"Zookeeper是一个分布式协调服务,源于Google的Chubby实现,广泛应用于Hadoop、HBase等项目,提供同步服务、配置管理、命名服务等功能。它的数据模型基于层次化的目录结构,每个节点称为znode,具有唯一路径标识,并且可以包含数据和子节点(除EPHEMERAL类型)。znode支持多版本数据,允许设置监视器以实现分布式应用的协调。Zookeeper的特性包括简单性、表达力强、高可用性、松耦合交互和资源库功能。安装Zookeeper涉及下载、解压、配置zoo.cfg文件(如设置tickTime、dataDir、clientPort等)以及启动服务。在集群模式下,需要创建myid文件来区分不同服务器的角色。"
Zookeeper的数据模型是其核心概念之一,它采用了一种类似文件系统的层级结构,允许用户以路径形式(如"/path/to/node")创建、访问和操作znode。每个znode都可以存储数据,这些数据可以有多个版本,这意味着同一路径下可以存在多个历史版本的数据,查询时需指定版本号。此外,znode分为两种类型:PERSISTENT(持久化)和EPHEMERAL(临时),前者在创建后会一直存在直到被删除,后者与客户端会话关联,会话结束时自动删除。值得注意的是,EPHEMERAL类型的znode不允许有子节点。
Zookeeper的监控功能使得它在分布式环境中大放异彩。客户端可以对任意znode设置监视器,当该znode的数据变更、子节点增删或者节点本身的状态改变时,Zookeeper会向设置监视器的客户端发送通知。这一特性使得Zookeeper成为实现分布式锁、集群管理、配置中心等场景的理想工具。
在实际应用中,Hadoop利用Zookeeper确保集群只有一个活动的NameNode,以保持数据一致性。HBase则依赖Zookeeper来选举HMaster,监控HRegionServer的状态,并存储访问控制列表。Zookeeper的高可用性和简洁的API使得开发者能够快速集成并构建可扩展的分布式解决方案。
Zookeeper的安装通常涉及下载源码包,解压缩,配置zoo.cfg文件,设置如tickTime(服务器间通信的时间单位)、dataDir(保存znode数据的目录)和clientPort(客户端连接的端口)。在集群模式下,还需要配置各个服务器的ID,并在每个服务器上分别启动ZooKeeper服务。集群模式提供更高的容错性和可用性,确保服务的稳定性。