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ZooKeeper在Hadoop中的应

同时,在YARN中,ZooKeepr还的运行状态。 ResourceManager状态 在 ResourceManager 中,RMStateStore 能够一些 RM 的内部状态信息,包括 Application 以及它们的 Attempts 需要注意的是,RMStateStore 中的绝大多数状态信息都是不需要持久化的,因为很容易从上下文信息中将其重构出来,如资源的使情况。在的设计方案中,提供了三种可能的实现,分别如下。 RMAppRoot 节点下的是与各个 Application 相关的信息,RMDTSecretManagerRoot 的是与安全相关的 Token 等信息。 小结: ZooKeepr在Hadoop中的应主要有: HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HARMStateStore状态信息

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基于cephfs搭建高可分布式并mount到本地

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    快速学习-HDFS HA高可

    第8章 HDFS HA高可 8.1 HA概述 1)所谓HA(High Available),即高可(7*24小时不中断服务)。 2)实现高可最关键的策略是消除单点故障。 -- 指定hadoop运行时产生文件的目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2 -- 声明journalnode服务器目录--> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop 所能的对象(文件+块)数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。 50G的heap能够20亿(200million)个对象,这20亿个对象支持4000个DataNode,12PB的(假设文件平均大小为40MB)。随着数据的飞速增长,的需求也随之增长。

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    操作指南:通过 OpenShfit 运行高可 MySQL数据库

    许多户使OpenShift来运行无状态应。但是通过OpenShift来运行类似数据库的有状态应仍然是一个很大的挑战。Red Hat提供了一系列的企业级解决方案。 在Openshift上运行数据库的关键,需要一个专为高性能数据库或其他有状态应设计的,云原生解决方案。 Portworx的企业级功能来加密、快照、备份、确保高可,来保护关键应数据库。 IO Priority – priority_io:  “high” Portworx允许你创建3个池:High、Medium和Low。你可以使具备SSD、HDD和SATA的服务器。 你可以选择内上限以及其他MySQL参数,或者使系统默认的参数。你也可以设定卷的大小,以及需要使类。确保你使类与之前创建的类相匹配。

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    大数据技术之_07_Hadoop学习_HDFS_HA(高可)_HA概述+HDFS-HA工作机制+HDFS-HA集群配置+YARN-HA配置+HDFS Federation(联邦) 架构设计

    ---- 第8章 HDFS HA 高可 8.1 HA概述 1)所谓HA(High Available),即高可(7*24小时不中断服务)。 2)实现高可最关键的策略是消除单点故障。 HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode在单点故障(SPOF)。 ; 共享的Edits放在一个共享中管理(qjournal和NFS两个主流实现)。 ),因此单个NameNode所能的对象(文件+块)数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。 50G的heap能够20亿(200million)个对象,这20亿个对象支持4000个DataNode,12PB的(假设文件平均大小为40MB)。随着数据的飞速增长,的需求也随之增长。

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    Hadoop HA 完全分布式工作机制

    2 HDFS HA HDFS 是单 NameNode 的 Hadoop 非 HA 部署的缺陷在于会在单点故障问题,若 NameNode 不可,则会导致整个 HDFS 文件系统不可。 2.1 HDFS HA 架构 在 Hadoop 2.x 版本中,HDFS 架构解决了单点故障问题,其方式是在 HDFS 集群中引入多 NameNode 节点架构,同时借助共享系统来进行元数据的同步 因此HDFS 的 HA 机制主要是依靠依赖于 QJM 共享组件的元数据同步和依赖于 Zookeeper 和 ZKFC 的主备选举机制。 共享系统的一般类型有:Shared NAS+NFS、BookKeeper、BackupNode 和 Quorum Journal Manager(QJM),目前得较多的是 QJM 共享组件,通过搭建奇数台 3.1 YARN HA 架构 YARN 的 ResouceManager 记录着当前集群的资源分配情况和 JOB 的运行调度状态,YRAN HA Zookeeper 来这些信息,并实现 RM

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    带你快速认识NamenodeHA和Yarn HA,为搭建HadoopHA集群打下基础!

    HA具体实现方法不同情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何、管理、同步edits编辑日志文件。 在Active NN和Standby NN之间要有个共享的日志的地方,Active NN把edit Log写到这个共享的日志的地方,Standby NN去读取日志然后执行,这样Active和Standby )实现的HDFS HA方案,它给出了一种较好的解决思路和方案,QJM主要优势如下: 不需要配置额外的高共享,降低了复杂度和维护成本。 基本原理就是2N+1台 JournalNode EditLog,每次写数据操作有>=N+1返回成功时即认为该次写成功,数据不会丢失了。 由于资源使情况和NodeManager信息都可以通过NodeManager的心跳机制重新构建出来,因此只需要对ApplicationMaster相关的信息进行持久化即可。

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    大公司都有哪些开源项目之奇虎360

    hustdb (引擎)的底层设计采了自主开发的 fastdb,通过一套独特的 md5 db 将QPS 提升至 10w 级别的水准(含网络层的开销)。HA 以 nginx 模块的方式开发。 引擎,性能测试 QPS 在 10w 以上。 由于 hustdb 的节点采了 master-master 的结构,当某一个节点挂掉时,HA 会自动将请求打到另外一台 master,同时 HA 会按照自动进行负载均衡,将数据分布在多个 hustdb节点上,因此引擎不在单点限制。 同时 HA 集群本身也是分布式的设计,而且每个 HA 节点都是独立的,当某一台 HA 挂掉时, LVS 会自动将请求打到其他可HA 节点,从而解决了 HA 得单点限制。

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    分析Oracle在云上实现高可的几种实现方式

    针对Oracle迁移上云项目,云提供给户的物理机上加载有三张网卡供户使,一张于跑业务,另外两张可以于心跳线网络。另外,网络是单独的网口,在建设时已由服务商做好配置,不含在这三张网卡内。 一、Oracle Rac RAC单个实例,可以实现主备、集群负载功能,其中某一台down机,不影响整体服务,不在故障切换时间,可以提供高性能服务;共享;硬件成本低。 也就是当主服务器宕机或所提供的服务不可时,备服务器会主动激活并且替换主服务器继续提供服务,这时主服务器上的服务资源包括网络(IP)、、服务(Web/数据库)就会转移到备机接管,从而提供不间断的服务 HA双机热备可以提供高可性,保证业务的持续稳定运行,可以实现自动快速故障转移,在短暂的切换时间(10-30s),一般于关键性业务。共享。 一般常于容灾(异地备份、灾难恢复);独立、数据完整备份;备机可以做数据分析、报表统计等;主备自由切换,能实现自动快速故障转移;备角色强制转换为主角色会破环Data Guard架构;设计复杂、维护难度大

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    OpenStack高可核心架构分析

    相比Swift而言,Ceph是一个大一统的解决方案,在对象、块、文件三大方向都能够由Ceph底层的Rados,虽然Ceph Rados不具备数据排重等高级功能,在落地上也没有自己很核心的技术 计算节点,主要涉及到虚拟机的可性,而虚拟机的可性实际上是跟上层应密切相关的(要做到一个虚拟机严格的热备是很困难的,容易做到,但是CPU和内就难了,所以主要还是靠上层应处理),而且对于上层应来说可能并不需要 方面,Cinder虽然是OpenStack的服务,但是跟Swift不同,打个比喻,Cinder只是一个管理器而不是数据的“硬盘”,真正的“硬盘”是底层的LVM、Ceph、GlusterFS 以及其他软件或硬件构成的系统等,所以OpenStack在方面的高可更多的是指Cinder这个管理器的高可性,而数据的高可性已经由底层的系统来解决了(比如Ceph)。 我们以OpenStack为基础,已经整合构建了具有较高可性的弹性计算、分布式块和虚拟私有网络等IaaS核心功能,后续也将在HA方面不断尝试新的技术,进一步提升服务质量。

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    数据结构 链表改进

    2-4 某线性表中最常的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素,则采什么方式最节省运算时间? ? 则采哪种方式最节省运算时间 ? 和hb分别是两个单链表的头指针,下列算法将这两个链表首尾相连在一起,并形成一个循环链表(即ha的最后一个结点链接hb的第一个结点,hb的最后一个结点指向ha),返回该循环链表的头指针。 { LNode *p=ha; if (ha==NULL || hb==NULL) { cout<<”one or two link lists are empty!” ==ha; 2-21 采多项式的非零项链式表示法,如果两个多项式的非零项分别为N​1​​和N​2​​个,最高项指数分别为M​1​​和M​2​​,则实现两个多项式相乘的时间复杂度是() ?

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    Hadoop High Availability (高可)详细讲解

    HA具体实现方法不同情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何、管理、同步edits编辑日志文件。 在Active NN和Standby NN之间要有个共享的日志的地方,Active NN把edit Log写到这个共享的日志的地方,Standby NN去读取日志然后执行,这样Active和Standby ,QJM主要优势如下: 不需要配置额外的高共享,降低了复杂度和维护成本。 基本原理就是2N+1台 JournalNode EditLog,每次写数据操作有>=N+1返回成功时即认为该次写成功,数据不会丢失了。 由于资源使情况和NodeManager信息都可以通过NodeManager的心跳机制重新构建出来,因此只需要对ApplicationMaster相关的信息进行持久化即可。

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    查找三 哈希表的查找

    要点 哈希表和哈希函数 在记录的位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系(映射函数),使每个关键字和一个位置能唯一对应。 以上描述,如果通过数学形式来描述就是: 若查找关键字为 key,则其值放在 f(key) 的位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。 根据哈希函数f(key)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的位置,这一映射过程称为构造哈希表。 例子 若要将一组关键字序列 {1, 9, 25, 11, 12, 35, 17, 29} 放到哈希表中。 采除留余数法构造哈希表;采开放定址法处理冲突。 (2)拉链法 将哈希值相同的数据元素放在一个链表中,在查找哈希表的过程中,当查找到这个链表时,必须采线性查找方法。

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    VMware vSAN 架构解析及策略

    于虚拟机的策略会影响vSAN该虚拟机所需的对象的数量。 虚拟机策略 策略能保证整个虚拟机的可性。 策略基于功能,在部署时为虚拟机定义。可以在以后应,随时都可以更改。 vSAN和vSphere HA 在vSAN集群上使vSphere HA集群要求包括集群中的ESXi主机必须是5.5版本U1或更高版本。 必须按特定顺序配置vSAN和vSphere HA。 在启vSphere HA之前,必须启vSAN;在禁vSAN之前,必须禁vSphere HA。 vSphere HA与Virtual SAN的网络连接差异 在Virtual SAN集群中启vSphere HA后,vSphere HA代理间流量会流经Virtual SAN网络而非管理网络。 如果Virtual SAN被禁,vSphere HA流量将迁移回管理网络。 创建磁盘组 磁盘被分配给磁盘组,于缓目的或容量。一个单独的驱动器只能在一个磁盘组使

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    【Hadoop】HDFS高可HA架构、ResourceManager HA架构环境搭建及自动故障转移

    2、HA架构图 ? 3、元数据同步 HDFS高可性保证两个namenode内的文件系统元数据是一致的。 日志文件的安全性:cloudera公司提出:分布式日志方案。找到一个datanode节点目录,zookeeper在2n+1个节点上有n+1个节点日志文件写成功,就说明该日志文件写成功。 日志文件还可以在zookeeper上。 通过代理来让客户端判断现在对外提供服务的是哪台namenode。 HA架构还有JournalNode日志节点,来保运行日志, 而SecondaryNameNode在HA架构下就不需要了。 4、HDFS HA配置步骤 (1)关闭已经启动的所有进程。 8、ResourceManager HA (1)ResourceManager的状态信息,包括:资源的信息和任务的信息。 (2)自动故障转移。

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    阿里,网易 云音乐以及商汤科技的大数据面试经

    语言方面: 至少精通一门语言Java或C/C++等(以Java为例),java内模型、gc回收算法、各种gc回收器的使场景; 类加载机制以及涉及到的一系列问题;volatile特性、主内与工作内交互 ,Zookeeper在其中的作; Master宕机的时候,哪些能正常工作,读写数据; region分裂; Spark数据倾斜,怎么定位、怎么解决(阿里); Mysql的索引类型及其实现原理;同时哪些引擎支持 Mysql查询如何优化; 主键和唯一索引的区别; 事务的隔离机制,mysql默认是哪一级; MyISAM和InnoDB引擎的区别; Mysql查询优化,慢查询怎么去定位? MapReduce实现二次排序; MapReduce实现两表join; MapReduce实现一个kv数据的文件,对里面的v进行全量排序; Zookeeper实现原理,zab协议以及原子广播协议 ; paxos协议,multi-paxos,zab,raft各种分布式协议内容,使场景; Hadoop namenode的ha,主备切换实现原理,日志同步原理,QJM中到的分布式一致性算法(就是paxos

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    你不知道的RabbitMQ集群架构全解

    有两个原因: 空间——如果每个节点都拥有所有队列的完全拷贝,这样新增节点不但没有新增空间,反而增加了更多的冗余数据。 这个问题要分为两种情况: 消息已经进行了持久化,那么当节点恢复,消息也恢复了; 消息未持久化,可以使下文要介绍的双活冗余队列,镜像队列保证消息的可靠性; 四、集群节点类型 节点的类型分为两种: 磁盘节点 内节点 磁盘节点就是配置信息和元信息在磁盘上,内次节点把这些信息在内中,当然内次节点的性能是大大超越磁盘节点的。 ,分别的解释如下: ha-mode:镜像模式,分类:all/exactly/nodes,all在所有节点;exactlyx个节点,节点的个数由ha-params指定;nodes指定的节点上名称 ,通过ha-params指定; ha-params:作为参数,为ha-mode的补充; ha-sync-mode:镜像消息同步方式:automatic(自动),manually(手动); 设置好镜像队列

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    NameNode Metadata备份和恢复最佳实践

    ,fsimage和edits将在活动的NameNode和SecondNameNode上,建议定期备份fsimage和edits。 对于启HA的NameNode集群,由于fsimage和edits通常在两个NameNode服务器上,并且edits也会在Journal Quorum(通常为3个服务器),因此一般建议只关注定期备份 注意:因为Fayson的集群NameNode为启HA,所以将备份的edits数据也拷贝到/data/disk1/dfs/nn/current目录下,如果你的集群启HA则可以不考虑edits数据的恢复 如何修改启了高可HDFS的NameService ID》有介绍 4.总结 ---- 1.NameNode Metadata的备份要考虑是否启HA,如果没有启HA的NameNode则需要额外的备份 edits,启HA的NameNode则可以不备份。

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    4年!我对OpenStack运维架构的总结

    HA 来说,往往使分布式,这样的话,RPO =0 ;同时使 Active/Active (双活集群) HA 模式来使得 RTO 几乎为0,如果使 Active/Passive HA模式的话 云环境的 HA 包括: • 户应HA • 虚拟机的 HA • OpenStack云平台服务的 HA • 基础设施层的HA:电力、空调和防火设施、网络设备(如交换机、路由器)、服务器设备和设备等 /lbaas/ 目录) 的方式来部署 A/P 方式的 LBaas Agent HA 节点HA 节点的HA,主要是针对cinder-volume、cinder-backup服务做HA,最简便的方法就是部署多个节点 驱动决定了镜像及容器在文件系统中的方式及组织形式。在我们的生产环境中,使的是Centos 7.4系统及其4.15内核版本+Docker 1.13.1版本。因此使的是overlay2。 使分布式 如果OpenStack云平台使开源的分布式系统,如Ceph、GlusterFS等。如何保证系统的冗余容灾性、可靠性、安全性和性能,便显得尤为重要。

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    Harbor介绍及我们的改造

    ##为什么不是直接使Registry V2,而选Harbor? ###可以Harbor做以下事情: Manage your projects. 在我们的生产环境中,不会启动Anonymous户。 ###Harbor HA One 你可能很快会想到如下的HA部署: 当然,实际上的DB HA方案不会是这样,你或许采主备,读写分离等等,在这里只是表示简单表示要做DB的HA. ? 同一机房的Harbor Cluster使Ceph作为后端共享。 多机房的镜像同步仍然可以通过配置Harbor的replicated功能来完成。 ###Our Harbor HA 家家有本难念的经! 由于各种原因,生产环境无法提供分布式的能力,只有使local disk作为registry的

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      腾讯云归档存储(Cloud Archive Storage, CAS)是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务,适用于海量、非结构化数据长时间备份,实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储,您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理,您无需关心硬件维护及容量扩展;按实际使用量付费,为您节省额外成本。

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