ZooKeeper简介及其在分布式系统中的应用

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与完全独立的数据仓库模式不同，大多数企业内部的部门之间存在一定程度的集成。很少有企业像图6-20所示那样完全自主运作。更常见的是，多个数据仓库项目以图6-21所示的形式开发。 逻辑上属于同一个数据仓库 在图6-21中，一家公司在世界各地设有不同的分支机构（站点），例如美国、加拿大、南美、远东和非洲等地。每个分支机构都拥有自己特有的数据，机构之间不存在数据重叠，特别是对于详细的事务数据。 当第一个体系结构环境建立后，公司期望为每个分公司创建一个数据仓库。不同分支机构之间存在一定程度的业务集成，同时也假定在不同的区域，业务运作具有当地特色。这种企业组织模式在许多公司中很常见。 许多企业在构建数据仓库时，首先是在每个位于不同地域的部门内创建一个局部数据仓库。图6-22展示了一个局部数据仓库的构造情况。每个分部根据自己的需要创建具有本地特色的自主数据仓库。值得注意的是，至少就事务数据而言，在不同的区域之间不存在冗余的细节数据。换句话说，反映非洲事务的数据单元不可能出现在欧洲的局部数据仓库中。 局部数据仓库的优缺点 使用这种方法创建分布式全局数据仓库有几个优缺点。 优点： 快速完成：每个局部小组控制局部数据仓库的资源和设计，并乐于拥有这样的自主权和控制权。 立竿见影：这种方式开发的数据仓库的优点能够在整个企业内实时地表现出来。局部数据仓库可以在6个月内建成、运行并使局部层分公司受益。 缺点： 无法识别或合理处理部门间数据结构（非内容）的共同性。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。

掌握Zookeeper的分布式部署和Shell客户端操作，确保在Hadoop集群中实现高可用性和数据一致性。配置每台主机的环境和conf/zoo.cfg文件，设置dataDir指向存储数据的目录，并在每台服务器上创建myid文件以标识其在集群中的唯一编号。启动服务并实现集群同步，保证Zookeeper在服务器之间维持心跳的时间间隔和信息交换端口的配置。适合想深入学习与Hadoop相关知识的读者。

随着分布式系统技术的进步，ZooKeeper作为重要的服务端解决方案，扮演着关键角色。其在提供可靠协调服务方面的独特优势，深受学术界和工业界的重视和应用。

本书共分为三部分，涵盖了ZooKeeper系统的设计目的、基本概念和组成模块，以及开发人员需要掌握的API调用方法和编程技巧。第一部分介绍了ZooKeeper的设计动机和背景知识，第二部分详细阐述了Java和C语言API接口的使用方法，第三部分深入探讨了ZooKeeper的内部原理和配置管理。

Zookeeper作为Apache软件基金会顶级项目，提供高可用的分布式协调服务。其主要功能包括解决分布式环境下的数据一致性问题、命名服务、配置管理和集群管理。深入探讨了Zookeeper 3.4.6版本的关键特性和应用场景。其中，Zookeeper以树形结构组织数据，支持持久节点和临时节点，保证强一致性和高可用性。此外，引入Observer角色增强系统可扩展性，通过选举机制实现主节点动态切换，并提供丰富的Java和C语言API以及Watch机制。应用场景包括分布式配置管理、集群管理、分布式锁、分布式队列和名称服务。

本书深入浅出地阐述了 Hadoop 分布式系统的核心概念、架构原理以及实际应用。通过丰富的案例分析和实践指导，读者能够全面掌握 Hadoop 生态系统的搭建、配置、管理和优化方法。

Zookeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，用于管理和监视集群中各个节点的状态。在Windows操作系统上，可以通过安装Zookeeper 3.4.6版本来搭建伪分布式集群，模拟多节点的交互行为。该模式适用于学习和测试目的，无需多台物理或虚拟机，每个服务运行在同一台机器上，但具备独立的数据存储和配置。关键组件包括节点（ZNode）、强一致性的数据模型、会话（Session）、Watcher等。通过命令行工具执行创建、删除、更新ZNode，以及查询数据等操作。