP 语言实现的分布式协调服务编程模式，核心依托于 Apache Zookeeper 这一高可用、高性能的分布式协调中间件。Zookeeper 最初由 Yahoo!...
Go语言实现的常见ZooKeeper应用模式
gozk-recipes 提供了针对这些问题的具体实现方案，并通过良好的文档说明如何正确初始化、使用和关闭相关资源，从而保障系统的稳定性与一致性。 标签信息进一步揭示了该项目的技术栈与应用领域。首先，“ZooKeeper”...
Zookeeper项目必备Jar包全攻略
5. **curator-recipes-3.2.1.jar**：该包提供了高级的Zookeeper食谱实现，例如分布式锁、屏障、计数器等。它们是Curator框架中更高级的组件。 6. **curator-client-3.2.1.jar**：该包包含的是Curator框架中客户端的...
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
最新发布
a_ittle_pan的博客
11-26 760
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
轻量级日志监控与告警系统（二，上）：为 Kafka 消费者注入 CI/CD 能力，实现秒级部署闭环
m0_74234518的博客
11-23 732
摘要： 本文基于轻量级日志监控系统的初版架构，通过Git Hooks实现Kafka消费者程序的轻量级CI/CD能力，解决手动部署效率低下的痛点。采用裸仓库+post-receive钩子的方案，实现git push触发自动代码同步与服务重启，避免了Jenkins等工具的复杂部署。该改进使系统具备秒级迭代能力，为后续引入Celery、Prometheus等组件奠定自动化基础，体现"代码即配置"的DevOps理念。全文包含架构对比、实现细节及演进规划，展示如何用最小成本构建可自维护的日志处理系
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 915
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 511
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 424
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 750
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
zhengzaifeidelushang的博客
11-24 121
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值